　　《MongoDB实战架构、开发与管理》首先简要阐述NoSQL数据库的基础知识，然后介绍了MongoDB——业界领先的基于文档的NoSQL数据库，让读者逐步了解MongoDB方方面面的内容。
　　本书涵盖了数据模型、底层架构、使用MongoShell编码、管理MongoDB平台以及其他主题。本书还提供了使用MongoDB平台进行架构、开发与部署应用程序的清晰指导与实践示例。数据库开发人员、架构师和管理员将在本书中找到涵盖MongoDB平台所有知识点的有用信息，以及如何将它用于实践。
　　*近几年，由于各种各样NoSQL数据库的涌现，就传统RDBMS而言的“一刀切”的想法受到了挑战。如今市场上有超过120种NoSQL数据库可用，并且目前处于领先地位的就是MongoDB。随着如此众多的公司选择MongoDB作为其NoSQL数据库选项，如何结合专业建议以便*大化利用该软件的实践需求也就越来越大了。

作者简介

　　Shakuntala Gupta Edward，从10年前就开始使用数据库技术。她的经验涵盖了SQL Server、Oracle数据库、Analytics平台以及大数据技术，例如MongoDB、Cassandra和SAP HANA。
　　Shakuntala是一位才华横溢的架构师，擅长于利用各种数据库技术为各种业务领域构建产品和解决方案。
　　Shakuntala一直在参与利用大数据技术MongoDB和Cassandra来开发产品和解决方案的工作。Shakuntala拥有计算机应用的硕士学位。

　　Navin Sabharwal，是一位创新者、思想领袖、作者、顾问。他专注于报表与分析领域，包括SQL Server、Oracle、MySql在内的RDBMS技术以及包括Hadoop、MongoDB和SAP HANA在内的大数据技术。Navin一直在使用大数据技术为IT服务管理、产品开发、云计算、云生命周期管理以及社交网络产品开发领域构建产品和服务。
　　Navin已经构建出有良好商机的屡获殊荣的产品和解决方案，并且在各个领域都取得了大量专利，比如IT服务、评估引擎、排名算法、容量规划引擎以及知识管理。
　　Navin还著有以下书籍：Cloud Computing First Steps(CreateSpace出版，ISBN#: 978-1478130086)、Apache Cloudstack Cloud Computing(Packt Publishing出版，ISBN#: 978-1782160106)、Cloud Capacity Management(Apress出版，ISBN #: 978-1430249238)。Navin拥有信息技术方面的硕士学位，并且是经认证的项目管理专家(Certified Project Management Professional)。

内页插图

第1章大数据 1
1.1 入门指南 1
1.2 大数据 3
1.3 大数据源 4
1.4 大数据的三个V 5
1.4.1 数量 6
1.4.2 多样性 6
1.4.3 速率 7
1.5 大数据的使用 7
1.5.1 可见性 8
1.5.2 发现和分析信息 8
1.5.3 市场细分和产品定制 8
1.5.4 协助决策 8
1.5.5 创新 8
1.6 大数据的挑战 9
1.6.1 政策与程序 9
1.6.2 访问数据 9
1.6.3 技术与技能 9
1.7 传统系统与大数据 10
1.7.1 大数据的结构 10
1.7.2 数据存储 10
1.7.3 数据处理 10
1.8 大数据技术 10
1.9 本章小结 11
第2章 NoSQL 13
2.1 SQL 13
2.2 NoSQL 13
2.2.1 定义 14
2.2.2 NoSQL简史 14
2.3 ACID对比BASE 15
2.3.1 CAP定理 15
2.3.2 BASE 16
2.4 NoSQL的优缺点 17
2.4.1 NoSQL的优点 17
2.4.2 NoSQL的缺点 18
2.5 SQL与NoSQL数据库的
对比 18
2.6 NoSQL数据库的种类 21
2.7 本章小结 22
第3章 MongoDB介绍 23
3.1 历史 23
3.2 MongoDB设计原则 24
3.2.1 高速、可扩展性与敏捷性 24
3.2.2 非关系型方法 24
3.2.3 基于JSON的文档存储 25
3.2.4 性能与功能对比 25
3.2.5 随处都能运行数据库 25
3.3 与SQL的对比 26
3.4 本章小结 26
第4章 MongoDB数据模型 27
4.1 数据模型 27
4.1.1 JSON和BSON 28
4.1.2 标识符(_id) 29
4.1.3 固定集合 30
4.2 多态模式 30
4.2.1 面向对象编程 30
4.2.2 模式演化 31
4.3 本章小结 32
第5章 MongoDB-安装与配置 33
5.1 选择你的版本

前言/序言

　　如今，数据仓库作为一个行业已经存在很多年了。关系型数据库被用于存储数据已经几十年了，同时SQL已经成为实际上的与RDBMS交互的语言。随着社交网络、物联网以及互联网上巨量的非结构化数据的涌现，数据存储、处理以及分析的需求正逐渐爆发。传统的RDBMS系统和存储技术并非旨在处理各种各样海量的数据。
　　因此，大数据技术诞生了，如今它推动着各个互联网规模公司及其巨量数据的发展。像Facebook、Twitter、Google以及雅虎这样的公司正在利用大数据技术提供互联网规模的产品和服务，它们能够支持数百万的用户。
　　本书将帮助读者理解大数据技术、其出现的背景、需求，然后我们将介绍与使用MongoDB架构解决方案有关的深层技术观点。本书将让读者能够理解适合使用大数据技术的关键用例，也会为读者提供关于应该在何处小心使用大数据技术或者结合传统RDBMS技术来提供灵活解决方案的指导。
　　顺着本书的内容结构阅读，我们旨在提供关于学习MongoDB和使用MongoDB创建应用程序及解决方案的分步指南。
　　我们衷心希望我们的读者能够享受到阅读本书的乐趣，就像我们享受了编写本书的乐趣一样。
　　本书内容
　　● 作为一本指南，将帮助读者领会大数据技术中的各种专业术语并且牢牢掌握大数据的各个方面。
　　● 作为一本指南，将帮助读者理解NoSQL和基于文档的数据库，以及它们与传统的关系型数据库有多么不同。
　　● 提供了使用MongoDB架构解决方案的见解，还提供了MongoDB作为一个工具所受限制的信息。
　　● 系统地介绍了MongoDB的架构、开发、管理和数据模型。
　　● 引用了示例，以便让用户轻松地开始学习该技术。
　　阅读本书你需要做的准备
　　MongoDB支持大多数主流平台。
　　可以从MongoDB下载页面上下载MongoDB最新稳定的正式版本。
　　在本书中，我们将专注于在64位Windows平台上使用MongoDB，并且在许多地方也引用了如何使用在Linux上运行的MongoDB的参考。
　　我们将使用64位的Windows 2008 R2和Linux系统来提供安装过程的示例。
　　本书读者对象
　　对于编程人员、大数据架构师、应用程序架构师、技术爱好者、学生、解决方案专家以及那些希望选择合适的大数据产品来满足其需求的人来说，本书将会很有意义。
　　本书介绍了与大数据、NoSQL以及在MongoDB上架构和开发的详细信息有关的内容。因此它为使用MongoDB的开发人员、架构师和运营团队提供了用例。

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