MongoDB實(shí)戰 架構、開(kāi)發(fā)與管理簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2020-02-24 14:58
來(lái)源：京東
作者：京東
MongoDB實(shí)戰 架構、開(kāi)發(fā)與管理
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內容簡(jiǎn)介: 《MongoDB實(shí)戰架構、開(kāi)發(fā)與管理》首先簡(jiǎn)要闡述NoSQL數據庫的基礎知識，然后介紹了MongoDB——業(yè)界領(lǐng)先的基于文檔的NoSQL數據庫，讓讀者逐步了解MongoDB方方面面的內容。
本書(shū)涵蓋了數據模型、底層架構、使用MongoShell編碼、管理MongoDB平臺以及其他主題。本書(shū)還提供了使用MongoDB平臺進(jìn)行架構、開(kāi)發(fā)與部署應用程序的清晰指導與實(shí)踐示例。數據庫開(kāi)發(fā)人員、架構師和管理員將在本書(shū)中找到涵蓋MongoDB平臺所有知識點(diǎn)的有用信息，以及如何將它用于實(shí)踐。
*近幾年，由于各種各樣NoSQL數據庫的涌現，就傳統RDBMS而言的“一刀切”的想法受到了挑戰。如今市場(chǎng)上有超過(guò)120種NoSQL數據庫可用，并且目前處于領(lǐng)先地位的就是MongoDB。隨著(zhù)如此眾多的公司選擇MongoDB作為其N(xiāo)oSQL數據庫選項，如何結合專(zhuān)業(yè)建議以便*大化利用該軟件的實(shí)踐需求也就越來(lái)越大了。
本書(shū)涵蓋了數據模型、底層架構、使用MongoShell編碼、管理MongoDB平臺以及其他主題。本書(shū)還提供了使用MongoDB平臺進(jìn)行架構、開(kāi)發(fā)與部署應用程序的清晰指導與實(shí)踐示例。數據庫開(kāi)發(fā)人員、架構師和管理員將在本書(shū)中找到涵蓋MongoDB平臺所有知識點(diǎn)的有用信息，以及如何將它用于實(shí)踐。
*近幾年，由于各種各樣NoSQL數據庫的涌現，就傳統RDBMS而言的“一刀切”的想法受到了挑戰。如今市場(chǎng)上有超過(guò)120種NoSQL數據庫可用，并且目前處于領(lǐng)先地位的就是MongoDB。隨著(zhù)如此眾多的公司選擇MongoDB作為其N(xiāo)oSQL數據庫選項，如何結合專(zhuān)業(yè)建議以便*大化利用該軟件的實(shí)踐需求也就越來(lái)越大了。
作者簡(jiǎn)介: Shakuntala Gupta Edward，從10年前就開(kāi)始使用數據庫技術(shù)。她的經(jīng)驗涵蓋了SQL Server、Oracle數據庫、Analytics平臺以及大數據技術(shù)，例如MongoDB、Cassandra和SAP HANA。
Shakuntala是一位才華橫溢的架構師，擅長(cháng)于利用各種數據庫技術(shù)為各種業(yè)務(wù)領(lǐng)域構建產(chǎn)品和解決方案。
Shakuntala一直在參與利用大數據技術(shù)MongoDB和Cassandra來(lái)開(kāi)發(fā)產(chǎn)品和解決方案的工作。Shakuntala擁有計算機應用的碩士學(xué)位。
Navin Sabharwal，是一位創(chuàng )新者、思想領(lǐng)袖、作者、顧問(wèn)。他專(zhuān)注于報表與分析領(lǐng)域，包括SQL Server、Oracle、MySql在內的RDBMS技術(shù)以及包括Hadoop、MongoDB和SAP HANA在內的大數據技術(shù)。Navin一直在使用大數據技術(shù)為IT服務(wù)管理、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、云計算、云生命周期管理以及社交網(wǎng)絡(luò )產(chǎn)品開(kāi)發(fā)領(lǐng)域構建產(chǎn)品和服務(wù)。
Navin已經(jīng)構建出有良好商機的屢獲殊榮的產(chǎn)品和解決方案，并且在各個(gè)領(lǐng)域都取得了大量專(zhuān)利，比如IT服務(wù)、評估引擎、排名算法、容量規劃引擎以及知識管理。
Navin還著(zhù)有以下書(shū)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擁有信息技術(shù)方面的碩士學(xué)位，并且是經(jīng)認證的項目管理專(zhuān)家(Certified Project Management Professional)。
Shakuntala是一位才華橫溢的架構師，擅長(cháng)于利用各種數據庫技術(shù)為各種業(yè)務(wù)領(lǐng)域構建產(chǎn)品和解決方案。
Shakuntala一直在參與利用大數據技術(shù)MongoDB和Cassandra來(lái)開(kāi)發(fā)產(chǎn)品和解決方案的工作。Shakuntala擁有計算機應用的碩士學(xué)位。
Navin Sabharwal，是一位創(chuàng )新者、思想領(lǐng)袖、作者、顧問(wèn)。他專(zhuān)注于報表與分析領(lǐng)域，包括SQL Server、Oracle、MySql在內的RDBMS技術(shù)以及包括Hadoop、MongoDB和SAP HANA在內的大數據技術(shù)。Navin一直在使用大數據技術(shù)為IT服務(wù)管理、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、云計算、云生命周期管理以及社交網(wǎng)絡(luò )產(chǎn)品開(kāi)發(fā)領(lǐng)域構建產(chǎn)品和服務(wù)。
Navin已經(jīng)構建出有良好商機的屢獲殊榮的產(chǎn)品和解決方案，并且在各個(gè)領(lǐng)域都取得了大量專(zhuān)利，比如IT服務(wù)、評估引擎、排名算法、容量規劃引擎以及知識管理。
Navin還著(zhù)有以下書(shū)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擁有信息技術(shù)方面的碩士學(xué)位，并且是經(jīng)認證的項目管理專(zhuān)家(Certified Project Management Professional)。
目錄:第1章 大數據 1
1.1 入門(mén)指南 1
1.2 大數據 3
1.3 大數據源 4
1.4 大數據的三個(gè)V 5
1.4.1 數量 6
1.4.2 多樣性 6
1.4.3 速率 7
1.5 大數據的使用 7
1.5.1 可見(jiàn)性 8
1.5.2 發(fā)現和分析信息 8
1.5.3 市場(chǎng)細分和產(chǎn)品定制 8
1.5.4 協(xié)助決策 8
1.5.5 創(chuàng )新 8
1.6 大數據的挑戰 9
1.6.1 政策與程序 9
1.6.2 訪(fǎng)問(wèn)數據 9
1.6.3 技術(shù)與技能 9
1.7 傳統系統與大數據 10
1.7.1 大數據的結構 10
1.7.2 數據存儲 10
1.7.3 數據處理 10
1.8 大數據技術(shù) 10
1.9 本章小結 11
第2章 NoSQL 13
2.1 SQL 13
2.2 NoSQL 13
2.2.1 定義 14
2.2.2 NoSQL簡(jiǎn)史 14
2.3 ACID對比BASE 15
2.3.1 CAP定理 15
2.3.2 BASE 16
2.4 NoSQL的優(yōu)缺點(diǎn) 17
2.4.1 NoSQL的優(yōu)點(diǎn) 17
2.4.2 NoSQL的缺點(diǎn) 18
2.5 SQL與NoSQL數據庫的
對比 18
2.6 NoSQL數據庫的種類(lèi) 21
2.7 本章小結 22
第3章 MongoDB介紹 23
3.1 歷史 23
3.2 MongoDB設計原則 24
3.2.1 高速、可擴展性與敏捷性 24
3.2.2 非關(guān)系型方法 24
3.2.3 基于JSON的文檔存儲 25
3.2.4 性能與功能對比 25
3.2.5 隨處都能運行數據庫 25
3.3 與SQL的對比 26
3.4 本章小結 26
第4章 MongoDB數據模型 27
4.1 數據模型 27
4.1.1 JSON和BSON 28
4.1.2 標識符(_id) 29
4.1.3 固定集合 30
4.2 多態(tài)模式 30
4.2.1 面向對象編程 30
4.2.2 模式演化 31
4.3 本章小結 32
第5章 MongoDB-安裝與配置 33
5.1 選擇你的版本
1.1 入門(mén)指南 1
1.2 大數據 3
1.3 大數據源 4
1.4 大數據的三個(gè)V 5
1.4.1 數量 6
1.4.2 多樣性 6
1.4.3 速率 7
1.5 大數據的使用 7
1.5.1 可見(jiàn)性 8
1.5.2 發(fā)現和分析信息 8
1.5.3 市場(chǎng)細分和產(chǎn)品定制 8
1.5.4 協(xié)助決策 8
1.5.5 創(chuàng )新 8
1.6 大數據的挑戰 9
1.6.1 政策與程序 9
1.6.2 訪(fǎng)問(wèn)數據 9
1.6.3 技術(shù)與技能 9
1.7 傳統系統與大數據 10
1.7.1 大數據的結構 10
1.7.2 數據存儲 10
1.7.3 數據處理 10
1.8 大數據技術(shù) 10
1.9 本章小結 11
第2章 NoSQL 13
2.1 SQL 13
2.2 NoSQL 13
2.2.1 定義 14
2.2.2 NoSQL簡(jiǎn)史 14
2.3 ACID對比BASE 15
2.3.1 CAP定理 15
2.3.2 BASE 16
2.4 NoSQL的優(yōu)缺點(diǎn) 17
2.4.1 NoSQL的優(yōu)點(diǎn) 17
2.4.2 NoSQL的缺點(diǎn) 18
2.5 SQL與NoSQL數據庫的
對比 18
2.6 NoSQL數據庫的種類(lèi) 21
2.7 本章小結 22
第3章 MongoDB介紹 23
3.1 歷史 23
3.2 MongoDB設計原則 24
3.2.1 高速、可擴展性與敏捷性 24
3.2.2 非關(guān)系型方法 24
3.2.3 基于JSON的文檔存儲 25
3.2.4 性能與功能對比 25
3.2.5 隨處都能運行數據庫 25
3.3 與SQL的對比 26
3.4 本章小結 26
第4章 MongoDB數據模型 27
4.1 數據模型 27
4.1.1 JSON和BSON 28
4.1.2 標識符(_id) 29
4.1.3 固定集合 30
4.2 多態(tài)模式 30
4.2.1 面向對象編程 30
4.2.2 模式演化 31
4.3 本章小結 32
第5章 MongoDB-安裝與配置 33
5.1 選擇你的版本
京公網(wǎng)安備 11000002000088號
