NoSQL權(quán)威指南

目錄 第1章　NoSQL和事務(wù)處理　1 簡介　1 1.1　批處理中的數(shù)據(jù)庫事務(wù)處理　1 1.2　磁盤處理中的事務(wù)處理　2 1.3　ACID　2 1.4　悲觀并發(fā)詳解　4 1.4.1　隔離級別　5 1.4.2　私有的隔離級別　7 1.5　CAP定理　8 1.6　BASE　9 1.7　服務(wù)器端一致性　10 1.8　錯誤處理　11 1.9　為什么在這些場景下SQL不能發(fā)揮作用　11 總結(jié)思考　12 參考文獻　12 第2章　列式數(shù)據(jù)庫　13 簡介　13 2.1　列式數(shù)據(jù)庫的歷史　14 2.2　技術(shù)原理　19 2.3　查詢優(yōu)化　19 2.4　多用戶和硬件　19 2.5　執(zhí)行一個ALTER語句　20 2.6　數(shù)據(jù)倉庫和列式數(shù)據(jù)庫　21 總結(jié)思考　21 參考文獻　22 第3章　圖數(shù)據(jù)庫　23 簡介　23 3.1　圖論基礎(chǔ)　24 3.1.1　節(jié)點　24 3.1.2　邊　25 3.1.3　圖的結(jié)構(gòu)　25 3.2　RDBMS與圖數(shù)據(jù)庫　26 3.3　凱文?貝肯問題的六度　26 3.3.1　通用圖的鄰接表模型　27 3.3.2　通用圖的覆蓋路徑模型　30 3.3.3　真實數(shù)據(jù)的復(fù)雜關(guān)系　32 3.4　頂點覆蓋　34 3.5　圖編程工具　35 3.5.1　圖數(shù)據(jù)庫　36 3.5.2　圖數(shù)據(jù)庫語言　36 總結(jié)思考　39 參考文獻　39 第4章　MapReduce模型　41 簡介　41 4.1　Hadoop分布式文件系統(tǒng)　43 4.2　查詢語言　43 4.2.1　Pig Latin　43 4.2.2　Hive和其他工具　52 總結(jié)思考　54 參考文獻　54 第5章　流式數(shù)據(jù)庫和復(fù)雜事件　55 簡介　55 5.1　代并發(fā)模型　56 5.1.1　樂觀并發(fā)　56 5.1.2　樂觀并發(fā)下的隔離級別　56 5.2　復(fù)雜事件處理　58 5.2.1　與事件處理相關(guān)的術(shù)語　59 5.2.2　事件處理與狀態(tài)更改約束　61 5.2.3　事件處理與Petri網(wǎng)　62 5.3　商業(yè)產(chǎn)品　63 5.3.1　StreamBase　63 5.3.2　Kx　66 總結(jié)思考　68 參考文獻　68 第6章　鍵值存儲　69 簡介　69 6.1　模式與無模式　69 6.2　查詢與檢索　70 6.3　“鍵”的處理　70 6.3.1　Berkeley DB　71 6.3.2　通過樹索引或散列訪問　71 6.4　“值”的處理　71 6.4.1　任意字節(jié)數(shù)組　72 6.4.2　已知結(jié)構(gòu)的小文件　72 6.5　產(chǎn)品　73 總結(jié)思考　75 第7章　文本數(shù)據(jù)庫　77 簡介　77 7.1　經(jīng)典文檔管理系統(tǒng)　77 7.1.1　文件索引和存儲　78 7.1.2　關(guān)鍵字和題內(nèi)關(guān)鍵字　78 7.1.3　行業(yè)標準　79 7.2　文本挖掘與理解　83 7.2.1　語義與語法　83 7.2.2　語義網(wǎng)　84 7.3　語言問題　85 7.3.1　Unicode和ISO標準　86 7.3.2　機器翻譯　86 總結(jié)思考　87 參考文獻　88 第8章　地圖數(shù)據(jù)　89 簡介　89 8.1　GIS查詢　90 8.1.1　簡單位置　90 8.1.2　簡單距離　91 8.1.3　在一個區(qū)域中查找數(shù)量、密度和內(nèi)容　91 8.1.4　鄰近關(guān)系　91 8.1.5　時間關(guān)系　91 8.2　定位　92 8.2.1　經(jīng)度和緯度　92 8.2.2　層次三角網(wǎng)格　93 8.2.3　街道地址　95 8.2.4　郵政編號　96 8.2.5　ZIP編碼　96 8.2.6　加拿大郵政編碼　96 8.2.7　英國郵政編碼　97 8.3　GIS的SQL擴展　99 總結(jié)思考　99 參考文獻　100 第9章　大數(shù)據(jù)和云計算　101 簡介　101 9.1　對大數(shù)據(jù)和云計算的疑問　102 9.1.1　云計算僅是一種時尚　103 9.1.2　云計算沒有內(nèi)部數(shù)據(jù)服務(wù)器那么安全　103 9.1.3　云計算代價高昂　103 9.1.4　云計算太復(fù)雜　103 9.1.5　云計算對大公司才有意義　104 9.1.6　只是技術(shù)上的改變　104 9.1.7　如果網(wǎng)絡(luò)中斷，云計算將毫無用處　105 9.2　大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘　105 9.2.1　用于非傳統(tǒng)分析的大數(shù)據(jù)　106 9.2.2　系統(tǒng)合并的大數(shù)據(jù)　107 總結(jié)思考　107 參考文獻　108 第10章　生物特征、指紋和專業(yè)數(shù)據(jù)庫　109 簡介　109 10.1　原生生物特征　110 10.2　指紋　111