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第1章 概述1

1.1从一个问题开始1

1.2风格2

1.2.1关系数据库3

1.2.2键-值数据库3

1.2.3列型数据库4

1.2.4文档型数据库5

1.2.5图数据库5

1.2.6混合使用多种数据库6

1.3前进和提升6

第2章 PostgreSQL7

2.1这就是Post-greS-Q-L7

2.2第1天：关系、CRUD和联接8

2.2.1从SQL开始10

2.2.2使用表10

2.2.3使用联接的查询13

2.2.4外联接15

2.2.5使用索引快速查找16

2.2.6第1天总结18

2.2.7第1天作业18

2.3第2天：高级查询、代码和规则19

2.3.1聚合函数19

2.3.2分组20

2.3.3窗口函数21

2.3.4事务22

2.3.5存储过程24

2.3.6触发器26

2.3.7视图27

2.3.8规则是什么28

2.3.9联表分析30

2.3.10第2天总结32

2.4第3天：全文检索和多维查询32

2.4.1模糊搜索34

2.4.2 SQL标准的字符串匹配34

2.4.3字符串相似比较算法levenshtein35

2.4.4三连词36

2.4.5全文检索37

2.4.6组合使用字符串匹配方法42

2.4.7把电影风格表示成多维超立方体42

2.4.8第3天总结45

2.5总结46

2.5.1 PostgreSQL的优点46

2.5.2 PostgreSQL的缺点47

2.5.3结束语47

第3章 Riak48

3.1 Riak喜欢Web48

3.2第1天：CRUD、链接和MME49

3.2.1 REST是最棒的（或用cURL时）51

3.2.2将值放于桶中52

3.2.3链接54

3.2.4 Riak的MIME类型58

3.2.5第1天总结58

3.3第2天：Mapreduce和服务器集群59

3.3.1填充脚本59

3.3.2 mapreduce介绍60

3.3.3 Riak中的mapreduce63

3.3.4关于一致性和持久性69

3.3.5第2天总结75

3.4第3天：解决冲突和扩展Riak76

3.4.1以向量时钟解决冲突76

3.4.2扩展Riak83

3.4.3第3天总结87

3.5总结87

3.5.1 Riak的优点88

3.5.2 Riak的缺点88

3.5.3 Riak之于CAP88

3.5.4结束语89

第4章 HBase90

4.1介绍HBase91

4.2第1天：CRUD和表管理91

4.2.1 配置HBase92

4.2.2 HBase的shell93

4.2.3创建表93

4.2.4插入、更新和读取数据95

4.2.5修改表96

4.2.6通过编程方式添加数据99

4.2.7第1天总结100

4.3第2天：处理大数据101

4.3.1导入数据，调用脚本101

4.3.2流式XML102

4.3.3流式维基百科103

4.3.4压缩和Bloom过滤器105

4.3.5开始106

4.3.6区域和监控磁盘使用简介107

4.3.7区域的问讯108

4.3.8扫描一个表来建立另一个表111

4.3.9构建扫描程序112

4.3.10运行脚本114

4.3.11检查输出114

4.3.12第2天总结116

4.4第3天：放入云端117

4.4.1开发Thrift协议的HBase应用117

4.4.2 Whirr简介121

4.4.3设置EC2121

4.4.4准备Whirr122

4.4.5配置集群122

4.4.6启动集群123

4.4.7连接集群124

4.4.8销毁集群125

4.4.9第3天总结125

4.5总结126

4.5.1 HBase的优点126

4.5.2 HBase的缺点127

4.5.3 HBase on CAP127

4.5.4结束语128

第5章 MongoDB129

5.1其大无比129

5.2第1天：CRUD和嵌套130

5.2.1命令行的乐趣131

5.2.2 Mongo的更多有趣内容134

5.2.3深入挖掘136

5.2.4更新140

5.2.5引用142

5.2.6删除143

5.2.7用代码来读取144

5.2.8第1天总结145

5.3第2天：索引、分组和mapreduce146

5.3.1索引：如果还不够快146

5.3.2聚合查询150

5.3.3服务器端命令152

5.3.4 mapreduce（以及Finalize）155

5.3.5第2天总结159

5.4第3天：副本集、分片、地理空间和GridFS159

5.4.1副本集159

5.4.2偶数节点的问题162

5.4.3分片163

5.4.4地理空间查询165

5.4.5 GridFS167

5.4.6第3天总结168

5.5总结168

5.5.1 Mongo的优点168

5.5.2 Mongo的缺点169

5.5.3结束语169

第6章 CouchDB170

6.1在沙发上放松170

6.2第1天：CRUD、Futon与cURL Redux171

6.2.1享受Futon171

6.2.2用cURL执行基于REST的CRUD操作175

6.2.3用GET读取文档175

6.2.4用POST新建文档176

6.2.5用PUT更新文档177

6.2.6用DELETE移除文档178

6.2.7第1天总结178

6.3第2天：创建/查询视图179

6.3.1通过视图访问文档179

6.3.2编写你的第一个视图181

6.3.3将视图另存为“设计文档”183

6.3.4由Name查找Artists184

6.3.5由name查找albums184

6.3.6查询自定义的Artist与Album视图185

6.3.7使用Ruby将数据导入CouchDB187

6.3.8第2天总结192

6.4第3天：进阶视图、Changes API以及复制数据192

6.4.1用规约器创建进阶视图193

6.4.2规约器调用详解195

6.4.3监控CouchDB的变化196

6.4.4连续监控变化201

6.4.5在CouchDB中复制数据204

6.4.6第3天总结208

6.5总结209

6.5.1 CouchDB的优点209

6.5.2 CouchDB的缺点209

6.5.3结束语209

第7章 Neo4j211

7.1 Neo4j，白板友好的数据库211

7.2第1天：图、Groovy和CRUD212

7.2.1 Neo4j之Web接口213

7.2.2通过Gremlin操作Neo4j215

7.2.3 pipe的威力218

7.2.4 Pipeline与顶点221

7.2.5无模式的社会性数据221

7.2.6垫脚石223

7.2.7引入Groovy225

7.2.8特定领域的步骤227

7.2.9更新、删除与完成229

7.2.10第1天总结230

7.3第2天：REST、索引与算法230

7.3.1引入REST230

7.3.2用REST新建节点与关系231

7.3.3查找路径232

7.3.4索引233

7.3.5 REST与Gremlin235

7.3.6大数据235

7.3.7功能全面的算法237

7.3.8第2天总结242

7.4第3天：分布式高可用性243

7.4.1事务243

7.4.2高可用性244

7.4.3 HA集群245

7.4.4备份250

7.4.5第3天总结251

7.5总结251

7.5.1 Neo4j的优点251

7.5.2 Neo4j的缺点252

7.5.3 Neo4j之于CAP252

7.5.4结束语252

第8章 Redis254

8.1数据结构服务器存储库254

8.2第1天：CRUD与数据类型255

8.2.1入门指南255

8.2.2事务257

8.2.3复杂数据类型258

8.2.4到期265

8.2.5数据库命名空间266

8.2.6更多命令267

8.3第2天：高级用法、分布268

8.3.1一个简单的接口268

8.3.2服务器信息271

8.3.3 Redis配置272

8.3.4 AOF（append only file）274

8.3.5主从复制276

8.3.6数据转储277

8.3.7 Redis集群279

8.3.8 Bloom过滤器280

8.3.9 SETBIT和GETBIT282

8.3.10第2天总结283

8.4第3天：与其他数据库合作284

8.4.1多持久并存服务284

8.4.2数据填充285

8.4.3关系存储291

8.4.4服务293

8.4.5第3天总结296

8.5总结297

8.5.1 Redis的优点297

8.5.2 Redis的缺点297

8.5.3结束语298

第9章 结束语299

9.1类型终极版299

9.1.1关系型299

9.1.2键-值存储库300

9.1.3列型301

9.1.4文档型301

9.1.5图302

9.2选择303

9.3我们将走向哪里303

附录A 数据库概述表305

附录B CAP定理307