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電腦技術已經深刻地影響了我們的工作、學習和生活。巨量資料及NoSQL技術是現今IT領域最炙手可熱的話題，其發展非常迅速，潛力極大，悄然改變著整個產業的面貌。隨著Web 2.0技術的發展，微博、社交網路、電子商務、生物專案等的不斷發展，各領域資料呈現爆炸式的增長，傳統關聯式資料庫顯得越來越力不從心。NoSQL資料庫技術的出現為目前面臨的問題提供了新的解決方案，它摒棄了傳統關聯式資料庫ACID的特性，採用分散式多節點的方式，更加適合巨量資料的儲存和管理。
本書一共包含16章，分為三個部分。其中第一部分為理論篇，包含：巨量資料產生的背景、資料一致性理論、資料儲存模型、資料分區與放置策略、巨量資料處理方法、資料複製與容錯技術、資料壓縮技術和資料快取技術。此部分重點從理論上介紹、分析巨量資料管理過程中遇到的各方面問題。第二部分為系統篇，包含：鍵值資料庫、列存資料庫、文件資料庫、圖型資料庫、基於Hadoop的資料庫管理系統、NoSQL資料庫以及分散式快取系統。該部分以理論篇為基礎，根據資料儲存模型對資料庫型態進行劃分，每一部分以實際開放原始碼資料庫為實例介紹，有關系統的架構、安裝以及使用等方面知識，力圖讓讀者對NoSQL資料庫有實際的認識。第三部分為應用篇，包含企業應用以及經驗歸納和對未來的展望。該部分介紹企業如何使用NoSQL資料庫解決本身遇到的問題。
前言 01 概論 1.1 引子 1.2 巨量資料挑戰 1.3 巨量資料的儲存和管理 1.3.1 平行資料庫 1.3.2 NoSQL資料管理系統 1.3.3 NewSQL資料管理系統 1.3.4 雲端資料管理 1.4 巨量資料的處理和分析 1.5 小結 參考文獻 02 資料一致性理論 2.1 CAP理論 2.2 資料一致性模型 2.3 ACID與BASE 2.4 資料一致性實現技術 2.4.1 Quorum系統NRW策略 2.4.2 兩階段傳送協定 2.4.3 時間戳記策略 2.4.4 Paxos 2.4.5 向量時鐘 2.5 小結 參考文獻 03資料儲存模型 3.1 總論 3.2 鍵值儲存 3.2.1 Redis 3.2.2 Dynamo 3.3 列式儲存 3.3.1 Bigtable 3.3.2 Cassandra與HBase 3.4 文件儲存 3.4.1 MongoDB 3.4.2 CouchDB 3.5 圖形儲存 3.5.1 Neo4j 3.5.2 GraphDB 3.6 小結 參考文獻 04 資料分區與放置策略 4.1 分區的意義 4.1.1 為什麼要分區 4.1.2 分區的優點 4.2 範圍分區 4.3 列表分區 4.4 雜湊分區 4.5 三種分區的比較 4.6 放置策略 4.6.1 一致性雜湊演算法 4.6.2 容錯性與可擴充性分析 4.6.3 虛擬節點 4.7 小結 參考文獻 05 巨量資料處理方法 5.1 MapReduce簡介 5.2 MapReduce資料流程 5.3 MapReduce資料處理 5.3.1 傳送作業 5.3.2 初始化作業 5.3.3 分配工作 5.3.4 執行工作 5.3.5 更新工作執行進度和狀態 5.3.6 完成作業 5.4 Dryad簡介 5.4.1 DFS Cosmos介紹 5.4.2 Dryad執行引擎 5.4.3 DryadLINQ解釋引擎 5.4.4 DryadLINQ程式設計 5.5 Dryad資料處理步驟 5.6 MapReduce vs Dryad 5.7 小結 參考文獻 06 資料複製與容錯技術 6.1 巨量資料複製的作用和代價 6.2 巨量資料複製的策略 6.2.1 Dynamo的複寫原則 6.2.2 CouchDB的複寫原則 6.2.3 PNUTS的複寫原則 6.3 巨量資料的故障發現與處理 6.3.1 Dynamo的故障發現與處理 6.3.2 CouchDB的故障發現與處理 6.3.3 PNUTS的故障發現與處理 6.4 小結 參考文獻 07 資料壓縮技術 7.1 資料壓縮原理 7.1.1 資料壓縮的定義 7.1.2 資料為什麼可以壓縮 7.1.3 資料壓縮分類 7.2 傳統壓縮技術[1] 7.2.1 霍夫曼編碼 7.2.2 LZ77演算法 7.3 巨量資料帶來的3V挑戰 7.4 Oracle混合列壓縮 7.4.1 倉庫壓縮 7.4.2 歸檔壓縮 7.5 Google資料壓縮技術 7.5.1 尋找長的重複串 7.5.2 壓縮演算法 7.6 Hadoop壓縮技術 7.6.1 LZO簡介 7.6.2 LZO原理[5] 7.7 小結 參考文獻 08 快取技術 8.1 分散式快取簡介 8.1.1 分散式快取的產生 8.1.2 分散式快取的應用 8.1.3 分散式快取的效能 8.1.4 衡量可用性的標準 8.2 分散式快取的內部機制 8.2.1 生命期機制 8.2.2 一致性機制 8.2.3 直接讀取與直接寫入機制 8.2.4 查詢機制 8.2.5 事件觸發機制 8.3 分散式快取的拓撲結構 8.3.1 複製式拓撲 8.3.2 分割式拓撲 8.3.3 用戶端快取拓撲 8.4 小結 參考文獻 09 key-value資料庫 9.1 key-value模型綜述 9.2 Redis 9.2.1 Redis概述 9.2.2 Redis下載與安裝 9.2.3 Redis入門操作 9.2.4 Redis在業內的應用 9.3 Voldemort 9.3.1 Voldemort概述 9.3.2 Voldemort下載與安裝 9.3.3 Voldemort設定 9.3.4 Voldemort開發介紹[3] 9.4 小結 參考文獻 10 Column-Oriented資料庫 10.1 Column-Oriented資料庫簡介 10.2 Bigtable資料庫 10.2.1 Bigtable資料庫簡介 10.2.2 Bigtable資料模型 10.2.3 Bigtable基礎架構 10.3 Hypertable資料庫 10.3.1 Hypertable簡介 10.3.2 Hypertable安裝 10.3.3 Hypertable架構 10.3.4 Hypertable中的基本概念和原理 10.3.5 Hypertable的查詢 10.4 Cassandra資料庫 10.4.1 Cassandra簡介 10.4.2 Cassandra設定 10.4.3 Cassandra資料庫的連接 10.4.4 Cassandra叢集機制 10.4.5 Cassandra的讀/寫機制 10.5 小結 參考文獻 11 文件資料庫 11.1 文件資料庫簡介 11.2 CouchDB資料庫 11.2.1 CouchDB簡介 11.2.2 CouchDB安裝 11.2.3 CouchDB入門 11.2.4 CouchDB查詢 11.2.5 CouchDB的儲存結構 11.2.6 SQL和CouchDB 11.2.7 分散式環境中的CouchDB 11.3 MongoDB資料庫 11.3.1 MongoDB簡介 11.3.2 MongoDB的安裝 11.3.3 MongoDB入門 11.3.4 MongoDB索引 11.3.5 SQL與MongoDB 11.3.6 MapReduce與MongoDB 11.3.7 MongoDB與CouchDB比較 11.4 小結 參考文獻 12 圖型資料庫 12.1 圖型資料庫的由來及基本概念 12.1.1 圖型資料庫的由來 12.1.2 圖型資料庫的基本概念 12.2 Neo4j圖型資料庫 12.2.1 Neo4j簡介 12.2.2 Neo4j使用教學 12.2.3 分散式Neo4j — Neo4j HA 12.2.4 Neo4j工作機制及優缺點淺析 12.3 GraphDB 12.3.1 GraphDB簡介 12.3.2 GraphDB的整體架構 12.3.3 GraphDB的資料模型 12.3.4 GraphDB的安裝 12.3.5 GraphDB的使用 12.4 OrientDB 12.4.1 背景 12.4.2 OrientDB是什麼 12.4.3 OrientDB的原理及相關技術 12.4.4 Windows下OrientDB的安裝與使用 12.4.5 相關Web應用 12.5 三種圖型資料庫的比較 12.5.1 特徵比較表 12.5.2 分散式模式及應用比較 12.6 小結 參考文獻 13 以Hadoop為基礎的資料管理系統 13.1 Hadoop簡介 13.2 HBase 13.2.1 HBase系統結構 13.2.2 HBase資料模型 13.2.3 HBase的安裝和使用 13.2.4 HBase與RDBMS 13.3 Pig 13.3.1 Pig的安裝和使用 13.3.2 Pig Latin語言 13.3.3 Pig實例 13.4 Hive 13.4.1 Hive的資料儲存 13.4.2 Hive的中繼資料儲存 13.4.3 安裝Hive 13.4.4 HiveQL簡介 13.4.5 Hive的網路介面（WebUI） 13.4.6 Hive的JDBC介面 13.5 小結 參考文獻 14 NewSQL資料庫 14.1 NewSQL資料庫簡介 14.2 MySQL Cluster 14.2.1 概述 14.2.2 MySQL Cluster的層次結構 14.2.3 MySQL Cluster的優勢和應用 14.2.4 巨量資料處理中的sharding技術 14.2.5 單機環境下MySQL Cluster的安裝 14.2.6 MySQL Cluster的分散式安裝與設定指導 14.3 VoltDB 14.3.1 傳統關聯式資料庫與VoltDB 14.3.2 VoltDB的安裝與設定 14.3.3 VoltDB元件 14.3.4 Hello World 14.3.5 使用Generate指令稿 14.3.6 Eclipse整合開發 14.4 小結 參考文獻 15 分散式快取系統 15.1 Memcached快取技術 15.1.1 背景介紹 15.1.2 Memcached快取技術的特點 15.1.3 Memcached安裝[3] 15.1.4 Memcached中的資料操作 15.1.5 Memcached的使用 15.2 Microsoft Velocity分散式快取系統 15.2.1 Microsoft Velocity簡介 15.2.2 資料分類 15.2.3 Velocity核心概念 15.2.4 Velocity安裝 15.2.5 一個簡單的Velocity用戶端應用 15.2.6 擴充型和可用性 15.3 小結 參考文獻 16 企業應用 16.1 Instagram 16.1.1 Instagram如何應對資料的急劇增長 16.1.2 Instagram的資料分割策略 16.2 Facebook對Hadoop以及HBase的應用 16.2.1 工作負載型態 16.2.2 為什麼採用Apache Hadoop和HBase 16.2.3 即時HDFS 16.2.4 Hadoop HBase的實現
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