七周七数据库

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

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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 postgresql 7

2.1 这就是post-gres-q-l 7

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 levenshtein 35

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 riak 48

3.1 riak喜欢web 48

3.2 第1天：crud、链接和mime 49

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mapreduce 63

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riak 76

3.4.1 以向量时钟解决冲突 76

3.4.2 扩展riak 83

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cap 88

3.5.4 结束语 89

第4章 hbase 90

4.1 介绍hbase 91

4.2 第1天：crud和表管理 91

4.2.1 配置hbase 92

4.2.2 hbase的shell 93

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xml 102

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ec2 121

4.4.4 准备whirr 122

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 cap 127

4.5.4 结束语 128

第5章 mongodb 129

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mapreduce 146

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gridfs 159

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 gridfs 167

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 couchdb 170

6.1 在沙发上放松 170

6.2 第1天：crud、futon与curl redux 171

6.2.1 享受futon 171

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artists 184

6.3.5 由name查找albums 184

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couchdb 187

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 neo4j 211

7.1 neo4j，白板友好的数据库 211

7.2 第1天：图、groovy和crud 212

7.2.1 neo4j之web接口 213

7.2.2 通过gremlin操作neo4j 215

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groovy 225

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rest 230

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gremlin 235

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cap 252

7.5.4 结束语 252

第8章 redis 254

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getbit 282

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