Używamy cookies, aby ułatwić korzystanie z Portalu. Możesz określić warunki przechowywania, dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce. Dowiedz się więcej.
strona główna Strona główna | Nowości | Promocje | Zapowiedzi Twoje konto | Zarejestruj | Schowek | Kontakt | Pomoc
mapa działów
Szukaj: szukanie zaawansowane
Koszyk
Książki \ Bazy danych

NoSQL, NewSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji Język: 1

978-83-283-4751-9

Cena Brutto: 54.90

Cena netto: 52.29

Ilość:
Wersja: Drukowana
Autor Guy Harrison
Liczba_stron 239
Wydawnictwo Helion
Oprawa miękka
Data_Wydania 2019-01-22

NoSQL, NewSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji


Model relacyjnej bazy danych zdecydowanie dominował wśród technologii bazodanowych przez ostatnie 20 lat. Poszczególne rozwiązania były do siebie na tyle podobne, że decyzja o zastosowaniu relacyjnej bazy danych stała się oczywista. Architektura rozwiązań tego typu była zbliżona, a różnice polegały głównie na koszcie wdrożenia, wydajności, niezawodności i łatwości użycia aplikacji. Obecnie sytuacja diametralnie się zmieniła: powstało wiele radykalnie różniących się od siebie technologii bazodanowych, a wybór właściwej bazy danych stał się złożonym zadaniem, wymagającym sporej wiedzy i obarczonym poważnymi konsekwencjami natury ekonomicznej i technologicznej.


Ta książka szczególnie przyda się architektom technologii informatycznych, administratorom baz danych i projektantom, którzy do wykonywania swoich obowiązków potrzebują wiedzy o najświeższych rozwiązaniach z dziedziny technologii baz danych. Omówiono tu najnowsze, wykorzystywane obecnie technologie baz danych. Wyjaśniono, w jakim celu zaprojektowano każdą z nich. Zaprezentowano możliwości poszczególnych baz danych oraz ich potencjał w rozwiązywaniu realnych problemów biznesowych i problemów z aplikacjami. Co najważniejsze, ukazano różnice w architekturze między technologiami, które mają kluczowe znaczenie przy wyborze platformy baz danych dla nowych i planowanych projektów.


W tej książce między innymi:

  • Co zrewolucjonizowało bazy danych
  • Google, Hadoop i koncepcja BigData
  • Pamięciowe i rozproszone bazy danych
  • NoSQL, CQL i nowe odsłony SQL
  • Hybrydowe bazy danych Oracle


O autorze 11

O recenzencie merytorycznym 13

Podziękowania 15

CZĘŚĆ I. BAZY DANYCH NASTĘPNEJ GENERACJI 17

Rozdział 1. Trzy rewolucje związane z bazami danych 19

  • Wczesne systemy baz danych 19
  • Pierwsza rewolucja związana z bazami danych 21
  • Druga rewolucja związana z bazami danych 23
    • Teoria modelu relacyjnego 23
    • Modele transakcji 25
    • Pierwsze relacyjne bazy danych 25
    • Wojny baz danych! 26
    • Model przetwarzania klient-serwer 26
    • Programowanie obiektowe i system OODBMS 27
    • Okres stabilizacji relacyjnych baz danych 29
  • Trzecia rewolucja związana z bazami danych 29
    • Google i Hadoop 29
    • Reszta witryn internetowych 30
    • Chmura obliczeniowa 30
    • Bazy danych dokumentów 31
    • NewSQL 32
    • Eksplozja nierelacyjnych baz danych 32
  • Podsumowanie: jeden rozmiar nie pasuje wszystkim 33
  • Źródła 34

Rozdział 2. Google, Big Data i Hadoop 35

  • Rewolucja związana z koncepcją Big Data 35
    • Chmura, urządzenia przenośne, serwisy społecznościowe i Big Data 36
  • Google: pionier koncepcji Big Data 37
    • Sprzęt używany przez firmę Google 38
    • Stos oprogramowania firmy Google 38
    • Dodatkowe informacje o modelu MapReduce 40
  • Hadoop: stos open source firmy Google 42
    • Początki technologii Hadoop 42
    • Siła technologii Hadoop 43
    • Architektura technologii Hadoop 43
    • HBase 46
    • Hive 46
    • Pig 49
    • Ekosystem Hadoop 49
  • Podsumowanie 50
  • Źródła 51

Rozdział 3. Sharding, Amazon i narodziny systemu NoSQL 53

  • Skalowanie standardu Web 2.0 53
    • Historia triumfu standardu Web 2.0 54
    • Rozwiązanie open source 55
    • Sharding 55
    • Fatalny koniec spowodowany przez tysiąc segmentów 57
    • Twierdzenie CAP 58
    • Spójność ostateczna 58
  • System Dynamo firmy Amazon 59
    • Mieszanie spójne 62
    • Spójność umożliwiająca dostosowanie 62
    • System Dynamo i rodzina magazynów klucz-wartość 63
  • Podsumowanie 65
  • Źródła 65

Rozdział 4. Bazy danych dokumentów 67

  • Format XML i bazy danych XML 68
    • Narzędzia i standardy związane z formatem XML 68
    • Bazy danych XML 69
    • Obsługa danych XML w systemach relacyjnych 69
  • Bazy danych dokumentów JSON 70
    • JSON i AJAX 71
    • Bazy danych dokumentów JSON 71
    • Modele danych w bazach danych dokumentów 73
    • Pierwsze bazy danych dokumentów JSON 74
    • MemBase i Couchbase 75
    • MongoDB 75
    • Format JSON, wszędzie format JSON 76
  • Podsumowanie 77

Rozdział 5. Tabele nie są przyjazne: grafowe bazy danych 79

  • Czym jest graf? 79
  • Wzorce systemu RDBMS związane z grafami 81
  • RDF i SPARQL 82
  • Grafy właściwości i Neo4j 83
  • Gremlin 84
  • Wewnętrzne szczegóły baz danych grafów 86
  • Silniki obliczeniowe grafów 87
  • Podsumowanie 88

Rozdział 6. Kolumnowe bazy danych 89

  • Schematy hurtowni danych 89
  • Alternatywa kolumnowa 91
    • Kompresja kolumnowa 91
    • Konsekwencje zapisu kolumnowego 93
  • Sybase IQ, C-Store i Vertica 94
  • Architektury kolumnowych baz danych 94
    • Projekcje 96
    • Technologia kolumnowa w innych bazach danych 97
  • Podsumowanie 98
  • Źródła 98

Rozdział 7. Koniec dysku? Pamięciowe bazy danych i bazy oparte na dyskach SSD 99

  • Koniec dysku? 99
    • Dysk SSD 100
    • Ekonomia dysku 101
    • Bazy danych oparte na dyskach SSD 102
  • Pamięciowe bazy danych 103
    • TimesTen 104
    • Redis 105
    • SAP HANA 107
    • VoltDB 109
    • "Pamięciowa" baza danych Oracle 12c 111
  • Stos Berkeley Analytics Data Stack i Spark 112
    • Architektura środowiska Spark 113
  • Podsumowanie 115
  • Źródła 115

CZĘŚĆ II. ZE WSZYSTKIMI SZCZEGÓŁAMI 117

Rozdział 8. Wzorce rozproszonych baz danych 119

  • Rozproszone relacyjne bazy danych 120
    • Replikacja 120
    • Współużytkowany dysk i brak współużytkowania 120
  • Nierelacyjne rozproszone bazy danych 124
  • Sharding i replikacja w bazie danych MongoDB 125
    • Sharding 125
    • Mechanizmy shardingu 125
    • Równoważenie klastra 128
    • Replikacja 128
    • Potwierdzenie zapisu i preferowanie odczytu 128
  • HBase 130
    • Tabele, regiony i serwery regionów 130
    • Buforowanie i lokalność danych 131
    • Uporządkowanie oparte na kluczach wierszy 132
    • Serwer regionów - podziały, równoważenie i awarie 133
    • Repliki regionów 134
  • Cassandra 134
    • Protokół "plotek" 134
    • Mieszanie spójne 135
    • "Wtyczki" 137
  • Podsumowanie 140

Rozdział 9. Modele spójności 141

  • Typy spójności 141
    • Modele ACID i MVCC 142
    • Globalne numery sekwencyjne transakcji 144
    • Potwierdzanie dwuetapowe 144
    • Inne poziomy spójności 144
  • Spójność w bazie danych MongoDB 145
    • Blokowanie w bazie danych MongoDB 145
    • Zestawy replik i spójność ostateczna 146
  • Spójność w bazie danych HBase 146
    • Repliki regionów o ewentualnej spójności 146
  • Spójność w bazie danych Cassandra 147
    • Współczynnik replikacji 148
    • Spójność zapisu 148
    • Spójność odczytu 149
    • Interakcja między poziomami spójności 150
    • Mechanizm hinted handoff i naprawianie odczytu 150
    • Znaczniki czasu i szczegółowość 151
    • Zegary wektorowe 152
    • Uproszczone transakcje 153
  • Podsumowanie 157

Rozdział 10. Modele danych i magazynowanie 159

  • Modele danych 159
    • Przegląd relacyjnego modelu danych 160
    • Magazyny klucz-wartość 160
    • Modele danych w bazach danych BigTable i HBase 164
    • Cassandra 166
    • Modele danych JSON 168
  • Magazynowanie 169
    • Typowy model magazynu relacyjnego 170
    • Drzewa LSM 172
    • Dodatkowe indeksowanie 175
  • Podsumowanie 178

Rozdział 11. Języki i interfejsy programowania 181

  • Język SQL 182
  • Interfejsy API baz danych NoSQL 183
    • Riak 183
    • HBase 185
    • MongoDB 187
    • Język CQL (Cassandra Query Language) 189
    • MapReduce 191
    • Pig 193
    • Grafy DAG 194
    • Cascading 195
    • Spark 195
  • Powrót języka SQL 196
    • Hive 197
    • Impala 198
    • Spark SQL 199
    • Couchbase N1QL 199
    • Apache Drill 201
    • Inne narzędzia SQL baz danych NoSQL 203
  • Podsumowanie 204
  • Źródła 204

Rozdział 12. Bazy danych przyszłości 205

  • Powrót do rewolucji 205
  • Kontrrewolucje 206
    • Czy zatoczono pełne koło? 207
    • Problem z wyborem 208
  • Czy można mieć wszystko? 208
    • Modele spójności 209
    • Schemat 210
    • Języki baz danych 211
    • Przechowywanie 213
    • Wizja zbieżnej bazy danych 214
  • A tymczasem powróćmy do centrali firmy Oracle 215
    • Obsługa formatu JSON przez firmę Oracle 216
    • Uzyskiwanie dostępu do danych JSON za pośrednictwem interfejsu Oracle REST 218
    • Dostęp do tabel bazy danych Oracle przy użyciu interfejsu REST 218
    • Obsługa grafów w bazie danych Oracle 219
    • Sharding firmy Oracle 221
    • Oracle jako hybrydowa baza danych 222
  • Inne zbieżne bazy danych 223
  • Przełomowe technologie baz danych 224
    • Technologie magazynowania 224
    • Łańcuch bloków 225
    • Komputer kwantowy 226
  • Podsumowanie 227
  • Źródła 228

Dodatek A. Przegląd baz danych 229

  • Aerospike 230
  • Cassandra 230
  • Couchbase 231
  • DynamoDB 232
  • HBase 232
  • MarkLogic 233
  • MongoDB 234
  • Neo4j 234
  • NuoDB 235
  • Oracle RDBMS 236
  • Redis 236
  • Riak 237
  • SAP HANA 238
  • TimesTen 238
  • Vertica 239
  • VoltDB 239

Skorowidz 241

powrót
 
Produkty Podobne
NoSQL, NewSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji
PHP i MySQL. Dynamiczne strony WWW. Szybki start. Wydanie V
Przetwarzanie danych w dużej skali. Niezawodność, skalowalność i łatwość konserwacji systemów
SQL Server 2017 Administration Inside Out
SQL Queries for Mere Mortals: A Hands-On Guide to Data Manipulation in SQL, 4th Edition
SQL Queries for Mere Mortals: A Hands-On Guide to Data Manipulation in SQL, 4th Edition
Exam Ref 70-765 Provisioning SQL Databases
Mistrzowski SQL. 61 technik pisania wydajnego kodu SQL
Exam Ref 70-764 Administering a SQL Database Infrastructure
SQL Server i T-SQL w mgnieniu oka. Wydanie II
Więcej produktów