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深入NOSQL怎么样

书写的很不错，但是需要一定基础。比较全面的覆盖了nosql领域，至于不够细致，这个需要个人去单独研习了，因为本来nosql现在就没有统一的规范等等。其实还有几本外国推荐的书写的很好，但是还没有引进版，期待了。

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为什么选择NoSQL数据库如此困难

传统观念中 NoSQL数据库非常适合某些数据类型，如：非关系数据源。同时，NoSQL被吹捧为最适合Web应用程序的优秀平台。然而他适合大多数数据，特别是web应用程序的数据是相关型。那么，这是否可以给你一个坚持使用RDMS的理由呢？也不一定，即使很困难，我们还是要做出选择。

评估NoSQL是一个很茅盾的理论，一些人认为，应该将所有文档数据存储在一个文档中，做链接代码就是亵渎神明。另外一部分人认为，存储应用文档，加入代码，才是合理选择。与此同时，不同的数据库，需要在文档中限制嵌套数据数量。有的人会鼓励文档引用。这是NoSQL数据模型的基本部分，也没有一个明确的共识。

曾经有一篇很热的帖子"Why you should never use XYZ"，我想，读到这里，一定会有人搜索这篇文章。当然，这种文章各式各样，太过于笼统的标题也没什么帮助。毫无疑问，会有人会搜索这个文章，然后再找

到这个文章，进一步深入，找到该文章的方法远比成功（理解问题）的故事多。很难知道谁提供了一个有效的技术问题，谁又误读了这个问题（或者缺少证据证明其观点）。

有大量选择，RDBMS的世界，选择就很容易。你有4或5个目标，大家工作方式差不多，来选择环境、预算支持的平台。对于成熟的产品，风险比较小。 NoSQL的世界，有很多数据库引擎功能选择。每一个有自己的独特优势，也有致命弱点。所以选择很难， NoSQL项目生命周期短，尝试新项目或者流行项目也会有风险。上次，我的的项目是在 CouchDB上，而现在似乎停摆了。

做出这个痛苦决定的原因是，这可能是一个案例：你需要做一大堆工作，才能知道，你做出的选择对与错。你可以实体化你的数据模型，了解他与系统的工作情况，但是，这只有你正真撞到南墙，才可以找到裂缝（答案）。以我为例，我建的应用程序是关系数据库，移动文件存储的主要因素是，需要一个无模式设计来达到我的目标。使用NoSQL 数据库存储关系型数据库并不是我们所常说的，虽然，这种事常常发生。

现在我在用 Couchbase 和 MongoDB，Mongo对我没多大吸引力，不过鉴于他非常流行，对于引起来说，很有好处。当然，很多都可以以同样的方式流行。PHP很流行，因为他的易用性，而不是因为他很好。

程序员高级深入应该学习哪些知识？

安博志远课程设置 1、C++ / Java 和面向对象我个人以为学好C++，Java也就是举手之劳。但是C++的学习曲线相当的陡。不过，我觉得C++是最需要学好的语言了。参看两篇趣文“C++学习信心图” 和“21天学好C++”学习（麻省理工免费课程）C++面向对象编程读我的 “如何学好C++”中所推荐的那些书至少两遍以上（如果你对C++的理解能够深入到像我所写的《C++虚函数表解析》或是《C++对象内存存局（上）（下）》，或是《C/C++返回内部静态成员的陷阱》那就非常不错了）然后反思为什么C++要干成这样，Java则不是？你一定要学会对比C++和Java的不同。比如，Java中的初始化，垃圾回收，接口，异常，虚函数，等等。实践任务：用C++实现一个BigInt，支持128位的整形的加减乘除的操作。用C++封装一个数据结构的容量，比如hash table。用C++封装并实现一个智能指针（一定要使用模板）。《设计模式》必需一读，两遍以上，思考一下，这23个模式的应用场景。主要是两点：1）钟爱组合而不是继承，2）钟爱接口而不是实现。（也推荐《深入浅出设计模式》）实践任务：使用工厂模式实现一个内存池。使用策略模式制做一个类其可以把文本文件进行左对齐，右对齐和中对齐。使用命令模式实现一个命令行计算器，并支持undo和redo。使用修饰模式实现一个酒店的房间价格订价策略——旺季，服务，VIP、旅行团、等影响价格的因素。学习STL的用法和其设计概念 - 容器，算法，迭代器，函数子。如果可能，请读一下其源码。实践任务： 尝试使用面向对象、STL，设计模式、和WindowsSDK图形编程的各种技能 做一个贪吃蛇或是俄罗斯方块的游戏。支持不同的级别和难度。做一个文件浏览器，可以浏览目录下的文件，并可以对不同的文件有不同的操作，文本文件可以打开编辑，执行文件则执行之，mp3或avi文件可以播放，图片文件可以展示图片。学习C++的一些类库的设计，如： MFC（看看候捷老师的《深入浅出MFC》），Boost, ACE, CPPUnit，STL （STL可能会太难了，但是如果你能了解其中的设计模式和设计那就太好了，如果你能深入到我写的《STL string类的写时拷贝技术》那就非常不错了，ACE需要很强在的系统知识，参见后面的“加强对系统的了解”）Java是真正的面向对象的语言，Java的设计模式多得不能再多，也是用来学习面向对象的设计模式的最佳语言了（参看Java中的设计模式）。推荐阅读《Effective Java》 and 《Java解惑》学习Java的框架，Java的框架也是多，如Spring, Hibernate，Struts 等等，主要是学习Java的设计，如IoC等。Java的技术也是烂多，重点学习J2EE架构以及JMS， RMI, 等消息传递和远程调用的技术。学习使用Java做Web Service （官方教程在这里）实践任务： 尝试在Spring或Hibernate框架下构建一个有网络的Web Service的远程调用程序，并可以在两个Service中通过JMS传递消息。C++和Java都不是能在短时间内能学好的，C++玩是的深，Java玩的是广，我建议两者选一个。我个人的学习经历是：深究C++（我深究C/C++了十来年了）学习Java的各种设计模式。2、加强系统了解重要阅读下面的几本书：《Unix编程艺术》了解Unix系统领域中的设计和开发哲学、思想文化体系、原则与经验。你一定会有一种醍醐灌顶的感觉。《Unix网络编程卷1，套接字》这是一本看完你就明白网络编程的书。重要注意TCP、UDP，以及多路复用的系统调用select/poll/epoll的差别。《TCP/IP详解 卷1:协议》- 这是一本看完后你就可以当网络黑客的书。了解以太网的的运作原理，了解TCP/IP的协议，运作原理以及如何TCP的调优。实践任务：理解什么是阻塞（同步IO），非阻塞（异步IO），多路复用（select, poll, epoll）的IO技术。写一个网络聊天程序，有聊天服务器和多个聊天客户端（服务端用UDP对部分或所有的的聊天客户端进Multicast或Broadcast）。写一个简易的HTTP服务器。《Unix网络编程卷2，进程间通信》信号量，管道，共享内存，消息等各种IPC…… 这些技术好像有点老掉牙了，不过还是值得了解。实践任务：主要实践各种IPC进程序通信的方法。尝试写一个管道程序，父子进程通过管道交换数据。尝试写一个共享内存的程序，两个进程通过共享内存交换一个C的结构体数组。学习《Windows核心编程》一书。把CreateProcess，Windows线程、线程调度、线程同步（Event, 信号量，互斥量）、异步I/O，内存管理，DLL，这几大块搞精通。实践任务： 使用CreateProcess启动一个记事本或IE，并监控该程序的运行。把前面写过的那个简易的HTTP服务用线程池实现一下。写一个DLL的钩子程序监控指定窗口的关闭事件，或是记录某个窗口的按键。有了多线程、多进程通信，TCP/IP，套接字，C++和设计模式的基本，你可以研究一下ACE了。使用ACE重写上述的聊天程序和HTTP服务器（带线程池）实践任务： 通过以上的所有知识，尝试 写一个服务端给客户端传大文件，要求把100M的带宽用到80%以上。（注意，磁盘I/O和网络I/O可能会很有问题，想一想怎么解决，另外，请注意网络传输最大单元MTU）了解BT下载的工作原理，用多进程的方式模拟BT下载的原理。3、系统架构负载均衡。HASH式的，纯动态式的。（可以到Google学术里搜一些关于负载均衡的文章读读）多层分布式系统 – 客户端服务结点层、计算结点层、数据cache层，数据层。J2EE是经典的多层结构。CDN系统– 就近访问，内容边缘化。P2P式系统，研究一下BT和电驴的算法。比如：DHT算法。服务器备份，双机备份系统（Live-Standby和Live-Live系统），两台机器如何通过心跳监测对方？集群主结点备份。虚拟化技术，使用这个技术，可以把操作系统当应用程序一下切换或重新配置和部署。学习Thrift，二进制的高性能的通讯中间件，支持数据(对象)序列化和多种类型的RPC服务。学习Hadoop。Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。了解NoSQL数据库（有人说可能是一个过渡炒作的技术），不过因为超大规模以及高并发的纯动态型网站日渐成为主流，而SNS类网站在数据存取过程中有着实时性等刚性需求，这使得目前NoSQL数据库慢慢成了人们所关注的焦点，并大有成为取代关系型数据库而成为未来主流数据存储模式的趋势。当前NoSQL数据库很多，大部分都是开源的，其中比较知名的有：MemcacheDB、Redis、Tokyo Cabinet(升级版为Kyoto Cabinet)、Flare、MongoDB、CouchDB、Cassandra、Voldemort等。写了那么多，回顾一下，觉得自己相当的有成就感。希望大家不要吓着，我自己这十来年也在不断地学习，今天我也在学习中，人生本来就是一个不断学习和练级的过程。不过，一定有漏的，也有不对的，还希望大家补充和更正。 关键字： 程序员高级深入

学习大数据需要哪些基本知识？

1、思维模式转变的催化剂是大量新技术的诞生，它们能够处理大数据分析所带来的3个V的挑战。扎根于开源社区，Hadoop已经是目前大数据平台中应用率最高的技术，特别是针对诸如文本、社交媒体订阅以及视频等非结构化数据。

2、除分布式文件系统之外，伴随Hadoop一同出现的还有进行大数据集处理MapReduce架构。根据权威报告显示，许多企业都开始使用或者评估Hadoop技术来作为其大数据平台的标准。

3、我们生活的时代，相对稳定的数据库市场中还在出现一些新的技术，而且在未来几年，它们会发挥作用。事实上，NoSQL数据库在一个广义上派系基础上，其本身就包含了几种技术。

4、总体而言，他们关注关系型数据库引擎的限制，如索引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域，相较关系型数据库引擎，NoSQL的效率明显更高。

5、在Gartner公司评选的2012年十大战略技术中，内存分析在个人消费电子设备以及其他嵌入式设备中的应用将会得到快速的发展。随着越来越多的价格低廉的内存用到数据中心中，如何利用这一优势对软件进行最大限度的优化成为关键的问题。

6、内存分析以其实时、高性能的特性，成为大数据分析时代下的“新宠儿”。如何让大数据转化为最佳的洞察力，也许内存分析就是答案。大数据背景下，用户以及IT提供商应该将其视为长远发展的技术趋势。

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书名：深入NoSQL

作者：Shashank Tiwari

译者：巨成

豆瓣评分：6.1

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2012-11

页数：294

内容简介：

《深入NoSQL》是一本全面的NoSQL实践指南。书中主要关注NoSQL的基本概念，以及使用NoSQL数据库的切实可行的解决方案。书中介绍了基于MapReduce的可伸缩处理，演示Hadoop用例，还有Hive和Pig这样的高层抽象。包含许多用例演示，同时也会讨论Google、Amazon、Facebook、Twitter和LinkedIn的可伸缩数据架构。

作者简介：

Shashank Tiwari

创业者、开发者、技术作家、演讲者和导师，技术型创业公司Treasury of Ideas（）的创始人。

他是一位经验丰富的软件开发者和企业家，长期关注高性能应用、分析、Web应用以及移动平台，对数据可视化和统计机器学习有着浓厚的兴趣，喜欢喝咖啡、吃甜点、骑自行车。他撰写了许多技术文章和著作，并且应邀在全球各地的技术会议上进行演讲。

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