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《NoSQL数据库实战派：Redis + MongoDB + HBase》介绍了NoSQL数据库生态圈体系，包括Redis、MongoDB和HBase，内容涉及开发、运维、管理与架构。

“第1篇 基于内存的NoSQL数据库”（第1～5章）包括：内存对象缓存技术Memcached、Redis基础、Redis高级特性及原理、Redis集群与高可用和Redis故障诊断与优化。

“第2篇 基于文档的NoSQL数据库”（第6～10章）包括：MongoDB基础、操作MongoDB的数据、MongoDB的数据建模、MongoDB的管理和MongoDB的集群。

“第3篇 列式存储NoSQL数据库”（第11～15章）包括：HBase基础、部署与操作HBase、HBase原理剖析、HBase的高级特性和监控与优化HBase集群。

《NoSQL数据库实战派：Redis + MongoDB + HBase》适合对NoSQL数据库感兴趣的平台架构师、运维管理人员和项目开发人员。读者只需要具备Linux基础和SQL基础，就能够通过本书快速掌握NoSQL数据库。

第1篇 基于内存的NoSQL数据库

第1章 内存对象缓存技术Memcached

2

1.1 Memcached基础

2

1.1.1 Memcached的体系架构

2

1.1.2 Memcached的数据存储方式

3

1.2 使用Memcached在内存中缓存数据

3

1.2.1 【实战】在CentOS上部署Memcached

4

1.2.2 【实战】使用Telnet操作Memcached

6

1.2.3 【实战】使用Java操作Memcached

10

1.2.4 【实战】实现Memcached的客户端路由

12

1.3 Memcached集群

16

1.3.1 【实战】部署Memcached的“主主复制”集群

16

1.3.2 【实战】使用KeepAlived实现Memcached的高可用

19

第2章 Redis基础

25

2.1 Redis入门

25

2.1.1 缓存的架构

26

2.1.2 Redis的优势

27

2.1.3 Redis与其他Key-Value数据库有何不同

27

2.1.4 一个典型的Redis应用案例——记录用户的登录次数，查询活跃用户

27

2.2 Redis的安装和访问

29

2.3 Redis的数据结构

32

2.3.1 简单动态字符串

32

2.3.2 跳跃表

33

2.3.3 压缩列表

35

2.3.4 整数集合

36

2.3.5 字典

37

2.3.6 快表

38

2.3.7 Stream

40

2.3.8 HyperLogLog

42

2.3.9 RedisObject

43

2.4 Redis的存储结构

43

2.5 键管理

45

2.5.1 键管理的基本操作

45

2.5.2 【实战】遍历键

49

2.5.3 【实战】迁移键

53

第3章 Redis高级特性及原理

56

3.1 消息的发布与订阅

56

3.1.1 “发布者-订阅者”模式

56

3.1.2 “生产者-消费者”模式

59

3.2 Redis的事务

60

3.2.1 【实战】使用命令操作Redis的事务

61

3.2.2 【实战】在事务操作中使用watch功能

61

3.2.3 【实战】使用Java API操作Redis的事务

62

3.3 数据持久化

63

3.3.1 RDB持久化

63

3.3.2 AOF持久化

66

3.4 使用PipeLine优化请求的传递

69

3.5 慢查询日志

71

3.5.1 慢查询的配置参数

72

3.5.2 【实战】管理和使用慢查询日志

73

3.5.3 慢查询日志最佳实践

74

3.6 Lua脚本编程语言

75

3.6.1 Lua基础

75

3.6.2 【实战】使用Lua脚本实现限流

76

第4章 Redis集群与高可用

79

4.1 Redis主从复制

79

4.1.1 部署Redis主从复制

80

4.1.2 Redis主从复制的源码剖析

82

4.2 基于哨兵的高可用架构

84

4.2.1 部署Redis哨兵

84

4.2.2 哨兵的主要配置参数

86

4.2.3 哨兵的工作原理

87

4.3 Redis Cluster集群

90

4.3.1 什么是Redis Cluster集群

90

4.3.2 Redis Cluster集群的体系架构

90

4.3.3 部署Redis Cluster集群

92

4.3.4 【实战】操作与管理Redis Cluster集群

96

4.3.5 【实战】实现Redis Cluster集群的代理分片

101

4.4 Codis集群

103

4.4.1 Codis集群的体系架构

104

4.4.2 部署Codis集群

105

4.4.3 【实战】基于Codis集群的主从复制

109

4.4.4 【实战】基于Codis集群的数据分布式存储

112

第5章 Redis故障诊断与优化

115

5.1 监控Redis

115

5.1.1 监控Redis的内存

115

5.1.2 监控Redis的吞吐量

116

5.1.3 监控Redis的运行时信息

116

5.1.4 监控Redis的延时

117

5.2 删除策略和淘汰策略

120

5.2.1 内存的删除策略

120

5.2.2 内存的淘汰策略

122

5.3 Hot Key

124

5.3.1 监控Hot Key

124

5.3.2 Hot Key的常见处理办法

125

5.4 Big Key

125

5.5 缓存的更新策略

126

5.5.1 “maxmemory-policy更新”策略

126

5.5.2 “超时更新”策略

126

5.5.3 “主动更新”策略

126

5.6 缓存与数据库的数据一致性

127

5.6.1 数据一致性案例分析

127

5.6.2 延时双删策略

128

5.6.3 异步更新缓存

129

5.7 分布式锁

129

5.8 Redis缓存的常见问题

131

5.8.1 提高缓存命中率

131

5.8.2 缓存预热

131

5.8.3 缓存穿透

132

5.8.4 缓存雪崩

132

5.8.5 缓存击穿

133

第2篇 基于文档的NoSQL数据库

第6章 MongoDB基础

136

6.1 MongoDB简介

136

6.2 部署和使用MongoDB

137

6.2.1 【实战】在CentOS上安装MongoDB 5.0

137

6.2.2 【实战】使用配置文件启动MongoDB服务器

139

6.2.3 【实战】使用JavaScript命令行工具mongoshell

141

6.2.4 【实战】使用MongoDB图形化工具MongoDB Compass

145

6.3 MongoDB中的数据类型

148

6.3.1 ObjectId类型

148

6.3.2 日期类型

149

6.3.3 数值类型

149

6.3.4 其他数据类型

151

6.4 MongoDB的体系结构

152

6.4.1 逻辑存储结构

152

6.4.2 物理存储结构

153

6.5 MongoDB的存储引擎

154

6.5.1 WiredTiger存储引擎

154

6.5.2 MMAP v1存储引擎

159

6.5.3 In-Memory存储引擎

161

6.6 MongoDB的日志——Journal日志

163

第7章 操作MongoDB中的数据

164

7.1 使用DML语句操作数据

164

7.1.1 使用insert语句插入文档

164

7.1.2 使用update语句更新文档

166

7.1.3 使用delete语句删除文档

167

7.1.4 批处理操作

168

7.2 使用DQL语句查询数据

169

7.2.1 【实战】基本查询

169

7.2.2 【实战】查询嵌套的文档

171

7.2.3 【实战】查询数组中的文档

173

7.2.4 【实战】查询数组中嵌套的文档

174

7.2.5 【实战】查询空值和缺失的列

175

7.2.6 【实战】使用游标查询文档

176

7.3 全文检索

177

7.3.1 【实战】执行全文索引

178

7.3.2 【实战】在全文检索中聚合数据

179

7.4 地理空间查询

181

7.5 聚合操作

182

7.5.1 【实战】使用Pipeline方式聚合数据

182

7.5.2 【实战】使用MapReduce方式聚合数据

184

7.6 MongoDB中的事务

189

第8章 MongoDB的数据建模

190

8.1 数据库建模基础

190

8.1.1 MongoDB的数据建模方式

190

8.1.2 验证MongoDB的数据文档

191

8.2 MongoDB数据模型设计

195

8.2.1 文档的“一对一”关系模型

195

8.2.2 文档的“一对多”关系模型

196

8.2.3 文档的树型模型

196

8.3 使用MongoDB的索引

201

8.3.1 了解索引

201

8.3.2 了解MongoDB中的索引

202

8.3.3 【实战】在查询中使用单键索引

205

8.3.4 【实战】在查询中使用多键索引

206

8.3.5 【实战】在查询中使用复合索引

207

8.3.6 【实战】在查询中使用过期索引

210

8.3.7 【实战】在查询中使用全文索引

212

8.3.8 【实战】在查询中使用地理空间索引

213

第9章 MongoDB的管理

216

9.1 管理MongoDB的运行

216

9.1.1 【实战】启动MongoDB服务器

216

9.1.2 【实战】停止MongoDB服务器

218

9.2 MongoDB的安全机制

219

9.2.1 了解MongoDB的用户认证机制

219

9.2.2 【实战】启用MongoDB的用户认证机制

219

9.2.3 【实战】在MongoDB中进行用户管理

221

9.3 基于角色的访问控制

223

9.3.1 了解MongoDB中的角色

223

9.3.2 【实战】基于角色控制用户的访问

224

9.4 MongoDB的审计功能

227

9.4.1 与审计相关的参数

227

9.4.2 【实战】审计功能举例

227

9.5 监控MongoDB的运行

229

9.5.1 【实战】通过命令行工具监控MongoDB

229

9.5.2 【实战】通过可视化工具Compass监控MongoDB

232

9.6 MongoDB的数据安全

232

9.6.1 【实战】导入/导出MongoDB的数据

232

9.6.2 【实战】备份/恢复MongoDB的数据

235

第10章 MongoDB的集群

238

10.1 基于MongoDB复制集实现主从同步

238

10.1.1 MongoDB复制集基础

238

10.1.2 部署MongoDB复制集

240

10.1.3 管理MongoDB复制集

247

10.1.4 【实战】MongoDB复制集的选举机制

253

10.1.5 【实战】Oplog日志和数据的同步

255

10.1.6 【实战】MongoDB的事务

257

10.2 基于MongoDB分片实现数据的分布式存储

261

10.2.1 MongoDB分片架构

261

10.2.2 【实战】搭建MongoDB分片架构

262

10.2.3 【实战】查看配置服务器

268

10.2.4 片键的选择

270

第3篇 列式存储NoSQL数据库

第11章 HBase基础

274

11.1 大数据基础

274

11.1.1 大数据的基本概念和特性

274

11.1.2 大数据平台要解决的核心问题

276

11.1.3 数据仓库与大数据

278

11.1.4 Hadoop生态圈

279

11.2 BigTable（大表）与HBase的数据模型

281

11.3 HBase的体系架构

283

11.3.1 HMaster

284

11.3.2 Region Server

284

11.3.3 ZooKeeper

285

11.4 部署Hadoop环境

286

11.4.1 部署前的准备

287

11.4.2 Hadoop的目录结构

289

11.4.3 【实战】部署Hadoop伪分布模式

290

11.4.4 【实战】部署Hadoop全分布模式

295

第12章 部署与操作HBase

299

12.1 在Linux上部署HBase环境

299

12.1.1 部署HBase的本地模式

299

12.1.2 部署HBase的伪分布模式

301

12.1.3 部署HBase的全分布模式

303

12.1.4 部署HBase的高可用模式

305

12.2 使用命令行操作HBase

307

12.2.1 【实战】基础操作

307

12.2.2 【实战】DDL操作

308

12.2.3 【实战】DML操作

311

12.3 HBase的Java API

313

12.3.1 【实战】使用Java API操作HBase

313

12.3.2 【实战】使用HBase的过滤器过滤数据

317

12.3.3 【实战】使用MapReduce处理存储在HBase中的数据

322

12.4 HBase的图形工具——Web控制台

325

第13章 HBase原理剖析

327

13.1 了解HBase的存储结构

327

13.1.1 HBase的逻辑存储结构

328

13.1.2 HBase的物理存储结构

329

13.1.3 LSM树与Compaction机制

333

13.2 HBase读数据的流程

335

13.2.1 meta表与读取过程

335

13.2.2 读合并与读放大

337

13.3 HBase写数据的流程

338

13.4 负载均衡和数据分发的最基本单元Region的管理

339

13.4.1 Region的状态

339

13.4.2 Region的拆分

341

13.4.3 Region的合并

342

13.4.4 Region拆分的影响

342

13.5 HBase的内存刷新策略

343

13.5.1 Region Server级别的刷新策略

343

13.5.2 Region级别的刷新策略

344

13.5.3 按照时间决定的刷新策略

345

13.5.4 依据WAL文件数量的刷新策略

345

13.6 了解HBase的Rowkey

346

13.6.1 Rowkey的设计原则

346

13.6.2 HBase表的热点

347

第14章 HBase的高级特性

348

14.1 【实战】使用多版本保存数据

348

14.2 【实战】使用HBase的快照

350

14.3 【实战】使用Bulk Loading方式导入数据

352

14.4 HBase的访问控制

354

14.4.1 了解HBase的用户权限管理

354

14.4.2 【实战】HBase的用户权限管理

355

14.5 备份HBase的数据

357

14.5.1 【实战】使用Export/Import备份数据

358

14.5.2 【实战】使用CopyTable备份数据

360

14.6 HBase的计数器

361

14.6.1 【实战】在hbase shell中使用计数器

361

14.6.2 【实战】在Java API中使用单计数器

362

14.6.3 【实战】在Java API中使用多计数器

363

14.7 布隆过滤器

364

14.7.1 布隆过滤器的工作原理

365

14.7.2 HBase中的布隆过滤器

366

14.8 【实战】HBase的主从复制

366

14.9 在HBase中使用SQL

368

14.9.1 安装和使用Phoenix

369

14.9.2 Phoenix与HBase的映射关系

371

14.9.3 Phoenix中的索引

372

14.9.4 【实战】通过JDBC程序访问Phoniex中的数据

376

第15章 监控与优化HBase集群

380

15.1 HBase集群的监控指标

380

15.1.1 主机监控指标

381

15.1.2 JVM监控指标

381

15.1.3 HMaster监控指标

383

15.1.4 Region Server监控指标

384

15.2 利用可视化工具监控HBase集群

387

15.2.1 【实战】使用Ganglia监控HBase集群

387

15.2.2 【实战】使用JConsole监控HBase集群

391

15.2.3 【实战】使用JVisualVM监控HBase集群

394

15.3 HBase集群的优化

397

15.3.1 优化HBase的数据管理

397

15.3.2 优化HBase的客户端

401

15.3.3 优化HBase的配置

402

赵渝强

近20年IT行业从业经历，清华大学计算机软件工程专业毕业，华为认证讲师

曾担任京东大学大数据学院院长，Oracle中国有限公司高级技术顾问

精通大数据、数据库、中间件技术和Java技术

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书籍介绍

《NoSQL数据库实战派：Redis + MongoDB + HBase》介绍了NoSQL数据库生态圈体系，包括Redis、MongoDB和HBase，内容涉及开发、运维、管理与架构。

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