&&&&NoSQL实践指南：基本原则、设计准则及实用技巧&3
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版 次：1页 数：307字 数：1印刷时间：日开 本：16开纸 张：胶版纸印 次：1包 装：平装-胶订是否套装：否国际标准书号ISBN：3所属分类：&&&
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阿里巴巴上市背后的技术力量
在这本迷你书中，我们的编辑按照阿里巴巴技术、淘宝和天猫技术、支付宝技术、阿里云技术等四个维度，挑选InfoQ中国上部分精彩内容，以飨读者。也以此感念诸位阿里技术达人在阿里巴巴成长过程中的努力，感念我们技术人的专注和可爱。InfoQ中国会一直和大家在一起，一起怀揣改变世界的梦想，继续努力！
架构师（2014年8月刊）
《架构师》月刊是由InfoQ中文站针对高级技术开发和管理人员所推出的电子刊物。本期《架构师》主要内容：云时代的运维、嵌入式OS的现状与未来的机器人、Netty高性能与可靠性分析、几种线程池的实现算法分析、块存储深度剖析、构建大型云计算平台分布式技术的实践、为什么CDN对移动客户端加速“没有”效果。
架构师（4月刊）
Spark正在占据越来越多的大数据新闻的重要位置,除了性能优异,Spark到底 具备了那些特性,让学术界和工业界对其充满了兴趣?同时,Spark还处在快 速发展的阶段,开发者和用户不得不解决不稳定和bug,Scala语言也有较高的 学习门槛,这些也会成为Spark普及的障碍。当然,尽管Spark提供了一栈式的 大数据方案,但并不意味着他适合任何场景。
IT技术早已没有什么银弹,任何一门技术都是在已有技术和理论的基础上的优 化和革新。正是借鉴和延续了MapReduce、Hive、Dryad、Strom、 GraphLab,才有了Spark。希望通过本期内容,能够帮助大家更好的理解 Spark,希望大家有所收获。
架构师（3月刊）
当微博从一个现象级产品逐渐变成了大家生活中的一种习惯：当微博从明星大V45度仰望逐渐变成了兼容并包百花齐放的媒体平台；当微博见证过华夏大地的悲欢离合；当微博记录了我们每个人的喜怒哀乐；当微博登上春晚，当微博现身新闻联播；微博，早已超越了一个产品一个公司的存在，成为关于国计民生的平台。
在微博飞速发展的背后，是一支精干的技术团队在支撑，微博平台研发团队就是其中一员。我们负责微博的底层基础逻辑维护，以API的形式向PC网站，客户端以及第三方等提供服务，我们负责解决微博的性能、可用性、可扩展性等问题，比如元旦春晚的二十倍峰值的应对，比如高达千亿级别的数据高速存取，比如四个九的服务可用性。
在本期的专题中，我们将会从RPC服务、Redis使用、可扩展的架构等方面和您一同探讨微博的技术体系！
架构师（9月刊）
InfoQ中文站的电子杂志《架构师》（2013年9月刊）出炉了。本期的主编是InfoQ中文站内容运营编辑水羽哲。9月份《架构师》杂志的主题是"NoSQL一览"，介绍图数据库、MongoDB和MetaModel等的实践场景。另外，在特别专栏中我们的云计算的专栏主编马国耀为大家介绍了他所负责的专栏建设情况和规划，对内容传播感兴趣的读者可以联系我们。
《NoSQL精粹》（英文书名《NoSQL Distilled》），本书是软件开发“教父”Martin Fowler与Jolt生产效率大奖图书作者Pramod J. Sadalage的最新力作。书中全方位比较了关系型数据库与NoSQL数据库的异同；分别以Riak、MongoDB、Cassandra和Neo4J为代表，详细讲解了键值数据库、文档数据库、列族数据库和图数据库这4大类NoSQL数据库的优劣势、用法和适用场合；深入探讨了实现NoSQL数据库系统的各种细节，以及与关系型数据库的混用。
Java事务设计策略
《Java事务设计策略》展示了如何使用基于Java的框架（如EJB和Spring）提供的事务模型来设计高效的事务管理策略。讲解了本地的、 编程式的、申明式的，以及XA的模型；此书包括了一系列说明如何高效利用这些模型的设计模式。
架构师（10月刊）
InfoQ中文站的电子杂志《架构师》（2011年10月刊）出炉了。本期的主编是InfoQ中文站原创翻译团队编辑李明。本期《架构师》月刊专题为大数据时代。就在你看这句话的的短短数秒间，已有数以亿记GB的数据又生成了出来。是的，现在是一个数据爆炸的时代。大数据时代带给我们的不仅仅是一个概念，而是一种重新认识数据的机会。谁可以把握住这个机会，成为这个时代的宠儿，我们拭目以待。
架构师（9月刊）
InfoQ中文站的电子杂志《架构师》（2011年9月刊）出炉了。本期的主编是InfoQ中文站翻译团队主编崔康。本期《架构师》月刊专题为QCon回顾。QCon大会从落户中国起，就以技术性、实用性为目标，从各个方面满足国内技术社区的需要，致力于打造最受欢迎的技术交流平台。QCon杭州大会的准备工作还在紧张地进行着，在继往开来之际，让我们回顾一下QCon中国技术大会的发展轨迹，总结经验和教训，昂首前行。
架构之美（精选版）
健壮、优雅、灵活和易维护的软件架构是怎样炼成的?本书通过一系列优秀的文章回答了这个问题，这些文章来自于十几位当今一流的架构师。在每篇文章中，作者都向我们展示了一个著名的软件架构，并分析了什么让其具有创新性，让其极其符合设计目标。本迷你书是《架构之美》的精选版，节选了其中的4个章节。
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在过去几年，关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择，数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选，比如SQL
Server、Oracle或者是MySQL。甚至是做一些默认的选择，比如使用.NET的一般会选择SQL
Server；使用Java的可能会偏向Oracle，Ruby是MySQL，Python则是PostgreSQL或MySQL等等。
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原因很简单：过去很长一段时间内，关系数据库的健壮性已经在多数应用程序中得到证实。我们可以使用这些传统数据库良好的控制并发操作、事务等等。然而如果传统的关系型数据库一直这么可靠，那么还有NoSQL什么事？NoSQL之所以生存并得到发展，是因为它做到了传统关系型数据库做不到的事！
关系型数据库中存在的问题
Impedance Mismatch
我们使用Python、Ruby、Java、.Net等语言编写应用程序，这些语言有一个共同的特性&&面向对象。但是我们使用MySQL、PostgreSQL、Oracle以及SQL
Server，这些数据库同样有一个共同的特性&&关系型数据库。这里就牵扯到了&Impedance
Mismatch&这个术语：存储结构是面向对象的，但是数据库却是关系的，所以在每次存储或者查询数据时，我们都需要做转换。类似Hibernate、Entity
Framework这样的ORM框架确实可以简化这个过程，但是在对查询有高性能需求时，这些ORM框架就捉襟见肘了。
应用程序规模的变大
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网络应用程序的规模日渐变大，我们需要储存更多的数据、服务更多的用户以及需求更多的计算能力。为了应对这种情形，我们需要不停的扩展。扩展分为两类：一种是纵向扩展，即购买更好的机器，更多的磁盘、更多的内存等等；另一种是横向扩展，即购买更多的机器组成集群。在巨大的规模下，纵向扩展发挥的作用并不是很大。首先单机器性能提升需要巨额的开销并且有着性能的上限，在Google和Facebook这种规模下，永远不可能使用一台机器支撑所有的负载。鉴于这种情况，我们需要新的数据库，因为关系数据库并不能很好的运行在集群上。不错你也可能会去搭建关系数据库集群，但是他们使用的是共享存储，这并不是我们想要的类型。于是就有了以Google、Facebook、Amazon这些试图处理更多传输所引领的NoSQL纪元。
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当下已经存在很多的NoSQL数据库，比如MongoDB、Redis、Riak、HBase、Cassandra等等。每一个都拥有以下几个特性中的一个：
不再使用SQL语言，比如MongoDB、Cassandra就有自己的查询语言
通常是开源项目
为集群运行而生
弱结构化&&不会严格的限制数据结构类型
NoSQL数据库的类型
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NoSQL可以大体上分为4个种类：Key-value、Document-Oriented、Column-Family
Databases以及 Graph-Oriented Databases。下面就一览这些类型的特性：
一、 键值（Key-Value）数据库
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键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过key来添加、查询或者删除数据，鉴于使用主键访问，所以会获得不错的性能及扩展性。
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产品：Riak、Redis、Memcached、Amazon&s Dynamo、Project Voldemort
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有谁在使用：GitHub （Riak）、BestBuy （Riak）、Twitter
（Redis和Memcached）、StackOverFlow （Redis）、 Instagram （Redis）、Youtube
（Memcached）、Wikipedia（Memcached）
适用的场景
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储存用户信息，比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID（键）挂钩，这种情景下键值数据库是个很好的选择。
不适用场景
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1. 取代通过键查询，而是通过值来查询。Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。
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2. 需要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。
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3. 事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。
二、 面向文档（Document-Oriented）数据库
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面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元，是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值，值既可以是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档，同一个表中存储的文档属性可以是不同的，数据可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。
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产品：MongoDB、CouchDB、RavenDB
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有谁在使用：SAP （MongoDB）、Codecademy （MongoDB）、Foursquare
（MongoDB）、NBC News （RavenDB）
适用的场景
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日志。企业环境下，每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented数据库并没有固定的模式，所以我们可以使用它储存不同的信息。
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2. 分析。鉴于它的弱模式结构，不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。
不适用场景
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在不同的文档上添加事务。Document-Oriented数据库并不支持文档间的事务，如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。
三、 列存储（Wide Column Store/Column-Family）数据库
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列存储数据库将数据储存在列族（column
family）中，一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子，如果我们有一个Person类，我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中。
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产品：Cassandra、HBase
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有谁在使用：Ebay （Cassandra）、Instagram （Cassandra）、NASA
（Cassandra）、Twitter （Cassandra and HBase）、Facebook
（HBase）、Yahoo!（HBase）
适用的场景
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1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中，每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。
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2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子，标签可以储存在一个，类别可以在一个，而文章则在另一个。
不适用场景
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1. 如果我们需要ACID事务。Vassandra就不支持事务。
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原型设计。如果我们分析Cassandra的数据结构，我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初，我们根本不可能去预测它的查询方式，而一旦查询方式改变，我们就必须重新设计列族。
四、 图（Graph-Oriented）数据库
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图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点，而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体，Steve
Jobs、Apple和Next，则会有两个&Founded by&的边将Apple和Next连接到Steve Jobs。
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产品：Neo4J、Infinite Graph、OrientDB
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有谁在使用：Adobe （Neo4J）、Cisco （Neo4J）、T-Mobile
适用的场景
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1. 在一些关系性强的数据中
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2. 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现，那么将会非常有益于推荐的制定
不适用场景
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不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小，因为很少有操作涉及到整个图。
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