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第1章 NoSQL和事务处理1

简介1

1.1 批处理中的数据库事务处理1

1.2 磁盘处理中的事务处理2

1.3 ACID2

1.4 悲观并发详解4

1.4.1 隔离级别5

1.4.2 私有的隔离级别7

1.5 CAP定理8

1.6 BASE9

1.7 服务器端一致性10

1.8 错误处理11

1.9 为什么在这些场景下SQL不能发挥作用11

总结思考12

参考文献12

第2章 列式数据库13

简介13

2.1 列式数据库的历史14

2.2 技术原理19

2.3 查询优化19

2.4 多用户和硬件19

2.5 执行一个ALTER语句20

2.6 数据仓库和列式数据库21

总结思考21

参考文献22

第3章 图数据库23

简介23

3.1 图论基础24

3.1.1 节点24

3.1.2 边25

3.1.3 图的结构25

3.2 RDBMS与图数据库26

3.3 凯文·贝肯问题的六度26

3.3.1 通用图的邻接表模型27

3.3.2 通用图的覆盖路径模型30

3.3.3 真实数据的复杂关系32

3.4 顶点覆盖34

3.5 图编程工具35

3.5.1 图数据库36

3.5.2 图数据库语言36

总结思考39

参考文献39

第4章 MapReduce模型41

简介41

4.1 Hadoop分布式文件系统43

4.2 查询语言43

4.2.1 PigLatin43

4.2.2 Hive和其他工具52

总结思考54

参考文献54

第5章 流式数据库和复杂事件55

简介55

5.1 代并发模型56

5.1.1 乐观并发56

5.1.2 乐观并发下的隔离级别56

5.2 复杂事件处理58

5.2.1 与事件处理相关的术语59

5.2.2 事件处理与状态更改约束61

5.2.3 事件处理与Petri网62

5.3 商业产品63

5.3.1 StreamBase63

5.3.2 Kx66

总结思考68

参考文献68

第6章 键值存储69

简介69

6.1 模式与无模式69

6.2 查询与检索70

6.3 “键”的处理70

6.3.1 Berkeley DB71

6.3.2 通过树索引或散列访问71

6.4 “值”的处理71

6.4.1 任意字节数组72

6.4.2 已知结构的小文件72

6.5 产品73

总结思考75

第7章 文本数据库77

简介77

7.1 经典文档管理系统77

7.1.1 文件索引和存储78

7.1.2 关键字和题内关键字78

7.1.3 行业标准79

7.2 文本挖掘与理解83

7.2.1 语义与语法83

7.2.2 语义网84

7.3 语言问题85

7.3.1 Unicode和ISO标准86

7.3.2 机器翻译86

总结思考87

参考文献88

第8章 地图数据89

简介89

8.1 GIS查询90

8.1.1 简单位置90

8.1.2 简单距离91

8.1.3 在一个区域中查找数量、密度和内容91

8.1.4 邻近关系91

8.1.5 时间关系91

8.2 定位92

8.2.1 经度和纬度92

8.2.2 层次三角网格93

8.2.3 街道地址95

8.2.4 邮政编号96

8.2.5 ZIP编码96

8.2.6 加拿大邮政编码96

8.2.7 英国邮政编码97

8.3 GIS的SQL扩展99

总结思考99

参考文献100

第9章 大数据和云计算101

简介101

9.1 对大数据和云计算的疑问102

9.1.1 云计算仅是一种时尚103

9.1.2 云计算没有内部数据服务器那么安全103

9.1.3 云计算代价高昂103

9.1.4 云计算太复杂103

9.1.5 云计算对大公司才有意义104

9.1.6 只是技术上的改变104

9.1.7 如果网络中断，云计算将毫无用处105

9.2 大数据和数据挖掘105

9.2.1 用于非传统分析的大数据106

9.2.2 系统合并的大数据107

总结思考107

参考文献108

第10章 生物特征、指纹和专业数据库109

简介109

10.1 原生生物特征110

10.2 指纹111

10.2.1 分类112

10.2.2 匹配113

10.2.3 NIST标准113

10.3 DNA识别115

基本原则和技术116

10.4 面部数据库117

10.4.1 历史118

10.4.2 谁在使用面部数据库119

10.4.3 它有多好120

总结思考121

参考文献121

第11章 分析型数据库123

简介123

11.1 数据立方体123

11.2 Codd博士的OLAP规则124

11.2.1 Codd博士理论的基础特性124

11.2.2 独有特性126

11.2.3 报表特性126

11.2.4 维度控制127

11.3 MOLAP127

11.4 ROLAP128

11.5 HOLAP128

11.6 OLAP查询语言128

11.7 SQL中的聚合操作符129

11.7.1 GROUPBYGGROUPING SET129

11.7.2 ROLLUP130

11.7.3 CUBE131

11.7.4 用法须知132

11.8 SQL中的OLAP操作符132

11.8.1 OLAP功能133

11.8.2 NTILE（n）138

11.8.3 嵌套的OLAP函数138

11.8.4 查询样例139

11.9 稀疏的数据立方体140

11.9.1 数据立方体140

11.9.2 维度分层141

11.9.3 下钻和切片142

总结思考143

参考文献143

第12章 多值数据库或NFNF数据库145

简介145

12.1 嵌套文件结构145

12.2 多值系统147

12.3 NFNF数据库149

12.4 现有的表值扩展152

12.4.1 Microsoft SQLServer152

12.4.2 Oracle扩展153

总结思考154

第13章 层次数据库系统和网络数据库系统155

简介155

13.1 数据库类型155

13.2 数据库历史156

13.2.1 DL/I157

13.2.2 控制块157

13.2.3 数据通信157

13.2.4 应用程序157

13.2.5 层次数据库158

13.2.6 优势和劣势158

13.3 简单的层次数据库159

13.3.1 Department数据库160

13.3.2 Student数据库160

13.3.3 设计考量161

13.3.4 样例数据库扩展161

13.3.5 数据关系162

13.3.6 层次序列163

13.3.7 层次数据路径163

13.3.8 数据库记录164

13.3.9 段格式165

13.3.10 段定义166

13.4 小结166

总结思考167

参考文献167

术语表169