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内容简介
本书系统介绍了常用的面向大数据的数据库管理系统的原理和技术，包括关系数据库、非关系型数据库、HIVE、Hbase、Redies等，使读者在了解大数据的数据库管理系统基本原理的基础上，能根据实际的问题和应用场景选择、搭建适合的数据库管理系统。
作者介绍
王宏志，哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，英才学院副院长。研究方向为大数据、数据科学、数据管理与分析。在VLDB、SIGMOD等国内外重要会议和期刊上发表学术论文200余篇，出版学术专著两本，其论文被SCI收录50余次，他引千余次。获黑龙江省自然科学一等奖和*****高等学校科技进步一等奖各一项，获黑龙江省青年科技奖、宝钢优秀教师奖等。先后主持10余个国家自然科学基金重点项目、国家支撑计划课题、国家博士后特别资助项目等。主讲的MOOC课程“大数据算法”入选第一批全国精品在线开放课程。主要社会兼职有ACMSIGMOD中国秘书长、ACM数据科学学科标准编写组专家、中国计算机学会数据库专业委员会常务委员、黑龙江省数据科学与大数据技术专业委员会副主任委员、中国计算机学会大数据专家委员会委员等。 何震瀛，博士，复旦大学计算机科学学院副教授，中国计算机学会数据库专业委员会委员、大数据专业委员会通信委员。主要研究兴趣是数据管理和数据分析等。主持和参加20余项预研、核高基、863、国家自然科学基金项目。多年来，在数据管理、数据分析等方面进行了大量研究工作，发表论文70余篇。在海量数据管理和分析方面，作为独立开发者完成并行海量信息查询和分析系统的开发，实现了海量信息的秒级分析；该软件连同硬件平台一起，获得国家科技进步二等奖。参与研发的数据库系统已应用在国家海洋局某重大专项中（作为数据的保险箱）。 王鹏，毕业于哈尔滨工业大学软件工程专业，研究生学历。曾就职于中国普天信息技术研究院，并担任架构师、技术总监等职使。曾代表企业主导网络存储国家行业标准制定，拥有相关专利3项。2013年开始从事大数据领域的技术研发工作。现就职于北京华育兴业科技有限公司，任首席技术官，主要从事金融、电信、电力及教育等行业海量数据分析挖掘工作。主要社会兼职包括中国大数据与智能计算产业联盟副秘书长、甲骨文大数据专家、黑龙江省人工智能学会理事、四川省计算机协会理事等，致力于帮助全国高校进行大数据及人工智能专业的建设与咨询工作。 李春静，工学硕士，现任北京华育兴业科技有限公司大数据讲师，并承担高校大数据技术与应用资源建设工作。主要从事Hadoop、HBase、Hive、Spark、大数据库、机器学习等课程研发工作。研究兴趣为大数据应用、机器学习和智能自动化。曾以首作者在国内核心期刊上发表论文2篇，参与大型煤矿信息化项目1个、国家医疗大数据项目2个。参与编写大数据教材1本。
目 录
本书编委会 前言 第1章 绪论 1 1.1 大数据的基本概念 1 1.2 数据库管理系统 5 1.2.1 数据库管理系统的基本概念 5 1.2.2 数据库管理系统的发展历史 6 1.2.3 数据库管理系统的要素 10 1.3 大数据对数据库管理系统的需求和挑战 13 1.4 本书结构 14 第2章 关系型数据库管理系统 15 2.1 关系数据库概述 15 2.1.1 关系模型 15 2.1.2 关系数据的存储 17 2.1.3 关系数据库的索引 20 2.1.4 关系数据库中的查询处理算法 24 2.1.5 并发控制 25 2.1.6 数据库恢复 34 2.2 关系数据库MySQL概述 35 2.3 MySQL应用 36 2.3.1 SQL概述 36 2.3.2 数据定义语句 37 2.3.3 数据处理语句 38 2.3.4 事务和锁定声明 39 2.3.5 其他 45 2.4 存储过程 46 2.4.1 概述 46 2.4.2 建立存储过程 47 2.4.3 调用存储过程 49 2.4.4 查询存储过程 50 2.4.5 删除存储过程 50 2.5 视图 51 2.6 分区 53 2.7 复制 57 2.8 MySQL的Java客户端JDBC 62 2.8.1 JDBC概述 62 2.8.2 JDBC API 63 2.8.3 Java通过JDBC API操作MySQL 66 第3章 数据仓库Hive 72 3.1 数据仓库概述 72 3.1.1 数据仓库的概念和特征 72 3.1.2 数据仓库的体系结构 73 3.1.3 数据仓库的模型 74 3.1.4 数据仓库关键技术 77 3.1.5 数据仓库与大数据 79 3.2 Hive概述 80 3.2.1 Hive存储结构 80 3.2.2 Hive体系结构 82 3.2.3 Hive的任务执行流程 84 3.3 Hive的特征 85 3.3.1 一致性 86 3.3.2 可扩展性 86 3.3.3 事务 86 3.4 Hive的基本概念 87 3.4.1 基本数据类型 87 3.4.2 数据类型转换 89 3.4.3 复杂数据类型 90 3.4.4 文本文件数据编码 91 3.4.5 数据读取模式 92 3.4.6 文件格式与压缩 93 3.4.7 Hive压缩 93 3.4.8 Hive关键字 95 3.5 Hive的使用 97 3.5.1 Hive命令 97 3.5.2 Hive DDL 100 3.5.3 Hive DML 104 3.5.4 HiveQL基本查询 108 3.5.5 Hive函数 118 3.5.6 HiveQL高级查询 121 3.6 面向大数据的优化策略 133 3.6.1 分桶 134 3.6.2 视图和索引 136 3.6.3 模式设计 139 3.7 Hive的调优 144 3.7.1 使用EXPLAIN查看执行计划 145 3.7.2 Hive配置管理 147 3.7.3 限制调整 148 3.7.4 JOIN优化 149 3.7.5 本地模式 155 3.7.6 并行执行 157 3.7.7 严格模式 158 3.7.8 调整Mapper和Reducer个数 159 3.7.9 JVM重用 161 3.7.10 动态分区调整 162 3.7.11 推测执行 163 3.7.12 单个MapReduce中的多个GROUP BY 164 3.7.13 虚拟列 164 3.8 Java通过JDBC操作Hive 165 第4章 NoSQL概述 168 4.1 NoSQL与非关系型数据库 168 4.2 NoSQL数据模型 169 4.2.1 键值数据库 170 4.2.2 文档数据库 171 4.2.3 列族数据库 172 4.2.4 图数据库 173 4.2.5 四者对比 173 4.3 NoSQL数据库中的事务 174 4.3.1 CAP理论 174 4.3.2 BASE原则 175 4.3.3 一致性协议 176 4.4 NoSQL关键技术 177 4.4.1 NoSQL的技术原则 177 4.4.2 存储技术 178 4.4.3 数据划分技术 178 4.4.4 索引技术 179 第5章 键值数据库 182 5.1 模型结构 182 5.2 特征 183 5.2.1 一致性 183 5.2.2 可扩展性 183 5.2.3 事务 184 5.3 关键技术 184 5.3.1 索引技术 184 5.3.2 查询支持 186 5.4 Redis 186 5.4.1 Redis 数据类型 187 5.4.2 Redis的持久化 196 5.4.3 Redis事务 201 5.4.4 Redis的发布订阅 205 5.4.5 Redis的主从复制 208 5.5 Redis的Java客户端Jedis 213 5.5.1 Jedis所需要的jar包 214 5.5.2 Jedis常用操作 214 5.5.3 Jedis Pool 215 第6章 列族数据库 220 6.1 模型结构 220 6.2 特征 222 6.2.1 一致性 222 6.2.2 可用性 223 6.2.3 可扩展性 224 6.3 HBase应用 224 6.3.1 HBase数据模型 225 6.3.2 HBase体系结构 227 6.3.3 HBase基本Shell操作 232 6.3.4 HBase压缩 234 6.3.5 可用客户端Java 236 6.4 架构与设计 244 6.4.1 表设计规则 244 6.4.2 RowKey设计 245 6.4.3 列族的数量 248 6.4.4 版本的数量 248 6.5 HBase集成 248 6.5.1 HBase与Hive集成 249 6.5.2 MapReduce与HBase互操作 251 第7章 非关系型文档数据库 255 7.1 模型结构 255 7.2 特征 257 7.2.1 一致性 257 7.2.2 可扩展性 258 7.2.3 事务 260 7.2.4 可用性 261 7.3 MongoDB 261 7.3.1 概述 261 7.3.2 Mongo Shell 262 7.3.3 MongoDB基本操作 269 7.3.4 索引 276 7.3.5 副本集 279 7.3.6 分片 286 7.4 MongoDB的Java客户端 290 7.4.1 MongoDB驱动包的获得 290 7.4.2 Java操作举例 291 第8章 非关系型图数据库 296 8.1 图数据库 297 8.1.1 图模型的模型和定义 297 8.1.2 图数据库的应用 298 8.1.3 图管理的关键技术 299 8.2 Neo4j概述 302 8.2.1 Neo4j的特点 302 8.2.2 Neo4j的数据模型304 8.2.3 Neo4j关键技术 312 8.3 Neo4j的应用320 8.3.1 使用嵌入在Java应用程序中的Neo4j320 8.3.2 Neo4j的Java客户端环境配置 320 8.3.3 一个简单的小型图数据库例子 321 8.3.4 属性值 325 8.3.5 带索引的用户数据库 325 8.4 Neo4j的优化 331 8.4.1 索引 331 8.4.2 批量导入/导出 332
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