《大数据挑战与NoSQL数据库技术》有奖图书试读活动

xgghxkhuang

2newsql是分布式集群开源数据库，仍然支持数据库的多数特性，只是有分布式的特点，
nosql放弃了一致性，以达到高并发高性能等特定目的的数据处理系统

xgghxkhuang

nosql可以用在数据分析与挖掘，云分析

钢铁战士518

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myfriend2010

不懂，听说很强大，以后有机会研究下

myfriend2010

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AppleVI

1、适合nosql数据库的场景有哪些？
     非结构化数据。日志、图片、文档等。
2、nosql数据库与newsql数据库的区别？
    NewSQL概念的存在更像是对早期NoSQL的补充，这里需要先看一下NoSQL以及NewSQL的设置宗旨：NoSQL数据库，旨在满足分布式系统结构的可扩展性需求和/或无模式数据管理的需求；NewSQL数据库，旨在满足分布式体系结构的需求，或者提高性能以便不必再进行横向扩展。这就意味着在NoSQL数据库发展为Not Only SQL的大趋势下，NewSQL与NoSQL之间的界限就变的越发的模糊。所以再去强调NewSQL或者是NoSQL的意义显然已经不大。

3、图存数据库的应用场景有哪些？
     微博图片，拍照
4、你认为 NoSQL数据库主要优缺点有哪些？
    优点就是不用考虑结构性，缺点就是关联性不好设计。
5、你如何看待NOSQL的安全性？
     安全都是相对的，做好设计和审计才是王道
6、说说读完试读章节后您的感想。  
     试读介绍了概念、数据一致性、文档数据库，给人的感觉写的还不错，值得阅读~~~

边-城

1、适合nosql数据库的场景有哪些？
   什么时候使用nosql数据库，用在哪些方面，我觉得这样的问题没有很绝对的答案。目前大部分数据库还是关系数据库，如果关系数据库能够很好的满足我们的需求，那么可能就没必要使用nosql数据库，因为nosql数据库毕竟应用没关系那么广泛，还没那么成熟，而且大部分的DBA对nosql并没有那么熟悉。如果关系数据库在可靠性、可用性、性能等各方面遭遇瓶颈，这时候可以考虑使用nosql数据库，尤其在一些大并发的互联网站中，关系数据库大部分都出现了性能的瓶颈。
   nosql数据库多适用于非结构化数据，比如图片、影像、文档、海量数据、临时数据。曾经跟过EMC Documentum 文档数据库产品实施，主要用来存储公司文档和会议视频资料，该数据库底层采用了关系数据库来存储内容索引和指针的信息。
2、nosql数据库与newsql数据库的区别？
  目前传统的关系数据库仍是主流，不过NewSQL和NoSQL发展迅速。NewSQL普遍采用列存储技术，NoSQL普遍为KV模式。NoSQL和NewSQL在面对海量数据处理时都表现出较强的扩展能力，NoSQL现有优势在于对非结构化数据处理的支持上，但NewSQL对于全数据格式的支持也日趋成熟。而在如下方面，NewSQL相比NoSQL表现出较大优势：实时性，复杂分析，即时查询，可开发性，强一致性等。
4、你认为 NoSQL数据库主要优缺点有哪些？
   NoSQL在面对海量数据处理时表现出较强的扩展能力，NoSQL优势尤其体现在对非结构化数据处理的支持上，但是在面对多表关联、强一致性要求、易用性等方面，与分布式关系型数据库还存在较大差距。另外，安全性也需要提高。
5、你如何看待NOSQL的安全性？
   目前看来NoSQL仍然还不成熟，而且还有很多开源的，因此安全性并不如传统关系数据库，安全性这个问题不解决，那么对于数据安全要求比较高的企业就不会使用NoSQL，比如金融行业。。。
6、说说读完试读章节后您的感想。
   看目录这本书在理论和实践方面都很全面；试读后感觉在如何应对大数据这个问题上进行全面的讲解，无论是基础的概念还是深入的讨论，期待拥有。

有雪在飞

1、适合nosql数据库的场景有哪些？
  NoSQL数据库一度成为高并发、海量数据存储解决方案的代名词，与之相应的产品也呈现出雨后春笋般的生机。然而在众多产品中能够脱颖而 出的却屈指可数，如Redis、MongoDB、BerkeleyDB和CouchDB等。由于每种产品所拥有的特征不同，因此它们的应用场景也存在着一 定的差异，下面仅给出简单的说明：
  1). BerkeleyDB是一种极为流行的开源嵌入式数据库，在更多情况下可用于存储引擎，比如BerkeleyDB在被Oracle收购之前曾作为 MySQL的存储引擎，由此可以预见，该产品拥有极好的并发伸缩性，支持事务及嵌套事务，海量数据存储等重要特征，在用于存储实时数据方面具有极高的可用 价值。然而需要指出的是，该产品的Licence为GPL，这就意味着它并不是在所有情况下都是免费使用的。
  2). 对MongoDB的定义为Oriented-Document数据库服务器，和BerkeleyDB不同的是该数据库可以像其他关系型数据库服务器那样独 立的运行并提供相关的数据服务。从该产品的官方文档中我们可以获悉，MongoDB主要适用于高并发的论坛或博客网站，这些网站具有的主要特征是并发访问 量高、多读少写、数据量大、逻辑关系简单，以及文档数据作为主要数据源等。和BerkeleyDB一样，该产品的License同为GPL。
  3). Redis，典型的NoSQL数据库服务器，和BerkeleyDB相比，它可以作为服务程序独立运行于自己的服务器主机。在很多时候，人们只是将 Redis视为Key/Value数据库服务器，然而事实并非如此，在目前的版本中，Redis除了Key/Value之外还支持List、Hash、 Set和Ordered Set等数据结构，因此它的用途也更为宽泛。对于此种误解，Redis官网也进行了相应的澄清。和以上两种产品不同的是，Redis的License是 Apache License，就目前而言，它是完全免费。
  4). memcached，数据缓存服务器。为什么在这里要给出该产品的解释呢？很简单，因为笔者认为它在使用方式上和Redis最为相似。毕竟这是一篇关于 Redis的技术系列博客，有鉴于此，我们将简要的对比一下这两个产品。首先说一下它们之间的最大区别，memcached只是提供了数据缓存服务，一旦 服务器宕机，之前在内存中缓存的数据也将全部消失，因此可以看出memcached没有提供任何形式的数据持久化功能，而Redis则提供了这样的功能。 再有就是Redis提供了更为丰富的数据存储结构，如Hash和Set。至于它们的相同点，主要有两个，一是完全免费，再有就是它们的提供的命令形式极为 接近

2、nosql数据库与newsql数据库的区别？
        ·NoSQL数据库，满足分布式体系结构的可扩展性需求和/或无模式数据管理需求;
　　·NewSQL数据库，满足分布式体系结构的需求，或提高性能以便不必再进行横向扩展;

3、图存数据库的应用场景有哪些？
        图形关系的最佳存储，善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据。

4、你认为 NoSQL数据库主要优缺点有哪些？
    优点：
    易扩展
　　NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
　　大数据量，高性能
　　NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。
一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。
而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
　　高可用
　　NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
　　灵活的数据模型
　　NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
　　总结
　　NoSQL数据库的出现，弥补了关系数据在某些方面的不足，在某些方面能极大的节省开发成本和维护成本。
        缺点：
        1.相比于关系型数据库，由于其存储结构相对简单，因此nosql数据库并不能对复杂的逻辑关系提供很好的支持
　　2. 支持的特性不够丰富：现有产品所提供的功能都比较有限，大多数NoSQL数据库都不支持事务，也不像MS SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能，比如BI和报表等;
　　3. 现有产品的不够成熟：大多数产品都还处于初创期，和关系型数据库几十年的完善不可同日而语;

5、你如何看待NOSQL的安全性？
    NoSQL的设计初衷就是通过简化的架构设计来解决对大数据的管理问题，面面俱到的功能性设计违背了NoSQL的设计目标，沉重的体系架构也会让NoSQL变了模样。NoSQL的创新性在于
数据存储方面的设计，其他功能被简化。因此，讨论NoSQL的安全性是没有意义的。如果用户有安全性或者数据一致性方面的要求，他们需要自己动手解决。
6、说说读完试读章节后您的感想。
   1.根据目录来看，理论片重点介绍大数据时代下数据处理的基本理论及相关处理技术和nosql数据库；系统篇主要介绍了各种类型nosql数据库的基本知识。
   2.试读章节： 第一章介绍了大数据产生的背景，和其带来的挑战，介绍了新的数据管理系统：nosql和newsql 数据库。
                第二章介绍了海量数据管理中的一致性理论。
                第十一章介绍了文档数据库CouchDB和MongoDB的安装，基本概念，查询方法等几个方面。
   总结：这本书在理论和实践方面都很全面，非常系统全面的介绍了大数据相关的数据库，阅读后可以对nosql数据库有比较全面的认识。

guoyJoe

1、适合nosql数据库的场景有哪些？
•复杂事物，如果你不能承受数据丢失的风险或者你想要一个简单的事务编程模型可以选择关系数据库和网格数据库。
•扩展性，NoSQL或SQL皆可，目标产品要支持水平扩展、分区、在线增减硬件、负载均衡、自动分片、数据平衡和容错等特性。
•追求高可用性，可用Bigtable类型的等支持最终一致性的数据库。
•需要处理长期的快速读写，可以看看文档数据库，Key-value数据库或者内存数据库，还可以考虑SSD。
•要实现社会化网络，第一选择应该是图数据库。其次像Riak这样支持关系的数据库也可以。一个支持简单SQL join操作的内存关
系数据库能够处理数据量不大的情况。Redis’ set 和list 操作就是这样。

•需要不同的访问方式和数据类型的话可以看看文档数据库，它们在这方面很灵活。
•大数据量的离线分析首先应该考虑Hadoop，其次是其他支持MapReduce的产品。当然，支持MapReduce与擅长MapReduce处理不是
一回事。
•如需跨越多个数据中心，可选用基于Bigtable模型的产品，或其分布式的，能解决延迟问题，分区容错性问题的产品
•CRUD类型的应用可以考虑文档数据库，这样不需要join就可访问复杂的数据结构。
•搜索可以考虑Riak。
•需要lists, sets, queues, publish-subscribe等数据结构的话，可以考虑Redis，它的分布式锁等特性也非常有用。
•编程友好，如果要使用JSON, HTTP, REST, Javascript等程序员喜闻乐见的数据类型，第一选择就是文档数据库和Key-value数
据库。

•用于实时事务处理的物化视图，可以考虑VoltDB，非常适合于快速处理大量事务。
•企业级支持及服务级协议 ，可以寻找市场上以此为卖点的产品，如Membase。
•要记录连续的大量数据，又对一致性无太高要求，可以看看Bigtable类型数据库，因为它工作在分布式文件系统上，可以处理大
规模的写入请求。
•需要尽可能使用简单，请考虑PAAS方案，用这种方案你自己几乎不需要做什么。
•如果你的产品要卖给企业客户请考虑关系数据库，因为他们习惯于关系数据库。
•要动态构建对象间的关系，对象的属性能够动态加减，可以考虑图数据库，因为它不需要schema，可以在代码中随需建模。
•要支持大影音文件，可以看看像S3这样的存储服务。NoSQL不适于存储BLOBS，尽管MongoDB也提供了文件服务。
•要快速批量上传大量数据，得寻找支持这种场景的产品。但是大多数产品都不支持批量操作。
•易于变化，要选择支持动态schema的文档数据库和 Key-value数据库。它支持可选域，不需要修改schema即可增加、减少域。
•为了支持完整性约束，选择支持SQL DDL的数据库，可以在存储过程或者应用代码中实现。
•深度连接用图数据库，它支持实体键间的快速定位。
•为了让计算靠近数据，减少数据在网络中传送的开销，可以考虑存储过程。关系数据库，网个数据库，文档数据库和Key-value
数据库都支持存储过程。

•要存储BLOB数据，可选择Key-value数据库。它可以存储网页或者复杂对象，后者在关系数据库中要用join才能获取，代价高昂
。还可以降低延迟。
•选择一个经过验证的成熟产品，在处理扩展性问题的时候的时候选择通用的方案（纵向扩展、调优、缓存、数据分片、反范式等
等）
•多变的数据类型，数据不规整，列数不固定，复杂的数据结构等，考虑文档数据库，Key-value数据库，和Bigtable型数据库。
它们的数据类型都比较灵活。
•需要快速的关系查询，但是又不想自己实现，那么就选择支持SQL的数据库。
•能够在云中操作，自动利用云的一切特性和好处，目前还没有这样的东西。

•支持二级索引，通过不同的键来检索，可以考虑关系数据库和 Cassandra，后者新增了对二级索引的支持。
•规模不断增长（真正的大数据场景），但是访问不频繁的数据可以使用Bigtable类型的数据库，因为它的数据存储在一个分布式
文件系统上，很容易扩展 。
•要和其他服务集成，检查数据库是否提供某种写后同步功能，以便能够捕捉到数据库变化，通知其它系统，保证一致性。
•容错性，检查在停电、分区故障以及其他故障场景下写操作是否能够成功。
•如果只是为了推动某个方向上的技术创新，似乎没有现成的东西能够达到这个目的，你得自己去创造一个新的。这可不是件容易
事。
•移动平台上可以用CouchDB/Mobile couchbase.

2、nosql数据库与newsql数据库的区别？
NoSQL"是对各种新型、可扩展、高性能的SQL数据库厂商的简称。这些NewSQL厂商都致力于开发新的数据库产品和服务，以使得关
系模型在分布式架构下继续发扬光大，或者将关系数据的性能提升到不必进行横向扩展的程度。
NoSQL数据库，旨在满足分布式架构下的可扩展的要求，和/或无模式数据的管理要求。
NewSQL数据库，旨在满足分布式架构的要求，或将性能提升到不必进行横向扩展的程度。
同时，我们已经注意到了NoSQL没落的开始，由于重点被转移到特定的用户实例上了，正如我们所期望的那样，NoSQL和NewSQL之
间的分界线越来越模糊，两者的区分也变得无关紧要。
3、图存数据库的应用场景有哪些？
(1)要实现社会化网络，第一选择应该是图数据库。其次像Riak这样支持关系的数据库也可以。一个支持简单SQL join操作的内存
关系数据库能够处理数据量不大的情况。Redis’ set 和list 操作就是这样。
(2)要动态构建对象间的关系，对象的属性能够动态加减，可以考虑图数据库，因为它不需要schema，可以在代码中随需建模。3:
深度连接用图数据库，它支持实体键间的快速定位。  

4、你认为 NoSQL数据库主要优缺点有哪些？
优缺点在优势方面，主要体现在下面这三点：
(1) 简单的扩展
(2)快速的读写
(3)低廉的成本：
   这是大多数分布式数据库共有的特点，因为主要都是开源软件，没有昂贵的License成本;但瑕不掩瑜，NoSQL数据库还存在着很
多的不足，常见主要有下面这几个：
(1)不提供对SQL的支持：如果不支持SQL这样的工业标准，将会对用户产生一定的学习和应用迁移成本;
(2)支持的特性不够丰富：现有产品所提供的功能都比较有限，大多数NoSQL数据库都不支持事务，也不像MS SQL Server和Oracle
那样能提供各种附加功能，比如BI和报表等;
(3)现有产品的不够成熟：大多数产品都还处于初创期，和关系型数据库几十年的完善不可同日而语;上面NoSQL产品的优缺点都是
些比较共通的，在实际情况下，每个产品都会根据自己所遵从的数据模型和CAP理念而有所不同。

5、你如何看待NOSQL的安全性？
现阶段，虽然用户未必会对NoSQL的安全性给予足够关注，但是相信随着NoSQL应用的深入，在真正发生了一些安全事故之后，他
们会希望有更多的安全功能会内置在NoSQL数据库管理系统中。

从现在NoSQL的应用情况看，绝大部分数据库并不是面向公众基础设施的一部分。比如：不会用它保存设计公民、法人的人事信息
、金融交易信息和社保资料等，这些应用采用NoSQL数据库保存的数据安全性相对并不是那么重要。但在多数情况下，NoSQL数据库
并不仅限于使用在封闭的内部环境中。有安全界的专业人士建议，如果NoSQL是前置的，用户可以通过关注如特定的应用和基础设
施，从而提供额外的安全性。

用户必须意识到，NoSQL还并不成熟。让NoSQL数据库在短期内达到关系型数据库通过20年才建立起来的安全性并不现实。但是网络
的世界总是不乏偷盗者和破坏者，如果他们发现了可以利用的漏洞，是绝不会放过的。

我们看到，一些NoSQL数据库厂商正在就此进行尝试。MongoDB的供应商10Gen、CouchDB等厂家已经就产品部署周期内的安全性保障
展开了实际的行动。另外，并不是所有的NoSQL数据库的安全级别都是相同的，一些产品的安全性取决于用户所使用的代码语言。
而由于大多数NoSQL数据库是开源，用户能够自行查看安全威胁到底位于何处。

6、说说读完试读章节后您的感想。
非常强大！大数据之必备！