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| 編輯推薦： |
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精通MongoDB——最流行的“大数据”NoSQL数据库技术，搭建MongoDB环境、使用GridFS和新的聚集框架、使用非SQL命令处理数据、复制、复制标签和标签分片、优化MongoDB
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| 內容簡介： |
本书根据MongoDB的最新版本做了相应更新，其中包含MongoDB
n最新的所有特性，包括版本2.2中引入的聚集框架和版本2.4中引入的哈希索引。MongoDB是最流行的“大数据”NoSQL数据库技术，并且正处于发展中。来自10gen的David Hows以及具有丰富MongoDB开发经验的Peter Membrey和Eelco Plugge，组成了本书的专家团队，他们在本书中分享了自己的专业知识和经验，帮助你了解成为MongoDB专家所需的所有知识。
主要内容
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在所有主流平台上搭建MongoDB，包括Windows、Linux、OS X和云平台例如Rackspace、Azure和Amazon EC2
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用GridFS和新的聚集框架
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使用非SQL命令处理数据
◆
使用PHP或Python编写应用
◆
优化MongoDB
◆
掌握MongoDB管理方面的知识，包括复制、复制标签和标签分片
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| 關於作者： |
DavidHows以优异的成绩毕业于澳大利亚新南威尔士州的卧龙岗大学。他第一次接触计算机，是在尝试不花钱的情况下改进家庭PC的性能。这促使他加入IT行业，David曾经担任过系统管理员、性能工程师、软件开发者、解决方案架构师和数据库工程师等职务。David也曾徒劳地尝试过多年足球，并且他的咖啡杯上写着“GrumbleBum”。
PeterMembrey是一位特许IT研究员，他拥有15年使用Linux和开源解决方案解决现实中问题的经验。从17岁起他就是一位红帽认证工程师，并且他也有幸在RedHat工作过，并编写了几本开源解决方案相关的书籍。他拥有利物浦大学的信息安全硕士学位，目前是香港理工大学的博士生，他的研究方向包括云计算、大数据、科学和安全。他与自己出色的妻子Sara和儿子Kaydyn一起居住在香港。尽管他的世界语一直不错，但广东话却在不断退步。
EelcoPlugge是一位年轻的IETBSC专家，他对IT安全领域非常感兴趣。在21岁时他就成为一位加密专家，目前从事移动设备管理行业，偶尔也会编写一些书籍。Eelco最近拿到了利物浦大学的计算机安全硕士学位，并持有多项专业证书。他对Linux、网络安全和加密技术都抱有极大的热情。Eelco与他的年轻家庭一起居住在荷兰。他喜欢寿司，讨厌过于复杂的事情。TimHawkins曾在1993年创建了世界上第一个在线分类广告门户网站loot.com，之后负责管理雅虎欧盟的许多非媒体属性产品，例如搜索、本地搜索、邮件、消息和社交网络。他目前正在管理美国主要电子零售商的一个大型离岸团队，负责开发和部署下一代电子商务应用。他喜欢帽子，讨厌复杂性。
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| 目錄：
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第Ⅰ部分 MongoDB基础
第1章 MongoDB简介
1.1 了解MongoDB哲学
1.1.1 使用正确的工具处理正确的工作
1.1.2 天生缺少对事务的支持
1.1.3 JSON和MongoDB
1.1.4 采用非关系的方式
1.1.5 选择性能还是特性
1.1.6 在任何地方均可运行数据库
1.2 将所有组合在一起
1.2.1 生成或创建键
1.2.2 使用键和值
1.2.3 实现集合
1.2.4 了解数据库
1.3 了解特性列表
1.3.1 使用面向文档存储（BSON）
1.3.2 支持动态查询
1.3.3 为文档创建索引
1.3.4 使用地理空间索引
1.3.5 分析查询
1.3.6 就地更新信息
1.3.7 存储二进制数据
1.3.8 复制数据
1.3.9 实施分片
1.3.10 使用映射和归约函数
1.3.11 全新的聚合框架
1.4 获取帮助
1.4.1 访问网站
1.4.2 与MongoDB开发者沟通
1.4.3 剪切和粘贴MongoDB代码
1.4.4 在Google小组中寻找解决方案
1.4.5 利用JIRA跟踪系统
1.5 小结
第2章 安装MongoDB
2.1 选择版本
2.2 在系统中安装MongoDB
2.2.1 在Linux中安装MongoDB
2.2.2 在Windows中安装MongoDB
2.3 运行MongoDB
2.3.1 先决条件
2.3.2 研究安装目录布局
2.3.3 使用MongoDB shell
2.4 添加额外的驱动
2.4.1 安装PHP驱动
2.4.2 确认PHP安装正确
2.4.3 安装Python驱动
2.4.4 确认PyMongo安装正确
2.5 小结
第3章 数据模型
3.1 设计数据库
3.1.1 集合的更多细节
3.1.2 使用文档
3.1.3 在文档中内嵌或引用信息
3.1.4 创建_id字段
3.2 构建索引
3.3 使用地理空间索引
3.4 在真实世界中使用MongoDB
3.5 小结
第4章 使用数据
4.1 浏览数据库
4.2 在集合中插入数据
4.3 查询数据
4.3.1 使用点号
4.3.2 使用函数sort、limit和skip
4.3.3 使用固定集合、自然顺序和$natural
4.3.4 获取单个文档
4.3.5 使用聚集命令
4.3.6 使用条件操作符
4.3.7 使用正则表达式
4.4 更新数据
4.4.1 使用update（）更新
4.4.2 使用save（）命令实现upsert
4.4.3 自动更新信息
4.4.4 指定匹配数组的位置
4.4.5 原子操作
4.4.6 以原子的方式修改和返回文档
4.5 重命名集合
4.6 删除数据
4.7 引用数据库
4.7.1 手动引用数据
4.7.2 使用DBRef引用数据
4.8 使用索引相关的函数
4.8.1 学习索引相关的命令
4.8.2 强制使用某个索引查询数据
4.8.3 限制查询匹配
4.9 小结
第5章 GridFS
第Ⅱ部分 在开发中使用MongoDB
第6章 PHP和MongoDB
第7章 Python和MongoDB
第8章 高级查询
第Ⅲ部分 使用MongoDB处理大数据
第9章 数据库管理
第10章 优化
第11章 复制
第12章 分片
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| 內容試閱：
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了解MongoDB哲学
如同所有的项目一样，MongoDB有一套自己的设计哲学用于帮助指导开发。本节内容将介绍一些MongoDB数据库的基本原则。
1.1.1使用正确的工具处理正确的工作
MongoDB中最重要的哲学概念是：一鞋难合众人脚。在过去的许多年中，传统的关系SQL数据库MongoDB是面向文档的数据库一直被用于存储所有类型的数据。无论该数据是否符合关系模型被用在所有的RDBMS数据库中，例如MySQL、PostgresSQL、SQLite、Oracle、SQLServer等都无所谓；无论如何，数据都将被填充到数据库中。一般来说，部分原因是因为读取和修改数据库相比操作文件系统更加简单和安全。如果选择一本PHP方面的书籍，例如PHPforAbsoluteBeginners，byJasonLengstorfApress，2009，它将会教你使用数据库存储信息，而不是文件系统。这样做只是因为它更简单。在使用数据库存储信息的时候，开发者必须一直遵守它的工作流程。很明显，我们并未按照数据库原有的意图使用它。任何尝试在数据库中存储复杂数据、创建5张表，然后将它们组合在一起的开发者，都会明白我们在讲什么。
MongoDB团队决定他们不会创建另一个试图为所有人做所有事情的数据库。相反，该团队希望创建一个只用于处理文档的数据库，而不是行，并且它的速度要快，还要具有强大的扩展性和易用性。为了实现这个目标，他们不得不忽略一些特性，这意味着MongoDB在某些特定的情况下并不是最理想的选择。例如，它缺少事务支持，意味着无法使用MongoDB编写财务应用。也就是说，MongoDB可能对于之前提到的部分应用例如存储复杂数据是非常合适的。不过这不是个问题，因为你完全可以在财务模块中使用传统的RDBMS，而使用MongoDB存储文档。这样的混合解决方案非常常见，并且一些产品级应用例如NewYorkTimes网站已经在这样做了。
一旦适应MongoDB可能无法解决所有问题的理念之后，你会发现对于某些问题，MongoDB可以完美地解决它们，例如分析例如网站中使用的实时GoogleAnalytics和复杂数据结构例如博客文章和评论。如果你仍然无法接受MongoDB是一个正式的数据库工具这个观点，那么请提前跳到1.3节“了解特性列表”，该部分内容将展示MongoDB的一些强大特性。
注意：
缺少事务和其他传统数据库特性并不意味着MongoDB不稳定，或者不能用于管理重要数据。
MongoDB设计背后的另一个关键概念是：数据库应该一直具有多个副本。如果单个数据库实例出现问题，那么它可以轻松地通过另一个服务器恢复到正常状态。因为MongoDB的目标是尽可能地快，所以它采取了一些捷径，导致它难以从系统崩溃中恢复。开发者认为最严重的系统崩溃可能就是从服务中移除一台计算机；这意味着即使数据库完全恢复了，也无法正常使用。记住：MongoDB不会尝试为所有人完成所有事情。但对于许多目的例如构建Web应用，MongoDB是一个能够实现解决方案的完美工具。
现在你应该已经明白了MongoDB的起源。它不会尝试在所有方面都表现完美，也乐于承认它不会适用于所有人。不过，对于选择使用它的开发者，MongoDB提供了一个功能丰富的面向文档数据库，并且对运行速度和扩展性做了优化。它也几乎可以运行在任何目标上。MongoDB的网站上包含了可运行在Linux、MacOS、Windows和Solaris中的安装文件。
MongoDB成功实现了这些目标，因此使用MongoDB有点像梦幻一样至少对于我们来说。不必担心如何将数据压缩到一张表中，只需要将数据组合在一起，然后将数据传递给MongoDB。考虑一个真实的例子。本书的合作者PeterMembrey最近开发了一个应用，用于存储一组eBay搜索结果。搜索结果的数量是不固定的最多100个，因此他需要一种简单的方式在数据库中将用户和搜索结果关联起来。
Peter曾尝试使用MySQL，他不得不设计出一张表用于存储数据，并编写相应代码存储他的结果，然后再编写代码将结果组合在一起。这是一个相当常见的场景，大多数开发者在开发中经常会遇到。通常，我们不得不这样做；不过，对于该项目，他决定使用MongoDB，因此事情就变得有点不同了。
具体地说，他添加了下面这样两行代码：
request[''ebay_results'']=ebay_results_array
collection.saverequest
在本例中，request是Peter的文档，ebay_result是键，而ebay_result_array包含来自eBay的搜索结果。第二行保存了修改后的数据。将来当他访问该文档时，他将获得与之前格式完全相同的数据。他不需要任何SQL；也不需要执行任何会话；更不需要创建任何新表或编写任何特殊代码——MongoDB就可以完成工作。他最终轻松地完成了工作，并按时回家。
……
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