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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 ACID 2

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 BASE 9

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 PigLatin 43

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 StreamBase 63

5.3.2 Kx 66

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 DB 71

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 MOLAP 127

11.4 ROLAP 128

11.5 HOLAP 128

11.6 OLAP查询语言 128

11.7 SQL中的聚合操作符 129

11.7.1 GROUPBYGGROUPING SET 129

11.7.2 ROLLUP 130

11.7.3 CUBE 131

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 SQLServer 152

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/I 157

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