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9.7.5数据切分及整合方案

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    • NoSQL数据库技术实战
      • NoSQL的兴起与理论基础
        • NoSQL与大数据简介
          • 1.1引子——NoSQL在国内使用的案例
          • 1.2大数据
          • 1.3大数据相关技术
          • 1.4NoSQL简介
          • 1.5NoSQL数据库类型
          • 1.6如何使用和学习NoSQL数据库
          • 1.7云数据管理
        • NoSQL的数据一致性
          • 2.1传统关系数据库中的ACID
          • 2.2CAP理论
          • 2.3AP的例子——DNS系统
          • 2.4数据一致性模型与BASE
          • 2.5数据一致性实现方法
        • NoSQL的水平拓展与其他基础知识
          • 3.1所有数据存放在一个服务器上
          • 3.2分片（Sharding）
          • 3.3主从复制
          • 3.4对等（Peer To Peer）复制
          • 3.5复制和分片的同时使用
          • 3.6数据水平拓展的方法总结
          • 3.7分片对数据的划分方式
            • 3.7.1Range-Based Partitioning
            • 3.7.2Round-Robin
          • 3.8一致性hash算法（Consistent Hashing）
            • 3.8.1基本场景
            • 3.8.2hash算法和单调性
            • 3.8.3Consistent Hashing算法的原理
            • 3.8.4虚拟节点
          • 3.9磁盘的读写特点及五分钟法则
            • 3.9.1磁道、扇区、柱面和磁头数
            • 3.9.2固态硬盘（SSD）：随机读写速度快
            • 3.9.3内存：读写速度极快
            • 3.9.4五分钟法则
          • 3.10不要删除数据
      • 列式NoSQL系统
        • BigTable与Google云计算原理
          • 4.1云计算
            • 4.1.1云计算的概念
            • 4.1.2云计算发展现状
            • 4.1.3云计算实现机制
            • 4.1.4网格计算与云计算
          • 4.2Google文件系统GFS（Google File System）
            • 4.2.1系统架构
            • 4.2.2容错机制
            • 4.2.3系统管理技术
          • 4.3并行数据处理MapReduce
            • 4.3.1产生背景
            • 4.3.2编程模型
            • 4.3.3实现机制
          • 4.4分布式锁服务Chubby
            • 4.4.1Paxos算法
            • 4.4.2Chubby系统设计
            • 4.4.3Chubby文件系统
            • 4.4.4通信协议
            • 4.4.5正确性与性能
          • 4.5分布式结构化数据表BigTable
            • 4.5.1设计动机与目标
            • 4.5.2数据模型
            • 4.5.3系统架构
            • 4.5.4主服务器
            • 4.5.5子表服务器
            • 4.5.6性能优化
        • Google云计算的开源版本——Hadoop
          • 5.1Hadoop简介
            • 5.1.1Hadoop发展史
            • 5.1.2Apache Hadoop项目及体系结构
          • 5.2Hadoop产生的原因
            • 5.2.1海量的数据
            • 5.2.2数据的存储和分析
          • 5.3Hadoop和其他系统的比较
            • 5.3.1和关系型数据库管理系统（RDBMS）的比较
            • 5.3.2和网格计算的比较
          • 5.4HDFS的架构设计
            • 5.4.1前提和设计目标
            • 5.4.2Namenode和Datanode
            • 5.4.3文件系统Namespace
            • 5.4.4数据复制
            • 5.4.5文件系统元数据的持久化
            • 5.4.6通讯协议
            • 5.4.7健壮性
            • 5.4.8数据组织
            • 5.4.9可访问性
            • 5.4.10空间的回收
          • 5.5安装Hadoop
            • 5.5.1安装JDK1.8
            • 5.5.2安装Hadoop
          • 5.6HDFS操作
            • 5.6.1使用FS Shell命令操作HDFS
            • 5.6.2编程读写HDFS
          • 5.7Hadoop中的MapReduce模型
            • 5.7.1MapReduce计算模型
            • 5.7.2Hadoop中的Hello World程序
            • 5.7.3运行MapReduce程序
            • 5.7.4Hadoop中的Hello World程序——新的API
            • 5.7.5MapReduce的数据流和控制流
          • 5.8Zookeeper
            • 5.8.1Zookeeper配置安装
            • 5.8.2Zookeeper的数据类型
            • 5.8.3Zookeeper的基本使用
            • 5.8.4Zookeeper典型的应用场景
            • 5.8.5统一命名服务（Name Service）
            • 5.8.6共享锁（Locks）
            • 5.8.7队列管理
            • 5.8.8Zookeeper总结
          • 5.9HBase
            • 5.9.1简介
            • 5.9.2逻辑视图
            • 5.9.3物理存储
            • 5.9.4系统架构
            • 5.9.5关键算法/流程
          • 5.10HBase的安装和配置
          • 5.11HBase使用例子
      • Key/Value NoSQL系统
        • Redis实战
          • 6.1Redis安装与准备
            • 6.1.1下载与安装
            • 6.1.2配置文件修改
            • 6.1.3启动Redis
            • 6.1.4停止Redis
          • 6.2Redis所支持的数据结构
            • 6.2.1String
            • 6.2.2List
            • 6.2.3Set
            • 6.2.4Hash/哈希/散列
            • 6.2.5有序集合/Zset
          • 6.3Key操作命令
            • 6.3.1概述
            • 6.3.2命令示例
          • 6.4事务
            • 6.4.1事务概述
            • 6.4.2相关命令
            • 6.4.3命令示例
            • 6.4.4WATCH命令和基于CAS的乐观锁
          • 6.5Redis的主从复制
            • 6.5.1Redis的Replication
            • 6.5.2Replication的工作原理
            • 6.5.3如何配置Replication
            • 6.5.4应用示例
          • 6.6Redis的持久化
            • 6.6.1持久化机制
            • 6.6.2RDB机制的优势和劣势
            • 6.6.3AOF机制的优势和劣势
            • 6.6.4其他
          • 6.7Redis的虚拟内存
            • 6.7.1简介
            • 6.7.2应用场景
            • 6.7.3配置
          • 6.8pipeline/管线
            • 6.8.1请求应答协议和RTT
            • 6.8.2管线（pipelining）
            • 6.8.3Benchmark
          • 6.9实例
      • 文档型NoSQL系统
        • MongoDB实战
          • 7.1为什么要使用MongoDB
            • 7.1.1不能确定的表结构信息
            • 7.1.2序列化可以解决一切问题吗
            • 7.1.3无需定义表结构的数据库
          • 7.2MongoDB的优势和不足
            • 7.2.1无表结构
            • 7.2.2容易拓展
            • 7.2.3丰富的功能
            • 7.2.4性能卓越
            • 7.2.5简便的管理
            • 7.2.6MongoDB的不足
          • 7.3基本概念
          • 7.4Linux下MongoDB的安装和配置、启动和停止
            • 7.4.1下载
            • 7.4.2安装
            • 7.4.3启动数据库
            • 7.4.4停止数据库
          • 7.5创建、更新及删除文档
            • 7.5.1连接数据库
            • 7.5.2插入记录
            • 7.5.3_id key
            • 7.5.4修改记录
            • 7.5.5删除记录
          • 7.6查询记录
            • 7.6.1普通查询
            • 7.6.2条件查询
            • 7.6.3findOne()查询
            • 7.6.4通过limit限制结果集数量
          • 7.7高级查询
            • 7.7.1条件操作符
            • 7.7.2$all匹配所有
            • 7.7.3$exists判断字段是否存在
            • 7.7.4Null值处理
            • 7.7.5$mod取模运算
            • 7.7.6$ne不等于
            • 7.7.7$in包含
            • 7.7.8$nin不包含
            • 7.7.9$size数组元素个数
            • 7.7.10正则表达式匹配
            • 7.7.11JavaScript查询和$where查询
            • 7.7.12count查询记录条数
            • 7.7.13skip限制返回记录的起点
            • 7.7.14sort排序
            • 7.7.15游标
          • 7.8MapReduce
            • 7.8.1Map
            • 7.8.2Reduce
            • 7.8.3Result
            • 7.8.4Finalize
            • 7.8.5Options
          • 7.9索引
            • 7.9.1基础索引
            • 7.9.2文档索引
            • 7.9.3组合索引
            • 7.9.4唯一索引
            • 7.9.5强制使用索引
            • 7.9.6删除索引
          • 7.10性能优化
            • 7.10.1explain执行计划
            • 7.10.2优化器Profile
            • 7.10.3性能优化举例
          • 7.11性能监控
            • 7.11.1mongosniff
            • 7.11.2Mongostat
            • 7.11.3db.serverStatus
            • 7.11.4db.stats
            • 7.11.5第三方工具
          • 7.12Replica Sets 复制集
            • 7.12.1部署Replica Sets
            • 7.12.2主从操作日志oplog
            • 7.12.3主从配置信息
            • 7.12.4管理维护Replica Sets
            • 7.12.5增减节点
          • 7.13Sharding分片
            • 7.13.1建立Sharding Cluster
            • 7.13.2管理维护Sharding
          • 7.14Replica Sets和Sharding的结合
            • 7.14.1创建数据目录
            • 7.14.2配置Replica Sets
            • 7.14.3配置3台Route Process
            • 7.14.4配置Shard Cluster
            • 7.14.5验证Sharding正常工作
      • MySQL基础与性能优化
        • MySQL基础
          • 8.1CentOS下MySQL的安装
          • 8.2MySQL基本命令
          • 8.3MySQL数据类型
            • 8.3.1整型
            • 8.3.2浮点型
            • 8.3.3定点数
            • 8.3.4字符串（char，varchar，xxxtext）
            • 8.3.5二进制数据
            • 8.3.6日期时间类型
            • 8.3.7数据类型的属性
          • 8.4创建数据库和表
          • 8.5检索表中的数据
          • 8.6多个表的操作
        • MySQL高级特性与性能优化
          • 9.1MySQL Server系统架构
            • 9.1.1逻辑模块组成
            • 9.1.2各模块工作配合
          • 9.2存储引擎
            • 9.2.1MySQL存储引擎概述
            • 9.2.2MyISAM存储引擎简介
            • 9.2.3Innodb存储引擎简介
          • 9.3MySQL中的锁定机制
            • 9.3.1MySQL中锁定机制概述
            • 9.3.2合理利用锁机制优化MySQL
          • 9.4索引与优化
            • 9.4.1选择索引的数据类型
            • 9.4.2索引入门
            • 9.4.3索引的类型
            • 9.4.4高性能的索引策略
            • 9.4.5索引与加锁
          • 9.5MySQL的MyISAM和Innodb的Cache优化
            • 9.5.1MyISAM存储引擎的Cache优化
            • 9.5.2Innodb缓存相关优化
          • 9.6MySQL的复制
            • 9.6.1复制对于可拓展的意义
            • 9.6.2复制的原理
            • 9.6.3体验MySQL复制
            • 9.6.4复制的常用拓扑结构
          • 9.7可拓展性设计之数据切分
            • 9.7.1何谓数据切分
            • 9.7.2数据的垂直切分
            • 9.7.3数据的水平切分
            • 9.7.4垂直与水平联合切分的使用
            • 9.7.5数据切分及整合方案
            • 9.7.6数据切分与整合中可能存在的问题
          • 9.8小结
    • AI推荐之协同过滤算法
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