《NoSQL实战：企业级大数据应用开发入门、实战与进阶》
参考资料
https://db-engines.com/en/ranking
数据简史
数据库的诞生
数据库王者：关系数据库与SQL
大数据时代：NoSQL横空出世
如何学习和使用NoSQL数据库
数据存储基础知识
事务
ACID
并发操作与锁
CAP
BASE
NoSQL：创造数据世界新秩序
NoSQL是什么
NoSQL特性
NoSQL数据库分类
NoSQL使用场景
NoSQL生态
NoSQL在国内使用案例介绍
NoSQL在国外使用案例介绍
基于内存键值数据库Redis实现分布式锁和缓存
Redis简介
Redis概述
Redis特性
Redis基本用法
Redis适用场景
项目实战一：实现分布式锁
项目实战二：实现分布式缓存
基于OLAP数据库ClickHouse实现DMP用户标签圈选洞察平台
ClickHouse简介
ClickHouse概述
ClickHouse特性
ClickHouse基本用法
ClickHouse适用场景
基于宽列存储数据库HBase实现在线数据查询服务
HBase简介
HBase概述
宽列式数据库，基于Apache Hadoop和BigTable的概念。
Apache HBase是一种NoSQL键/值存储系统，它在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上运行。
HBase特性
不像Hive，HBase操作在数据库上，而不是MapReduce作业上实时运行。
HBase分成表，表又细分成列族(column family)。列族必须在模式中加以声明，它将某一组列(列不需要模式定义)分为小组。比如说，“message”列族可能包括以下这几列：“to”、“from”、“date”、“subject”和“body”。HBase中的每个键/值对被定义为一个单元(cell)，每个键含有行键、列族和时间戳。HBase中的行是一组键/值映射，由行键来识别。HBase可以使用Hadoop的基础设施，并使用现成服务器实现横向扩展。
HBase的工作方式是，将数据存储为键/值。它支持四种主要的操作：添加或更新行的put，检索一组单元的scan，返回某个指定行的单元的get，以及从表上删除行、列或列版本的delete。拥有版本控制功能，那样可以获取数据的之前值(历史记录可以通过HBase压缩时不时删除，以释放空间)。虽然HBase包括表，但只有表和列族才需要模式，列不需要模式，它还包括增量/计数器功能。
HBase基本用法
HBase查询用一种需要学习的自定义语言来编写。可以通过Apache Phoenix，获得类似SQL的功能，不过其代价是需要维护模式。此外，HBase并不完全符合ACID，不过它确实支持某些属性。最后但并非最不重要的是，为了运行HBase，就需要ZooKeeper――这是面向分布式协调的服务器，比如配置、维护和命名。
HBase最适合大数据的实时查询。Facebook将它用于消息传递和实时分析。Facebook甚至将它用于计数Facebook点赞。
Hbase有集中式架构， Master服务器负责监控集群中的所有RegionServer(负责服务和管理区域)实例，它也是查看所有元数据变化的界面。它提供了CAP原理中的CP(一致性和可用性)。
HBase针对读取操作进行了优化，得到单次写入master的支持，支持因而获得的严格一致性模型，以及使用支持行扫描的顺序分区(Ordered Partitioning)。HBase很适合执行基于范围的扫描。
线性可扩展性，支持大表和范围扫描－－由于顺序分区，HBase很容易横向扩展，同时仍支持行键范围扫描。
辅助索引－－Hbase并不直接支持辅助索引，但触发器的一个使用场合是，“put”方面的触发器会自动确保辅助索引是最新版本，因而并不给应用程序(客户端)添加负担。
简单聚合－－Hbase Co Processors支持HBase中的即开即用的简单聚合。SUM、MIN、MAX、AVG和STD。如果定义java类，就可以构建其他聚合，从而执行聚合操作。
实际应用：Facebook Messanger
HBase适用场景
搭建开发环境
基于搜索引擎 ElasticSearch 实现商品搜索
ElasticSearch简介
ElasticSearch概述
ElasticSearch特性
ElasticSearch基本用法
ElasticSearch适用场景
搭建开发环境
基于文档数据库MongoDB实现商品评论管理
https://developer.aliyun.com/article/64352https://www.zhihu.com/question/32071167
MongoDB简介
MongoDB概述
MongoDB特性
MongoDB基本用法
MongoDB适用场景
MongoDB项目实战
搭建开发环境
基于宽列存储数据库Cassandra实现在线交易系统
Cassandra简介
https://cassandra.apache.org/_/index.htmlhttps://developer.aliyun.com/article/713847https://www.cnblogs.com/datastax/p/14160683.html
Cassandra(卡珊德拉)是希腊神话中特洛伊国王普里阿摩斯的女儿，她是一个具有预言能力的先知，却因受到阿波罗诅咒，其预言永远不得被人们相信。Cassandra预见到了特洛伊城的毁灭，却因无人相信而无力阻止。
有人曾这样评述卡珊德拉：她和古希伯来的众先知一样直视事理的真相，不论过去、现在或未来；但是她的明晰无误的眼力，和她心中负荷的宇宙事理的可怖奥秘，却使她隔绝于正常的人生，使她在世人眼中成了个疯子。这便是古来先知们一再遭遇的命运。
虽然Cassandra作为先知不被人相信，但是作为一种面向未来的技术，越来越多的开发者和科技公司已经看到了Cassandra的价值并且从中受益。
Cassandra简介
Apache Cassandra是一种开源的、分布式的NoSQL数据库。它最早是由Facebook内部开发，后来于2008年7月公开了源码。
Cassandra不仅具有现代应用所要求的持续可用性(没有宕机时间)、高性能以及线性扩展的特点，其操作也十分简易，而且可以便捷地跨数据中心和跨区域进行数据复制。
Cassandra可以支持PB级别的信息处理，也可以负载每秒上百万条的并发操作。强大的功能使得Cassandra能够帮助企业和组织在多云及混合云架构中处理巨量的数据。
作为一个在Cassandra这项技术上深耕十余年的企业，DataStax致力于同开源社区一起开创属于Cassandra的世代，并巩固其在云原生应用数据库中的领先地位。
Cassandra最早是由Facebook工程师Avinash Lakshman和Prashant Malik开发，用于提高Facebook邮件收件箱的搜索功能。通过使用Cassandra，用户可以更快地找到他们需要的邮件和内容。
Cassandra的架构结合了亚马逊Dynamo论文中提出的分发模型和Google BigTable论文中描述的日志结构存储引擎(log-structured storage engine)，从而实现了在不同节点间的横向拓展。其结果是Cassandra作为一种高可拓展性的数据库，能搞定大多数数据量巨大及性能密集型的使用场景。
2008年7月，Facebook公开了Cassandra的源码。2009年3月，Cassandra成为了Apache孵化器的开源项目。之后在2010年4月，Cassandra从Apache孵化器毕业，成为了Apache基金会的最高级别项目之一。时至今日，Cassandra在Apache许可证2.0版本下可自由使用。
https://www.infoq.cn/article/j0mfq1cntskbk5rbdpvl
在《Cassandra The Definitive Guide》这本书里，有一段概括性的描述，即用 50 个 word 描述 Cassandra。它归纳了 Cassandra 的几大特性，依次为：开源、分布式、去中心化、可扩展性、高可用、容错性、可配置的一致性、行存储。
我把这几大特性分为四类：
第一类开源，这个不需要讨论。其余的三类 7 个特性，就是选讲的核心提纲。
第二类是高可用、容错性、可配置的一致性，这是围绕着多节点冗余数据的特性，换句话说，如果 Cassandra 的数据，每一行数据只有一份而没有副本，那么第二类特点就是不存在的。
第三类是分布式、去中心化、可扩展性，这三个特点围绕的是数据库的可拆分性，且各节点可以独立运行的能力。若只装一个单机的 Cassandra，那这一类特点就不存在。
第四类是行存储，是描述数据库底层存放数据的最基本的存储结构特征，也是我切入的第一个特征。
Cassandra概述
宽列式数据库，基于BigTable和DynamoDB的概念。
Apache Cassandra是一种主要的NoSQL分布式数据库管理系统，它支撑着如今的许多现代商务应用系统，它提供了持续可用性、高扩展性和高性能、强安全性和操作简单性，同时降低了总体拥有成本。
Cassandra特性
https://www.infoq.cn/article/j0mfq1cntskbk5rbdpvl
Cassandra基本用法
Cassandra适用场景
Cassandra项目实战
搭建开发环境
https://cassandra.apache.org/_/quickstart.html
