"本书系统、全面地介绍了大数据存储与管理的基本知识和技能，介绍了大数据存储基础、数据管理技术发展、RDBMS与SQL、NoSQL数据模型、键值数据库、文档数据库、列族数据库、图数据库、数据库技术的发展（NewSQL），重点安排了熟悉MongoDB文档数据库和熟悉HBase列族数据库两个课程实践。本书理论联系实际，把大数据的相关概念、基础知识和技术技巧融入在实践当中，使学生保持浓厚的学习热情，加深对大数据存储与管理技术的兴趣、认识、理解和掌握。全书具有较强的系统性、可读性和实用性。
本书是为高等院校相关专业“大数据存储”“大数据存储与管理”“大数据管理”等课程全新设计编写的具有丰富实践特色的主教材，可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员参考，或作为继续教育的教材。
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现在是大数据与人工智能的时代。面对信息的激流和多元化数据的涌现，大数据已经为个人生活、企业经营甚至国家与社会的发展都带来了机遇和挑战，成为IT产业中具潜力的领域。大数据存储是一门理论性和实践性都很强的课程。该书针对大数据、人工智能、信息管理、经济管理和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了大数据存储与管理的基本知识和技能，介绍了大数据存储基础、数据管理技术的发展、RDBMS与soL、NosoL数据模型、键值数据库、文档数据库、列族数据库、图数据库、数据库技术的发展（NewsoL），重点安排了熟悉MongoDB文档数据库和HBase列族数据库两个课程实践。全书具有较强的系统性、可读性和实用性。本书是为高等院校相关专业“大数据存储”“大数据存储与管理”“大数据管理”等课程全新设计编写的具有丰富实践特色的主教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员参考，或作为继续教育的教材。

章大数据存储基础
1．1什么是大数据
1．1．1信息爆炸的社会
1．1．2定义大数据
1．1．3大数据的3V特征
1．1．4广义的大数据
1．2开源技术的商业支援
1．3分布式系统
1．3．1分布式系统与网络的异同
1．3．2分布式系统的类型
1．4Hadoop分布式处理技术
1．4．1Hadoop的发展
1．4．2Hadoop的优势
1．4．3Hadoop的发行版本
1．5大数据的数据处理基础
1．5．1Hadoop与NoSQL
1．5．2NoSQL的主要特征
1．5．3NewsoL作为替代方案
1．6大数据存储的技术路线
1．6．1存储方式
1．6．2MPP架构的数据库集群
1．6．3基于Hadoop的技术扩展
1．6．4大数据一体机
1．6．5云数据库
【作业】
【实验与思考】熟悉大数据存储基础
第2章数据管理技术的发展
2．1早期的数据管理系统
2．1．1文件数据管理系统
2．1．2层次数据管理系统
2．1．3网状数据管理系统
2．2引发变革的关系数据库
2．2．1RDBMS的设计
2．2．2使用RDBMS的应用架构
2．2．3关系数据库的局限
2．3Web程序的4个特征
2．3．1可伸缩性
2．3．2成本开销
2．3．3灵活性
2．3．4可用性
2．4催生NosoL的动因分析
【作业】
【实验与思考】熟悉数据管理技术：SQL还是NoSQL
第3章RDBMS与SQL
3．1关系数据库
3．2RDBMS的结构
3．2．1存储介质管理程序
3．2．2内存管理程序
3．2．3数据字典
3．3结构化查询语言SQL
3．4SQL语句的结构
3．4．1数据定义
3．4．2数据操纵
3．4．3数据控制
3．4．4数据查询
3．5关系数据库的ACID特征
3．6关系数据库的三大范式
3．6．1数据库范式分类
3．6．2范式（1NF）
3．6．3第二范式（2NF）
3．6．4第三范式（3NF）
3．6．5范式的表设计
【作业】
【实验与思考】熟悉RDBMS与SQL
……
第4章NoSQL数据模型
第5章键值数据库基础
第6章键值数据库设计
第7章文档数据库基础
第8章文档数据库设计
第9章课程实践：MongoDB文档数据库
0章列族数据库基础
1章列族数据库设计
2章课程实践：HBase列族数据库
3章图数据库基础
4章图数据库设计
5章数据库技术的发展
附录
参考文献