책소개
7개 데이터베이스의 매력적인 기능과 완벽한 쓰임새를 소개한다! 이 책에서는 PostgreSQL, Riak, HBase, MongoDB, CouchDB, Neo4J, Redis의 7개 데이터베이스들의 핵심 개념과 기능을 구체적으로 소개한다. 또한, 데이터베이스들이 사용하는 ‘관계형’, ‘키/값’, ‘컬럼형’, ‘문서형’, ‘그래프형’ 5개의 데이터 모델을 자세히 알아볼 것이다. 더불어 일관성과 가용성 간의 트레이드 오프를 이해하고, 언제 어떻게 사용하면 좋은지 보여준다. 우리의 모든 요구를 한꺼번에 충족하는 데이터베이스를 선택하거나, 여러 종류의 데이터베이스를 함께 사용하여 시너지 효과를 갖는 플랫폼을 만든다. MongoDB와 CouchDB의 눈에 띄는 차이점은 무엇이며, 아마존 다이나모 기반인 Riak의 핵심은 무엇인지 살펴볼 것이다. 또한 Redis로 애플리케이션 실행이 더욱 빨라지게 만들고, Neo4J로 더 많은 데이터가 연결되게 한다. 요즘 대두되고 있는 빅 데이터 문제들을 MapReduce를 사용해서 해결하고, 아마존의 EC2같이 확장성 좋은 클라우드 서비스를 사용해서 서버 클러스터를 만들 것이다. 각 데이터베이스가 어떤 영역의 문제에 가장 적합한지, 각각의 매력적인 기능들을 돋보이게 해주는 실제 데이터 문제들을 살펴본다.
목차
chapter 01 개요1.1 질문으로 시작하자1.2 데이터베이스 유형관계형키-값 스토어컬럼형문서형그래프형폴리글롯1.3 진보와 증가
chapter 02 PostgreSQL2.1 Post?greS?Q?L 개요2.2 첫째 날: 릴레이션, CRUD, 조인SQL 시작하기 인덱스를 사용한 빠른 검색첫째 날 요약 복습하기2.3 둘째 날: 고급 쿼리와 실행 코드 및 룰 집계 함수 그룹으로 분류하기 윈도우 함수 트랜잭션 저장 프로시저 트리거 뷰 룰이란?crosstab( ) 함수 둘째 날 요약 복습하기 2.4 셋째 날: 전문(fulltext)과 다차원 큐브 텍스트 검색 전문(fulltext) 검색문자열 검색 방법을 결합해서 사용하기 다차원 하이퍼큐브셋째 날 요약 복습하기 2.5 마무리PostgreSQL의 장점들 PostgreSQL의 단점들 2장을 마치면서
chapter 03 Riak3.1 Riak은 웹을 사랑한다 3.2 첫째 날: CRUD 및 링크와 MIME REST와 cURL을 쓰는 게 제일 좋다 버킷에 값 쓰기 링크 Riak의 MIME 타입 첫째 날 요약 복습하기 3.3 둘째 날: Mapreduce와 서버 클러스터 데이터 생성 스크립트 Mapreduce 개요 Riak의 mapreduce 처리일관성과 지속성 둘째 날 요약 복습하기 3.4 셋째 날: 충돌 해결과 Riak의 기능 확장 벡터 클럭을 사용해서 충돌 해결하기 Riak의 기능 확장 셋째 날 요약 복습하기 3.5 마무리 Riak의 장점들 Riak의 단점들 Riak의 CAP 3장을 마치면서
chapter 04 HBase4.1 HBase 개요 4.2 첫째 날: CRUD와 테이블 관리HBase 구성하기 HBase 쉘 테이블 생성하기 데이터의 추가와 변경 및 검색 테이블 변경하기 프로그램으로 데이터 추가하기 첫째 날 요약 복습하기4.3 둘째 날: 대용량의 빅(Big) 데이터로 작업하기데이터 가져오기와 스크립트 호출하기 XML 스트리밍하기 위키피디아 스트리밍 하기 데이터 압축과 블룸 필터 스크립트를 실행하자! 영역 개요와 디스크 사용 내역 보기 영역의 궁금 사항들 테이블을 스캔하여 다른 테이블 만들기 스캐너 만들기 스크립트 실행하기 작업 결과 살펴보기 둘째 날 요약 복습하기 4.4 셋째 날: 클라우드로 가자Thrift를 사용해서 HBase 애플리케이션 개발하기 Whirr 개요 EC2 사용을 위한 설정 Whirr 준비하기 클러스터 구성하기 클러스터 런칭하기 클러스터에 연결하기 클러스터 끝내기 셋째 날 요약 복습하기 4.5 마무리HBase의 장점들 HBase의 단점들 HBase의 CAP 4장을 마치면서
chapter 05 MongoDB5.1 거대한 몽고: Hu(mongo)us5.2 첫째 날: CRUD와 중첩 명령행 Mongo의 문서 읽기다양한 검색 변경 참조 삭제 커스텀 코드로 읽기 첫째 날 요약 복습하기5.3 둘째 날: 인덱싱, 그룹화, Mapreduce인덱스로 빠른 검색하기 집계 쿼리서버 측 명령 전환 Mapreduce 둘째 날 요약 복습하기 5.4 셋째 날: 복제 세트, 샤딩, 지리공간, GridFS복제 세트 샤딩 지리공간 쿼리GridFS셋째 날 요약 복습하기 5.5 마무리Mongo의 장점들 Mongo의 단점들 5장을 마치면서
chapter 06 CouchDB6.1 긴 의자에서 느긋하게 쉬CouchDB와 MongoDB 비교하기 6.2 첫째 날: CRUD, Futon, cURL Futon과 친해지기 cURL을 사용해서 REST 기반의 CRUD 연산하기 GET으로 문서 읽기 POST로 문서 생성하기 PUT으로 문서 변경하기DELETE로 문서 삭제하기첫째 날 요약 복습하기 6.3 둘째 날: 뷰의 생성과 쿼리뷰를 사용하여 문서 액세스하기 첫 번째 뷰 작성하기설계 문서로 뷰를 저장하기 이름으로 음악가 찾기 이름으로 앨범 찾기 우리의 커스텀 뷰(음악가 뷰와 앨범 뷰)로 쿼리하기 Ruby를 사용해서 CouchDB로 데이터 가져오기둘째 날 요약 복습하기 6.4 셋째 날: 고급 뷰와 Changes API 및 데이터 복제 Reduce 처리를 하는 고급 뷰 생성하기 CouchDB의 변경사항 감시하기 CouchDB에서 데이터 복제하기 셋째 날 요약 복습하기 6.5 마무리Couch DB의 장점들 Couch DB의 단점들6장을 마치면서
chapter 07 Neo4J7.1 Neo4J는 화이트보드에 친화적이다7.2 첫째 날: 그래프, Groovy, CRUD Neo4j의 웹 인터페이스 Gremlin으로 Neo4j 사용하기 Pipe의 위력 파이프라인 vs. 꼭지점 스키마가 없는 소셜 데이터 Gremlin 스텝 도메인에 특화된 스텝 데이터 변경과 삭제 첫째 날 요약 복습하기 7.3 둘째 날: REST와 인덱스 및 알고리즘 REST 사용하기 빅 데이터 그래프 알고리즘들 둘째 날 요약 복습하기 7.4 셋째 날: 분산 고가용성 트랜잭션 고가용성 백업 셋째 날 요약 복습하기 7.5 마무리Neo4j의 장점들 Neo4j의 단점들 Neo4j의 CAP 7장을 마치면서
chapter 08 Redis8.1 데이터 구조 서버 스토어8.2 첫째 날: CRUD와 데이터 타입시작하기 트랜잭션복잡한 데이터 타입 정렬 셋 만기 데이터베이스 네임스페이스 그 밖의 다른 명령어들 첫째 날 요약 복습하기 8.3 둘째 날: 고급 기능의 사용간단한 인터페이스 발행-구독 서버 정보 조회 Redis의 구성 마스터-슬레이브 복제 데이터 덤프 Redis의 클러스터 블룸 필터 둘째 날 요약 복습하기 8.4 셋째 날: 다른 데이터베이스와 작업하기 폴리글롯 퍼시스턴스 데이터 채우기 데이터 간의 관계 저장 밴드 정보 조회 서비스 셋째 날 요약 복습하기 8.5 마무리Redis의 장점들 Redis의 단점들 8장을 마치면서
chapter 09 이 책을 마무리하며9.1 데이터베이스 유형관계형 키-값 컬럼형 문서형 그래프형9.2 선택하기9.3 이제 어디로 가야하나?APPENDIX A 데이터베이스 요약 일람표APPENDIX B CAP 원리 찾아보기
한줄 서평
