7天學會大數據資料處理—NoSQL：MongoDB入門與活用(第二版)

Chapter 01 介紹NoSQL
Chapter 02 安裝MongoDB資料庫與啟動服務
Chapter 03 安裝MongoDB資料庫之圖形用戶介面（GUI）與基本操作
Chapter 04 MongoDB進階功能—查詢（Find）
Chapter 05 MongoDB進階功能—新增、更新與刪除
Chapter 06 MongoDB進階功能—聚集（Map-Reduce）
Chapter 07 MongoDB應用程式範例—實作一個會員系統的Web API
 

序言

　　本書第一版在2016年出版，在博客來網路商城熱賣，榮登電腦書籍資料庫類第一名，因此熱賣加推《7天學會大數據資料處理NoSQL：MongoDB入門與活用(第二版)》。在第二版中，我們採用新的圖形用戶介面（GUI）Robo 3T，並且延續第一版實作的精髓。

　　在大資料（Big Data）時代，NoSQL（Not only SQL）已經成為資料儲存的主流，NoSQL的出現並非意味著關聯式資料庫系統（Relational Database Management System, RDBMS）的消失，而是在網路上資料特性更加複雜與大量，NoSQL代表著一新型態的資料庫系統的架構類別，因應不同對於在於資料儲存及處理需求，延伸出多種儲存方式，例如：文件型（Document）、鍵值型（Key-Value）、記憶體型（In-memory）、圖學型（Graph）等，其相符於Big Data對於資料的三大特性—Volume、Velocity、Variety—簡稱3V定義，將可成為新形態的資料儲存之有效解決的方案。

　　在資料庫網站排行榜「DB-Engines Ranking」（http://db-engines.com/en/ranking）中，對於各類資料庫系統在網路上被提及的數量、Google Trend的關鍵字搜尋頻率、Stack Overflow相關的技術討論、業界所開出的工作需求、個人於LinkedIn履歷所列出的專業技能以及Twitter社群討論活躍度之綜合評估上，以文件類型（Document Store）的MongoDB最為活躍，2017年位在所有資料庫系統的排名第5位，其中在NoSQL中又為最具影響力的資料庫之第1名。因此，本書將以MongoDB為主要進行介紹與教學練習，其MongoDB具有的特性如下：

　　1. MapReduce 的資料運算

　　高度的彈性擴展功能，讓資料處理工程師，可以透過增加節點來動態處理大量負載，同時透過MapReduce在運算上的平行特性，加強對於大資料的處理速度。

　　2.文件型導向的資料儲存及操作

　　採用JSON格式來進行資料儲存，大大提升資料表示的可能性，同時相符於前端開發對於資料需求的格式，有效的資料格式規劃，將可大大降低開發複雜度，並有利於網路資料上的交換。

　　本書分成數個章節包含：（一）介紹NoSQL、（二）安裝MongoDB資料庫與啟動服務、（三）安裝MongoDB資料庫之圖形用戶介面（GUI）與基本操作、（四）MongoDB進階功能—查詢（Find）、（五）MongoDB進階功能—新增、更新與刪除、（六）MongoDB進階功能—聚集（Map-Reduce）以及（七）MongoDB應用程式範例—實作一個會員系統的Web API，讓有興趣學習NoSQL的讀者，可以從當前最火紅的MongoDB開始入門，並在短短的一週快速上手，了解如何將MongoDB實際應用在真實系統產品上。