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	NOSQLの基礎知識（電子版）ビッグデータを活かすデータベース技術

Hadoop、MapReduce、CAP定理も詳しく解説

	太田洋　監修本橋信也・河野達也・鶴見利章　著
	A5判　256ページ
	標準小売希望価格：2,000円＋税（※価格は電子ブックサイトによって異なります）
	2014年5月刊行

「NOSQL」は、AmazonやGoogle、Facebook等に使われているデータベース技術の総称です。従来の常識だったSQLデータベースとは異なる仕組みとコンセプトで“ビッグデータ”に対応。これからのDB技術の要と目されています。本書はその全貌を、主要15製品の特徴、性能テストの結果まで含め、平易に解説しています。
本書は、好評を博した「NOSQLの基礎知識（2012年5月刊行）」の電子版です。各種電子ブックリーダーでも読めるようになりました。

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■本書あとがきより
「これから私たちが迎える社会の姿を考えてみれば、データは増え続け、複雑化し、処理にはますます速さが求められることに疑問の余地はありません。そうしたビッグデータ時代の中心を支える技術、NOSQLを理解することに本書が少しでも役立つことができれば幸いです。」

■本書で個別に解説しているNOSQLデータベース（ABC順）
・Amazon Dynamo
・Apache HBase
・Apache Cassandra
・Apache CouchDB
・Google Bigtable
・Hibari
・Hypertable
・InfiniteGraph
・Memcached
・MongoDB
・Neo4j
・Redis
・Riak
・Scalaris
・Tokyo Cabinet/Tyrant
・Voldemort

■本書の構成と主な内容

はじめに

序章　ビックデータの時代

0.1　ビックデータとNOSQLの登場

第1章　NOSQLとは何か？

1.1　NOSQLは新しいムーブメント
1.2　SQLだけではダメなのか？
1.3　用途を絞り込んだデータベース
1.4　NOSQLとSQLの使い分け
まとめ

第2章　NOSQLのデータモデル

2.1　NOSQLデータベースは世界に100種以上
2.2　NOSQLをデータモデルから分類する
2.3　キー・バリュー型の特徴
2.4　カラム指向型の特徴
2.5　ドキュメント指向型の特徴
2.6　グラフ型の特徴
まとめ

第3章　アーキテクチャの基本概念と技術

3.1　マスタ型とP2P型
3.2　データの整合性に関する概念と技術
3.3　データ分割・割り当ての技術
3.4　ストレージレイアウトの技術
3.5　メンバーシップと障害検知
3.6　API：PutとGetのオペレーション
3.7　CAS操作
まとめ

第4章　HadoopはNOSQL?

4.1　Hadoopはデータベースに非ず
4.2　Hadoop MapReduce
4.3　エンタープライズの領域に入り始めたHadoop
まとめ

第5章　主なNOSQLデータベース製品

5.1　データモデルとアーキテクチャによる分類
5.2　マスタ型のキー・バリューストア

・Hibari

5.3　P2P型のキー・バリューストア

・Amazon Dynamo
・Voldemort
・Riak

5.4　オンメモリのイネーブラ型KVS

・Memcached
・Redis
・Scalaris

5.5　オンディスクのイネーブラ型KVS

・Tokyo Cabinet/Tyrant

5.6　カラム指向のマスタ型データストア

・Apache HBase（Bigtable）
・Hypertable

5.7　カラム指向のP2P型データストア

・Cassandra

5.8　グラフ型のデータストア

・Neo4j
・InfiniteGraph

5.9　ドキュメント指向型のデータストア

・CouchDB
・MongoDB

まとめ

第6章　NOSQLデータベースの選択基準

6.1　NOSQL製品を選ぶ視点
6.2　技術的特性からの評価
6.3　性能面からの評価
6.4　ビジネス適用を想定した評価
まとめ
6.補　性能テストの実例

第7章　NOSQLを使うビジネス

7.1　オープンソースのビジネスモデル
7.2　OSSに依拠したサポートビジネス
7.3　NOSQLの適用領域
まとめ

さいごに
謝辞
参考文献・参考資料
索引

コラム一覧

Column　BBCのNOSQL活用
Column　ニューヨークタイムズ紙のNOSQL活用
Column　市民権を得始めた「ビッグデータ」
Column　NOSQLという語が日本で浸透し始めた契機
Column　エンタープライズの領域でも「ビッグデータ」
Column　Netflixの事例
Column　TwitterのNOSQL活用
Column　FacebookのNOSQL活用
Column　StumbleUponの事例
Column　DiggによるCassandra活用