NoSQL在少量數(shù)據(jù)的存儲上，與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比有什么劣勢嗎？

個人不認(rèn)為nosql在少量數(shù)據(jù)存儲上有啥優(yōu)勢。nosql主要解決的是auto sharding的問題,你不需要sharding,搞啥nosql. 作者：方圓 鏈接：

為平泉等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計制作服務(wù)，及平泉網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站設(shè)計、平泉網(wǎng)站設(shè)計，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會得到認(rèn)可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！

現(xiàn)在最成熟的開源nosql是什么？分別有什么優(yōu)缺點

Apache三劍客：HBase, Cassandra, CouchDB。HBase的前景最為看好，因為它的開發(fā)者眾多并且都是頂尖高手。Cassandra目前有很多否定的聲音。CouchDB的小而精悍，贊譽(yù)很多，將要正式發(fā)布的CouchBase融合了MemBase和CouchDB，很令人期待。

HBase和Cassandra都是效仿Google的BigTable的基于列的數(shù)據(jù)庫，它們都是用Java寫的。另外一類似的數(shù)據(jù)庫是HyperTable，百度用在一些后臺分析，因為它是C++寫的，速度比較快。不過HyperTable有點邊緣，不太流行。這些基于列的開源數(shù)據(jù)庫目前都比Goolge的BigTable差之少一個數(shù)量級

CouchDB是一個文檔數(shù)據(jù)庫。其最大的競爭者是MongoDB。MongoDB和HBase都采用主從服務(wù)器設(shè)計。CouchDB的服務(wù)器分布設(shè)計和Cassandra類似，Peer to Peer類型的。主從服務(wù)器設(shè)計一般能更好的strong consistent，屬于CAP理論中的CP類型。 CouchDB和Cassandra一般認(rèn)為都是eventual consistent，屬于CAP理論中的AP類型。但其實MongoDB和Cassandra都可以設(shè)置成strong consistent或者eventual consistent。

以上所提到的數(shù)據(jù)庫都支持MapReduce。好像出了HyperTable都支持非主鍵索引。HBase和strong consistent配置的MongoDB都支持最基本的鎖定（HBase單行鎖定，MongoDB單文檔鎖定），因此可以實現(xiàn)transaction，但是實現(xiàn)有點復(fù)雜和低效。單就transaction這一點，目前開源NoSQL數(shù)據(jù)庫沒有做的比較好的。

MongoDB的最大賣點是不需構(gòu)建非主鍵索引也能執(zhí)行很多查詢。但是MongoDB的服務(wù)器分布設(shè)計實在不能讓人恭維，可以說是NoSQL數(shù)據(jù)庫中最Ugly的實現(xiàn)。

K-V數(shù)據(jù)庫比較多，而且上面提到的基于列的數(shù)據(jù)庫和文檔數(shù)據(jù)庫其實也都是K-V數(shù)據(jù)庫。比較流行的純種K-V數(shù)據(jù)庫有:

Memcached: 非常流行，不支持持久化

VMWare's Redis: 很流行，新浪和知乎都在用，CP類型。

MemBase: 由很多Memcached的開發(fā)者開發(fā)，使用sqlite作底層存儲。在社交游戲中用的比較多, zynga在用，CP類型。

Riak, 分布式實現(xiàn)和CouchDB/Cassandra比較像，AP類型。支持MapReduce。

Linkin's Voldemort， 在K-V中少見的eventual consistent ，AP類型。

TT, TC

純基于二維座標(biāo)索引的是Neo4j。但是現(xiàn)在MongoDB和CouchDB都集成這一特性。

目前CouchDB的開發(fā)者成立的公司CouchOne收購了MemBase，將其底層sqlite換成CouchDB推出了CouchBase，從而引入MapReduce以支持非主鍵索引。CouchBase暫時還沒有正式發(fā)布官方正式版，不過快了。雖然CouchDB是eventual consistent的，但是CouchBase的開發(fā)者宣稱CouchBase保持了MemBase的strong consistent特性，具體實現(xiàn)有待以后研究。

如果從成熟的角度來看，比較成熟并且十分流行的的有CouchDB，Memcached，Redis。

HBase和MongonDB和Cassandra都比較新，處于頻繁更新之中。最有前途的是HBase，但是Hadoop/HBase集群的維護(hù)常常需要很多專業(yè)人員并且需要構(gòu)建一個比較大的集群才能最大化體現(xiàn)出威力，因此用戶主要是Facebook, yahoo, 百度和阿里巴巴等大公司。

個人比較期待CouchBase。

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如何使用redis做mysql的緩存

大方向兩種方案：

1.腳本同步：

自己寫腳本將數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)寫入到redis/memcached。

這就涉及到實時數(shù)據(jù)變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數(shù)據(jù) 丟失/失效 后的數(shù)據(jù)同步恢復(fù)問題。

2.業(yè)務(wù)層實現(xiàn)：

先讀取nosql緩存層，沒有數(shù)據(jù)再讀取mysql層，并寫入數(shù)據(jù)到nosql。

nosql層做好多節(jié)點分布式（一致性hash），以及節(jié)點失效后替代方案（多層hash尋找相鄰替代節(jié)點），和數(shù)據(jù)震蕩恢復(fù)了。

作者：liu kelin

鏈接：

來源：知乎

著作權(quán)歸作者所有，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán)。

知乎:SQL、R語言、python對沒有計算機(jī)背景的人來說先學(xué)習(xí)哪個比較好

你是想做數(shù)據(jù)分析對吧？

建議啊，先學(xué)R，R能應(yīng)付很多統(tǒng)計問題了

再去學(xué)python，python語法當(dāng)然了必須先掌握，這個很簡單，然后就是python有兩個

跟數(shù)據(jù)分析密切相關(guān)的包，如果你想做數(shù)據(jù)分析，請把重點放在兩個包上

再學(xué)sql吧，畢竟單純的學(xué)sql沒有什么意義，因為什么也做不了

sql 建議先學(xué)sql server，有了python的語法基礎(chǔ)學(xué)sqlserver很簡單，當(dāng)然沒有基礎(chǔ)也能學(xué)，只是有一門語言基礎(chǔ)學(xué)起來更容易

學(xué)完sql server 再學(xué)oracle，oracle一定要學(xué)，其他數(shù)據(jù)庫根據(jù)需求來學(xué)，比如Nosql就非常好

想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，有哪些書籍或資料參考學(xué)習(xí)

入門數(shù)據(jù)分析類

師父領(lǐng)進(jìn)門，修行在個人。下面這兩本書是入門數(shù)據(jù)分析必看的書籍，也是檢驗自己是否真的喜歡數(shù)據(jù)分析。

從0到1:《深入淺出數(shù)據(jù)分析》

為什么是它？借用一位讀者的評價“我家的貓都喜歡這本書！”

01 內(nèi)容簡介

以類似“章回小說”的活潑形式，生動地向讀者展現(xiàn)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析人員應(yīng)知應(yīng)會的技術(shù)；正文以后，意猶未盡地以三篇附錄介紹數(shù)據(jù)分析十大要務(wù)、R工具及ToolPak工具，在充分展現(xiàn)目標(biāo)知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。

02 推薦理由

書名已經(jīng)很好地表現(xiàn)出了這本書的優(yōu)點——“深入淺出”。忘記煩惱，這本書與現(xiàn)實世界緊密互動，讓你不再只有枯燥的理論，并且將知識圖形化，復(fù)雜的概念簡單化。

經(jīng)典小黃書：《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》

是本很好的書，但看過之后，這本書就真一文不值了。

01 內(nèi)容簡介

很多人看到數(shù)據(jù)分析就望而卻步，擔(dān)心門檻高，無法邁入數(shù)據(jù)分析的門檻。《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》努力將數(shù)據(jù)分析寫成像小說一樣通俗易懂，使讀者可以在無形之中學(xué)會數(shù)據(jù)分析,按照數(shù)據(jù)分析工作的完整流程來講解。

02 推薦理由

數(shù)據(jù)分析的入門極品，但真的很入門,優(yōu)缺兼有。對于入門理解來說是絕佳選擇,對之后的修煉還是不夠的。建議之前全都是自己瞎摸瞎撞搞數(shù)據(jù)分析的同學(xué)進(jìn)行閱讀，頗有醍醐灌頂之感。

分析工具類

與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的工具非常之多，我們常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他們，直接在嗶哩嗶哩搜索聚數(shù)云海，即可找到相關(guān)優(yōu)質(zhì)課程。

1.Excel

大家常說的Excel，但是不要以為你很會Excel！Excel是所有職場人必備的辦公軟件。Excel功能非常強(qiáng)大，在數(shù)據(jù)量不是很大的情況下，基本上都能用Excel實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。推薦如下書籍：

《Excel高效辦公數(shù)據(jù)處理與分析》

01 內(nèi)容簡介

根據(jù)現(xiàn)代企業(yè)決策和管理工作的主要特點，從實際應(yīng)用出發(fā)，介紹了Excel強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析功能在企業(yè)決策和管理工作中的具體應(yīng)用。

02 推薦理由

本書同時提供了大量需要你做的實例，學(xué)而不練是不存在的！

《別怕，Excel函數(shù)其實很簡單》

01 內(nèi)容簡介

《別怕，Excel 函數(shù)其實很簡單》用淺顯易懂的圖文、生動形象的比喻以及大量實際工作中的經(jīng)典案例，介紹了Excel最常用的一部分函數(shù)的計算原理和應(yīng)用技巧,還介紹了數(shù)據(jù)的科學(xué)管理方法，以避免從數(shù)據(jù)源頭就產(chǎn)生問題。

02 推薦理由

適合希望提高辦公效率的職場人士，特別是經(jīng)常需要處理分析大量數(shù)據(jù)并制作統(tǒng)計報表的相關(guān)人員，以及相關(guān)專業(yè)的高校師生閱讀,小白需謹(jǐn)慎！

2. SQL

SQL是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，是想要學(xué)會數(shù)據(jù)分析能力的必備技能。那這里我只給大家介紹三本書，第一本書零基礎(chǔ)入門，第二是進(jìn)階，第三本是SQL中的字典，話不多說，我們直接上架。

《SQL基礎(chǔ)教程》

01 推薦理由

介紹了關(guān)系數(shù)據(jù)庫以及用來操作關(guān)系數(shù)據(jù)庫的SQL語言的使用方法。書中通過豐富的圖示、大量示例程序和詳實的操作步驟說明，讓讀者循序漸進(jìn)地掌握SQL的基礎(chǔ)知識和使用技巧，切實提高編程能力。每章結(jié)尾設(shè)置有練習(xí)題，幫助讀者檢驗對各章內(nèi)容的理解程度。另外，本書還將重要知識點總結(jié)為“法則”，方便讀者隨時查閱。

本書107張圖表+209段代碼+88個法則，是零基礎(chǔ)進(jìn)階人士必備！

SQL進(jìn)階：《SQL進(jìn)階教程》

01 推薦理由

本書是為志在向中級進(jìn)階的數(shù)據(jù)庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩部分，第一部分介紹了SQL語言不同尋常的使用技巧，帶領(lǐng)讀者從SQL常見技術(shù)，去探索新發(fā)現(xiàn)。旨在幫助讀者提升編程水平；第二部分著重介紹關(guān)系數(shù)據(jù)庫的發(fā)展史，把實踐與理論結(jié)合起來，旨在幫助讀者加深對關(guān)系數(shù)據(jù)庫和SQL語言的理解。

本書不適合小白！適合具有半年以上SQL使用經(jīng)驗、已掌握SQL基礎(chǔ)知識和技能、希望提升自己編程水平的讀者閱讀。

SQL輔導(dǎo)書籍

01 推薦理由

本書是麻省理工學(xué)院、伊利諾伊大學(xué)等眾多大學(xué)的參考教材，由淺入深地講解了SQL的內(nèi)容，實例豐富，便于查閱。本書沒有過多闡述數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)理論，而是專門針對一線軟件開發(fā)人員，直接從SQL SELECT開始，講述實際工作環(huán)境中最常用和最必需的SQL知識，實用性極強(qiáng)。

有一定SQL基礎(chǔ)的人士可以將它當(dāng)做一本字典使用，遇到問題可以查找相應(yīng)內(nèi)用。

3.Python

“人生苦短，我用Python”。Python編程語言是最容易學(xué)習(xí),并且功能強(qiáng)大的語言。但是很多人聲稱自己精通Python,自己卻寫不出Pythonic的代碼，對很多常用的包不是很了解。萬丈高樓平地起，咱們先從Python中最最基礎(chǔ)的開始。

《Python編程，從入門到實踐》

01 推薦理由

本書最大的特點就是零基礎(chǔ)完全不懂編程的小白也能夠?qū)W習(xí)，新手想學(xué)習(xí)選它絕對錯不了。知識點由淺入深循循漸進(jìn)，并配有視頻教程手把手教學(xué),同時所需的軟件也是免費(fèi)的。本書也配有相關(guān)輔導(dǎo)書籍，有興趣的話可以去看看，但是請記住，這本書是最核心的。

《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》

01 推薦理由

不像別的編程書一樣，從盤古開天辟地開始講起。這本書是直接應(yīng)用到數(shù)據(jù)分析的，所以很多在數(shù)據(jù)分析上應(yīng)用不那么頻繁的模塊也就沒有講。

本書第二版針對Python 3.6進(jìn)行了更新，并增加實際案例向你展示如何高效地解決一系列數(shù)據(jù)分析問題。你將在閱讀過程中學(xué)習(xí)到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

4.R語言

R是用于統(tǒng)計分析、繪圖的語言和操作環(huán)境。但是R是有一定難度的，沒有基礎(chǔ)的話請謹(jǐn)慎嘗試！推薦書籍：

《R語言入門與實踐》

01 推薦理由

本書通過三個精心挑選的例子，深入淺出地講解如何使用R語言玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)科學(xué)家必需的專業(yè)技能融合其中，教會讀者如何將數(shù)據(jù)存儲到計算機(jī)內(nèi)存中，如何在必要的時候轉(zhuǎn)換內(nèi)存中的數(shù)據(jù)值，如何用R編寫自己的程序并將其用于數(shù)據(jù)分析和模擬運(yùn)行。

案例提升類

《活用數(shù)據(jù)：驅(qū)動業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)》

01 推薦理由

是一本用數(shù)據(jù)來幫助企業(yè)破解業(yè)務(wù)難題的實操書，有理論、有方法、有實戰(zhàn)案例。具有業(yè)務(wù)驅(qū)動、案例閉環(huán)、思維先導(dǎo)、實戰(zhàn)還原4大特色，同時在思路上清晰連貫，在表達(dá)上深入淺出，既能幫助數(shù)據(jù)分析從業(yè)者入門和提升，也能輔助企業(yè)各業(yè)務(wù)部門和各級管理人員做量化決策。

《精益數(shù)據(jù)分析》

01 推薦理由

本書展示了如何驗證自己的設(shè)想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產(chǎn)品，以及提升企業(yè)知名度。30多個案例分析，全球100多位知名企業(yè)家的真知灼見，為你呈現(xiàn)來之不易、經(jīng)過實踐檢驗的創(chuàng)業(yè)心得和寶貴經(jīng)驗，值得每位創(chuàng)業(yè)家和企業(yè)家一讀。

數(shù)據(jù)分析師適合看什么書

數(shù)據(jù)分析是一門專業(yè)且跨越多個領(lǐng)域的學(xué)科，我整理了數(shù)據(jù)分析師看的書，希望對你有所幫助：

數(shù)據(jù)分析師的必讀書單：Excel

　 　《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》

知名度比較高的一套書，適合新手，優(yōu)點是它和數(shù)據(jù)分析結(jié)合，而不是單純地學(xué)習(xí)函數(shù)。學(xué)會函數(shù)適用的場景和過程比它本身更重要。

是否需要學(xué)習(xí)VBA是仁者見仁的答案。我個人不建議。Excel VBA的最大優(yōu)勢是適用性廣，哪怕去其他行業(yè)其他職位，都離不開Excel，這時候它就是一個工作加分的亮點。但是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，對數(shù)據(jù)分析師，VBA的性價比就不高了。

這里只推薦一本，因為我就翻過上面這本，還沒全看…

數(shù)據(jù)分析師的必讀書單：數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化的書不多。市面上多以編程為主，面向新手和設(shè)計的教程寥寥無幾。 如果只是了解圖表，看Excel的書籍也管用。

內(nèi)容很豐富，涉及可視化的方方面面，也囊括更類編程語言和設(shè)計軟件：Python+JS+R+Excel。作者還有另外一本書《數(shù)據(jù)之美》。

可視化是一門側(cè)重靈感的學(xué)科，有一種入門技巧是從他人設(shè)計中學(xué)習(xí)，從模仿開始，了解他人是如何設(shè)計的，這個網(wǎng)絡(luò)上有大量的信息圖可以參考。當(dāng)然數(shù)據(jù)分析師更需要的是如何發(fā)現(xiàn)，別只學(xué)習(xí)展示。

英文足夠好，可以看Edward Tufte的著作：《The Visual Display of Quantitative Information》、《Envisioning Information》、《Beautiful Evidence》。他是數(shù)據(jù)可視化的領(lǐng)軍人物，他的理念是反對為藝術(shù)效果而混淆或者簡化數(shù)據(jù)。暫時沒有中文版。

數(shù)據(jù)分析師的必讀書單：分析思維

《金字塔原理》

分析思維首推《金字塔原理》，金字塔原理有些人說它晦澀難懂，我認(rèn)為是芭芭拉這個老太有騙稿費(fèi)之嫌，本書包含了報告、寫文、演講等諸多內(nèi)容。可以細(xì)看可以快看。另外還有一本同名案例集，有興趣可以買。

另外麥肯錫相關(guān)的書籍還有《麥肯錫意識》《麥肯錫工具》《麥肯錫方法》等。

《深入淺出數(shù)據(jù)分析》

深入淺出系列是對新手非常友好的叢書，用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎(chǔ)概念比較廣，包含一點統(tǒng)計學(xué)知識，學(xué)下來對數(shù)據(jù)分析思維會有一個大概了解。

《精益數(shù)據(jù)分析》

國外的精益系列一直以互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)作內(nèi)容導(dǎo)向，本書也屬于此類。如果是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)相關(guān)，可以看看。它介紹了不同領(lǐng)域的指標(biāo)，以及產(chǎn)品不同時期的側(cè)重點。案例都是歐美，這部分做參考用。

接下來的幾本，是興趣向讀物。《黑天鵝》能拓展思維，講敘了不確定性。《思考的技術(shù)》，大前研一的著作，也是咨詢類經(jīng)典。如果對咨詢向的分析感興趣，還可以看BCG系列，或者刷CaseBook?！杜行运季S》，則是教你如何形成理性思維。

　 　數(shù)據(jù)分析師的必讀書單：SQL

數(shù)據(jù)庫有很多種，常見有Oracle，MySQL，SQL Server等。我推薦學(xué)習(xí)MySQL，這是互聯(lián)網(wǎng)公司的主流數(shù)據(jù)庫。以后學(xué)習(xí)Hadoop生態(tài)時，MySQL也是最接近Hive語法的語言。

MySQL不需要專門看書學(xué)習(xí)，因為數(shù)據(jù)分析師以查詢?yōu)橹?，不需要考慮數(shù)據(jù)性能、數(shù)據(jù)安全和架構(gòu)的問題。使用搜索引擎能解決90%的問題，我就是w3cschool學(xué)的。

《MySQL必知必會》

如果真想買書看，可以看這本，適合新手向的學(xué)習(xí)，看基礎(chǔ)概念和查詢相關(guān)的章節(jié)即可。網(wǎng)絡(luò)上大部分MySQL都是偏DBA的'。

如果想深入，可以看《高性能MySQL》，對分析師沒啥用。至于另外一個方向NoSQL，對入門者還是小眾了些。

如果有余力，就學(xué)習(xí)正則表達(dá)式吧，清洗數(shù)據(jù)的工作就靠它了。

　 　數(shù)據(jù)分析師的必讀書單：統(tǒng)計學(xué)

統(tǒng)計學(xué)是比較大的范圍，分析師往后還需要學(xué)線性代數(shù)和矩陣、關(guān)系代數(shù)等。初學(xué)者不需要掌握所有公式定理的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，懂得如何應(yīng)用就行用。

《深入淺出統(tǒng)計學(xué)》

大概是最啰嗦的深入淺出系列，從賣橡皮鴨到賭 bo機(jī)的案例，囊括了常用的統(tǒng)計分析如假設(shè)檢驗、概率分布、描述統(tǒng)計、貝葉斯等。書本注重應(yīng)用和趣味性，數(shù)學(xué)推理一般。

《商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計》

國外的經(jīng)典教材，已經(jīng)出到第十二版了。國外教材都有豐富有趣的案例，所以讀起來會比國內(nèi)的輕松不少。如果你還在讀書，不妨買這本看一看。

名字既然有商務(wù)與經(jīng)濟(jì)，所以書中輔以了大量的相關(guān)案例。書內(nèi)容很多，看起來不會快，適合細(xì)讀。

《The Elements of Statistical Learning》

稍微有一些難度的英文書籍，屬于進(jìn)階版統(tǒng)計學(xué)，國外很推崇。如果要往機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展，這本書可以打下很好的基礎(chǔ)。

以上書籍的難度是逐步遞增的。統(tǒng)計學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，是概率、矩陣等實際應(yīng)用?，F(xiàn)在已經(jīng)有很多統(tǒng)計工具，Excel的分析工具庫、傳統(tǒng)行業(yè)的SPSS、SAS以及R、Python等，使用過程都不用計算推導(dǎo)，大學(xué)考試才會考，現(xiàn)在都是計算機(jī)解決，輕松不少。

數(shù)據(jù)分析師的必讀書單：業(yè)務(wù)知識

不同領(lǐng)域的業(yè)務(wù)知識都不一樣，這里以互聯(lián)網(wǎng)舉例。

《增長黑客》

增長黑客的概念就是隨著這本書的暢銷傳播開來。增長黑客在國內(nèi)即是數(shù)據(jù)分析+運(yùn)營/產(chǎn)品的復(fù)合型人才。這本書好的地方在于拓展思路，告訴我們數(shù)據(jù)能夠做什么，尤其是連AB測試都不清楚的新人。

實際涉及的業(yè)務(wù)知識不多，我推薦，是希望新人能夠了解數(shù)據(jù)驅(qū)動的概念，這本算是我走上數(shù)據(jù)化運(yùn)營的啟蒙讀物了。

《從零開始做運(yùn)營》

知乎亮哥的書籍，互聯(lián)網(wǎng)所有的數(shù)據(jù)都是和運(yùn)營相關(guān)的，如果是新手，就以此學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)知識。如果已經(jīng)工作很多，就略過吧。

本文標(biāo)題：nosql書籍知乎的簡單介紹
標(biāo)題URL：http://sd-ha.com/article22/hcoicc.html

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