BigTable

一、前言 　　在上一篇理解了Paxos算法的理论基础后，接下来看看Paxos算法在工程中的应用。 二、Chubby 　　Chubby是一个面向松耦合分布式系统的锁服务，GFS（Google File System）和Big Table等大型系统都是用它来解决分布式协作、元数据存储和Master选举等一些列与分布式锁服务相关的问题。Chubby的底层一致性实现就是以Paxos算法为基础，Chubby提供了粗粒度的分布式锁服务，开发人员直接调用Chubby的锁服务接口即可实现分布式系统中多个进程之间粗粒度的同控制，从而保证分布式数据的一致性。 　　 2.1 设计目标 　　Chubby被设计成为一个 需要访问中心化的分布式锁服务 。 　　① 对上层应用程序的侵入性更小，使用一个分布式锁服务的接口方式对上层应用程序的侵入性更小，应用程序只需调用相应的接口即可使用分布式一致性特性，并且更易于保持系统已有的程序结构和网络通信模式。 　　② 便于提供数据的发布与订阅，在Chubby进行Master选举时，需要使用一种广播结果的机制来向所有客户端公布当前Master服务器，这意味着Chubby应该允许其客户端在服务器上进行少量数据的存储和读取（存储主Master地址等信息），也就是对小文件的读写操作。数据的发布与订阅功能和锁服务在分布式一致性特性上是相通的。 　　③ 开发人员对基于锁的接口更为熟悉

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 导读： 本文带你了解面向列与面向行的数据库。 大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。 属于同一列的字段通常具有相同的数据类型。例如，如果我们定义了一个包含用户数据的表，那么所有的用户名都将是相同的类型，并且属于同一列。在逻辑上属于同一数据记录（通常由键标识）的值的集合构成一行。 对数据库进行分类的方法之一是按数据在磁盘上的存储方式进行分类：按行或按列进行分类。表可以水平分区（将属于同一行的值存储在一起），也可以垂直分区（将属于同一列的值存储在一起）。图1-2描述了这种区别：a）显示了按列分区的值，b）显示了按行分区的值。 面向行的数据库的例子很多：MySQL、PostgreSQL和大多数传统的关系数据库。而两个开源的、面向列数据存储的先驱则是MonetDB和C-Store（C-Store是Vertica的开源前身）。 01 面向行的数据布局 面向行的数据库按记录或行来存储数据。它的布局非常接近表格的数据表示方法，即其中每一行都具有相同的字段集合。例如，面向行的数据库可以有效地存储用户条目，其中包含姓名、出生日期和电话号码： | ID | Name | Birth Date | Phone Number | | 10

本文是关于Bob大叔关于整洁架构的一篇学习笔记。 前言 整洁架构(Clean Architecture)是由Bob大叔在2012年提出的一个架构模型，顾名思义，是为了使架构更简洁。 在开始深入的介绍这个架构之前，Bob大叔首先提到了 近些年来比较流行的一个系统架构，包括Hexagonal Architecture，Onion Architecture，以及他自己以前提出的Screaming architecuture等。并且着中说道通过这些架构产生的系统特点是： 独立的框架. 这样的架构并不依赖与应用软件的具体库包，这样可以将框架作为工具，而不必将你的系统都胡乱混合在一起。 可测试. 业务规则能够在没有UI和数据库 或Web服务器的情况下被测试。 UI的独立性. UI改变变得容易，不必改变系统的其余部分，一个Web UI能被一个控制台或专门的图形UI替代, 这些读不必更改业务核心规则。 数据库的独立性. 你能够在Oracle或SQL Server Mongo, BigTable, CouchDB,或之间切换, . 你的业务规则不会和数据库绑定 独立的外部代理，其实你的业务规则可以对其外面的技术世界毫无所知，比如是否使用了MVC或DCI都可以不关心。 好的，接下来一起了解一下clean architecture： 依赖规则(Dependency Rule)

世界上只有两种开发人员，一种使用数据库系统的，一种开发数据库系统的。 数据是系统最重要的信息。大部分系统都是对数据的管理。应用系统通过数据模型来构建现实世界，通过算法操作对象或数据结构，来改变数据模型的状态。数据被组织在操作系统文件中，我们通过数据系统来组织，查询，搜索，处理数据。 本文将从数据库的发展、数据库的分类、常见数据库架构，数据库常见概念和技术等方面探讨这个我们接触最多的底层系统，并通过穿插不同数据库的实现原理，来了解数据库的具体实现。 本文分为五个大章节。 探古溯源 ，从数据库的诞生，发展，现状和展望来了解数据库存在的意义，以及数据库设计的历史与现实原因。 百家争鸣 ，本节从不同分类方式，讲解一些不同的数据库系统实现，有助于拓展我们的视野，在技术选型时可以作为参考( 底层数据库系统的选型对整个系统的架构实在太重要了 )。 承上启下 ，本节是整篇文章的中间章节，前两章以兴趣点，纯理论展开，在本节中将对前两章做一个总结，有了前两章知识，我们已经可以去选择适合项目需求的数据库系统，对那些想更深入了解底层存储的同学也可以选择自己感兴趣的数据库类型和方案找到相应的实现，从而进入下一步学习。下面两章将讲解更多具体的技术点。 知行合一 ，这一章节将讲解数据库的实现，分析一些数据库架构，分布式问题和解决方案，透析具体的数据库常见的技术点。 针对不同兴趣，大家可以按需取之，跳过不感兴趣的

MapReduce 是 Google 大数据处理的三驾马车之一，另外两个是 GFS 和 Bigtable。它在倒排索引、PageRank 计算、网页分析等搜索引擎相关的计数中都有大量的应用。 MapReduce 的本质就是分治算法。 如何理解分治算法？ 分支算法（divide and conquer）的核心思想就是，分而治之，也就是将原问题划分成 n 个规模较小，并且结构与原问题相似的子问题，递归地解决这些子问题，然后在合并其结果，就得到原问题的解了。 这个定义看起来有点类似递归的定义。关于分支与递归的区别，分支算法是一种处理问题的思想，递归是一种编程技巧。实际上，分治算法一般都比较适合用帝归来实现的。 分治算法的递归实现中，每一层递归都会涉及这样三个操作： 分解：将原问题分解成一系列子问题； 解决：递归地求解各个子问题，若子问题足够小，则直接求解； 合并：将子问题的结果合并成原问题。 分治算法能解决的问题，一般需要满足下面这几个条件： 原问题与分解成的小问题有相同的模式； 原问题分解成的子问题可以独立求解，子问题之间没有相关性，这一点是分治算法跟动态规划的明显区别； 具有分解终止条件，也就是说，当问题足够小时，可以直接求解； 可以将子问题合并成原问题，而这个合并操作的复杂度不能太高，否则就起不到减小算法总体复杂度的效果了。 分支算法应用举例分析

我正在研究数据库，我正在研究关系数据库的一些局限性。 我得到大桌子的连接是非常昂贵的，但我不完全确定为什么。 DBMS需要做什么才能执行连接操作，瓶颈在哪里？ 非规范化如何帮助克服这笔费用？ 其他优化技术（例如索引）如何帮助？ 欢迎个人经历！ 如果您要发布资源链接，请避免使用Wikipedia。 我知道在哪里找到它。 与此相关，我想知道云服务数据库（如BigTable和SimpleDB）使用的非规范化方法。 看到 这个问题 。 #1楼 当您考虑连接的复杂性类时，决定是否进行非规范化或规范化是一个相当简单的过程。 例如，当查询为O（k log n）时，我倾向于使用规范化来设计我的数据库，其中k是相对于所需输出幅度的。 非规范化和优化性能的简单方法是考虑规范化结构的更改如何影响非规范化结构。 然而，它可能是有问题的，因为它可能需要事务逻辑来处理非规范化的结构化。 关于正常化和非规范化的争论不会结束，因为问题是巨大的。 自然解决方案需要两种方法存在许多问题。 作为一般规则，我总是存储一个可以重构的规范化结构和非规范化缓存。 最终，这些缓存可以帮助我解决未来的规范化问题。 #2楼 您加入表格的顺序非常重要。 如果您有两组数据，请尝试以某种方式构建查询，以便首先使用最小的数据来减少查询必须处理的数据量。 对于某些数据库而言无关紧要，例如MS SQL在大多数情况下确实知道正确的连接顺序。

阿里妹导读 ：2006 年10 月Google 发布三架马车之一的《Bigtable：A Distributed Storage System for Strctured Data》论文之后，Powerset 公司就宣布 HBase 在 Hadoop 项目中成立，作为子项目存在。后来，在2010 年左右逐渐成为 Apache 旗下的一个顶级项目。可能是实际应用中包装得太好，很多人对于 HBase 的认识止步于 NoSQL 。今天，蚂蚁金服的南俊从基础开始讲起，希望有助于增强大家在实际业务中对 HBase 的理解。 一、 HBase 简介 HBase 名称的由来是由于其作为 Hadoop Database 存在的，用来存储非结构化、半结构化数据。 要想知道 HBase 的用途，就需要看一看其在 Apache 的 Hadoop 生态系统中的位置，可以看到 HBase 是构建在 HDFS 之上的，这是由于 HBase 内部管理的文件全部都是存储在 HDFS 当中的。同时，MapReduce 这个计算框架在 HBase 之上又提供了高性能的计算能力来处理海量数据。此外还有一些像 Pig、Hive 用来提供高层语言的支持。还有 Sqoop 用来完成传统数据库到 HBase 之间的数据迁移。类似衍生出来的新技术还有很多，有兴趣的同学可以自己去了解一下。 原文链接 来源： oschina 链接：

是Oracle还是MySQL或者他们自己构建的东西？ #1楼 Google主要使用Bigtable。 Bigtable是一个分布式存储系统，用于管理结构化数据，旨在扩展到非常大的规模。 有关更多信息，请从 此处 下载文档。 Google还为其部分应用程序使用Oracle和MySQL数据库。 您可以添加的任何其他信息非常感谢。 #2楼 Spanner 是Google全球分布式关系数据库管理系统（RDBMS），是 BigTable 的继承者。 Google声称它不是一个纯粹的关系系统，因为每个表都必须有一个主键。 这 是论文的链接。 Spanner是Google的可扩展，多版本，全局分布和同步复制的数据库。 它是第一个在全球范围内分发数据并支持外部一致的分布式事务的系统。 本文描述了Spanner的结构，功能集，各种设计决策的基本原理以及暴露时钟不确定性的新颖时间API。 此API及其实现对于支持外部一致性和各种强大功能至关重要：过去的非阻塞读取，无锁只读事务以及整个Spanner中的原子模式更改。 Google发明的另一个数据库是 Megastore 。 这是摘要： Megastore是一种存储系统，旨在满足当今互动在线服务的需求。 Megastore以一种新颖的方式将NoSQL数据存储的可扩展性与传统RDBMS的便利性相结合，并提供强大的一致性保证和高可用性。