NoSQL数据库笔谈

概述NoSQL数据库笔谈

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1.序 2.思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆以太网 3.手段篇 一致性哈希 亚马逊的现状 算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip (Operation Transfer Model) Merkle tree paxos 背景 DHT Map Reduce Execution Handling Deletes 存储实现 节点变化 列存 描述 特点 4.软件篇 亚数据库 MemCached 特点 内存分配 缓存策略 缓存数据库查询 数据冗余与故障预防 Memcached客户端（mc） 缓存式的Web应用程序架构 性能测试 dbcached Memcached 和 dbcached 在功能上一样吗? 列存系列 Hadoop之Hbase 耶鲁大学之HadoopDB GreenPlum FaceBook之Cassandra Cassandra特点 Keyspace Column family（CF） Key Column Super column Sorting 存储 API Google之Bigtable Yahoo之PNUTS 特点 PNUTS实现 Record-level mastering 记录级别主节点 PNUTS的结构 tablets寻址与切分 Write调用示意图 PNUTS感悟 微软之sql数据服务 非云服务竞争者 文档存储 CouchDB 特性 Riak MongoDB Terrastore ThruDB Key Value / Tuple 存储 Amazon之SimpleDB Chordless Redis Scalaris Tokyo cabinet / Tyrant CT.M ScalIEn Berkley DB MemcacheDB Mnesia lightCloud HamsterDB Flare 最终一致性Key Value存储 Amazon之Dynamo 功能特色 架构特色 BeansDB 简介 更新 特性 性能 Nuclear 两个设计上的Tips Voldemort Dynomite Kai 未分类 Skynet Drizzle 比较 可扩展性 数据和查询模型 持久化设计 5.应用篇 eBay 架构经验 淘宝架构经验 Flickr架构经验 Twitter运维经验 运维经验 Metrics 配置管理 Darkmode 进程管理 硬件 代码协同经验 RevIEw制度 部署管理 团队沟通 Cache 云计算架构 反模式 单点失败（Single Point of Failure） 同步调用 不具备回滚能力 不记录日志 无切分的数据库 无切分的应用 将伸缩性依赖于第三方厂商 olAP olAP报表产品最大的难点在哪里？ NOsql们背后的共有原则 假设失效是必然发生的 对数据进行分区 保存同一数据的多个副本 动态伸缩 查询支持 使用 Map/Reduce 处理汇聚 基于磁盘的和内存中的实现 仅仅是炒作? 6.附 感谢 版本志 引用 

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总结

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