第1周 进入NoSQL世界；NoSQL与SQL的战争

关系数据库的弱点：

很难进行分布式部署，I/O瓶颈显著。依赖于强大的服务器，需要花更大代价才可以突破性能极限

难以处理非结构化数据

all-in-one

nosql数据库家族：

键值(key-value)数据库。如，redis、memcached

面向文档的数据库。如，mongodb

面向列的数据库。如，hbase、cassandra

面向图的数据库。如，neo4j

bigtable 数据模型：

参考 http://www.jb51.cc/article/p-oyzdlwjv-bdh.html

Bigtable不是关系型数据库，但是却沿用了很多关系型数据库的术语，像table（表）、row（行）、column（列）等。这容易让读者误入歧途，将其与关系型数据库的概念对应起来，从而难以理解论文。Understanding HBase and BigTable是篇很优秀的文章，可以帮助读者从关系型数据模型的思维定势中走出来。

本质上说，Bigtable是一个键值（key-value）映射。按作者的说法，Bigtable是一个稀疏的，分布式的，持久化的，多维的排序映射。

先来看看多维、排序、映射。Bigtable的键有三维，分别是行键（row key）、列键（column key）和时间戳（timestamp），行键和列键都是字节串，时间戳是64位整型；而值是一个字节串。可以用(row:string,column:string,time:int64)→string来表示一条键值对记录。

行键可以是任意字节串，通常有10-100字节。行的读写都是原子性的。Bigtable按照行键的字典序存储数据。Bigtable的表会根据行键自动划分为片（tablet），片是负载均衡的单元。最初表都只有一个片，但随着表不断增大，片会自动分裂，片的大小控制在100-200MB。行是表的第一级索引，我们可以把该行的列、时间和值看成一个整体，简化为一维键值映射，类似于：

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1. table{
2. "1":{sth.},//一行
3. "aaaaa":{sth.},
4. "aaaab":{sth.},
5. "xyz":{sth.},
6. "zzzzz":{sth.}
7. }

列是第二级索引，每行拥有的列是不受限制的，可以随时增加减少。为了方便管理，列被分为多个列族（column family，是访问控制的单元），一个列族里的列一般存储相同类型的数据。一行的列族很少变化，但是列族里的列可以随意添加删除。列键按照family:qualifier格式命名的。这次我们将列拿出来，将时间和值看成一个整体，简化为二维键值映射，类似于：

table{

//...

"aaaaa":{//一行

"A:foo":{sth.},//一列

"A:bar":{sth.},//一列

"B:":{sth.}//一列，列族名为B，但是列名是空字串

},

"aaaab":{//一行

"A:foo":{sth.},

"B:":{sth.}

},

//...

}

或者可以将列族当作一层新的索引，类似于：

table{

//...

"aaaaa":{//一行

"A":{//列族A

"foo":{sth.},//一列

"bar":{sth.}

},

"B":{//列族B

"":{sth.}

}

},

"aaaab":{//一行

"A":{

"foo":{sth.},

},

"B":{

"":"ocean"

}

},51); font-family:Arial"> 时间戳是第三级索引。Bigtable允许保存数据的多个版本，版本区分的依据就是时间戳。时间戳可以由Bigtable赋值，代表数据进入Bigtable的准确时间，也可以由客户端赋值。数据的不同版本按照时间戳降序存储，因此先读到的是最新版本的数据。我们加入时间戳后，就得到了Bigtable的完整数据模型，类似于：

table{

//...

"aaaaa":{//一行

"A:foo":{//一列

15:"y",//一个版本

4:"m"

},

"A:bar":{//一列

15:"d",

},

"B:":{//一列

6:"w"

3:"o"

1:"w"

}

},

//...

}

查询时，如果只给出行列，那么返回的是最新版本的数据；如果给出了行列时间戳，那么返回的是时间小于或等于时间戳的数据。比如，我们查询"aaaaa"/"A:foo"，返回的值是"y"；查询"aaaaa"/"A:foo"/10，返回的结果就是"m"；查询"aaaaa"/"A:foo"/2，返回的结果是空。

图1是Bigtable论文里给出的例子，Webtable表存储了大量的网页和相关信息。在Webtable，每一行存储一个网页，其反转的url作为行键，比如maps.google.com/index.html的数据存储在键为com.google.maps/index.html的行里，反转的原因是为了让同一个域名下的子域名网页能聚集在一起。图1中的列族"anchor"保存了该网页的引用站点（比如引用了CNN主页的站点），qualifier是引用站点的名称，而数据是链接文本；列族"contents"保存的是网页的内容，这个列族只有一个空列"contents:"。图1中"contents:"列下保存了网页的三个版本，我们可以用("com.cnn.www","contents:",t5)来找到CNN主页在t5时刻的内容。

再来看看作者说的其它特征：稀疏，分布式，持久化。持久化的意思很简单，Bigtable的数据最终会以文件的形式放到GFS去。Bigtable建立在GFS之上本身就意味着分布式，当然分布式的意义还不仅限于此。稀疏的意思是，一个表里不同的行，列可能完完全全不一样。