Google的主力数据存储系统Bigtable,Bigtable：非关系型数据库式的分布存储技术

BigTable是Google设计的分布式数据存储系统，用于处理大量数据的非关系数据库。BigTable是一个非关系数据库，是一个稀疏、分布式、持久的多维排序Map。Bigtable的设计目的是快速可靠地处理PB级数据，并可部署到数千台机器上。Bigtable实现了适用性广、可扩展性高、性能高、可用性高的目标。Bigtable已应用于60多个Google的产品和项目，包括GoogleAnalytics、GoogleFinance、Orkut、PersonalizedSearch、Writely和GoogleEarth。这些产品对Bigtable提出了不同的需求，有的需要高吞吐量的批量处理，有的需要及时向最终用户响应数据。Bigtable集群的配置也大不相同。有些集群只有几个服务器，而另一些集群需要数千个服务器来存储数百个TB数据。Bigtable在许多方面与数据库非常相似：它使用了许多数据库的实现策略。并行数据库和内存数据库具有可扩展性和高性能，但Bigtable提供了与这些系统完全不同的接口。Bigtable不支持完整的关系数据模型；相反，Bigtable为客户提供了一个简单的数据模型，客户可以动态地控制数据的分布和格式(alex注释：也就是说，对于BigTable来说，数据没有格式。用数据库领域的术语来说，数据没有Schema，用户自己定义Schema)，用户也可以自己推测(alex注(alex注)：reasonabout)底层存储数据的位置相关性(alex注释：位置相关性可以理解为树状结构，具有相同前缀的数据的存储位置接近。读取时，可以一次读取这些数据)。读取时，可以一次读取这些数据)。数据的下标是行和列的名称，名称可以是任何字符串。Bigtable将存储的数据视为字符串，但Bigtable本身不分析这些字符串，客户程序通常将各种结构化或半结构化的数据串行到这些字符串中。客户可以通过仔细选择数据模式来控制数据的位置相关性。最后，BigTable的模式参数可以用来控制数据是存储在内存还是硬盘上。特点:1、PB级数据适用于大规模海量数据；2、分布式并发数据处理效率高；3、易于扩展，支持动态伸缩；4、适用于廉价设备；5.、适合阅读操作，不适合写作操作。6、不适用于传统的关系数据库；应用:BigTable是谷歌的搜索、地图、金融、打印和社交网站Orkut、YouTube、博客网站Bloger等视频共享网站提供技术支持。此外，Google还为用户提供Bigtable云数据库——他们自己的搜索数据库，Gmail、在地图或YouTube等服务中使用已超过十年。Bigtable不像谷歌的其他产品那样开源，所以这种新的云服务只能通过开源接口ApacheHBase1.0.1API访问。Google承诺，CloudBigtable的延迟时间将限制在几毫秒(个位数)，每个美元的性能都是HBase。、类似数据库的两倍，如Cassandra。由于CloudBigtable支持HBase的应用接口，它可以与分布式系统基础设施Hadop生态系统中的现有应用集成，但也支持谷歌的云数据分析工具Clouddataflow。Bigtable云的特点如下：1。它可以扩展到数百个PB2。高可用性3。可复制4。数据以加密的形式传输和存储5。全托管6。数据谷歌与Hadoop生态系统集成，适用于金融、物联网、时间和市场，称Bigtable提供“无与伦比的性能”，“个位数毫秒延迟和两倍于其他非托管Nosql产品的性价比”。如下图所示，该图由谷歌发布，尚未被独立测量基准验证。

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