在分布式领域有个CAP理论(Brewer’s CAP Theorem) ，是说Consistency(一致性), Availability(可用性), Partition tolerance(分布) 三部分在系统实现只可同时满足二点，没法三者兼顾。所以架构设计师不要把精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍，选取最适合应用需求的其中之二。比如MySQL 5.1 c
原创
2009-07-21 17:30:00
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Yahoo!的PNUTS是一个分布式的数据存储平台，它是Yahoo!云计算平台重要的一部分。它的上层产品通常也称为Sherpa。按照官方的 描述，”PNUTS, a massively parallel and geographically distributed database system for Yahoo!’s web applications.” PNUTS显然就深谙CAP之道，考虑
阅读PNUTS论文的时候看到一个词汇：limits on ad tion software systems have an underlying database whi
原创
2023-06-15 15:53:22
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键值数据库：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris 列族数据库：HBase、BigTable、PNUTS、HadoopDB、Cassandra 文档数据库：MongoDB、CouchDB、Terrastore、CloudKit、RavenDB 图数据库：Neo4
原创
2021-12-23 15:06:26
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目前，知名度比较高的通用存储系统包括：Google GFS&Bigtable，Amazon Dynamo，Microsoft Azure存储系统及Yahoo PNUTS。其中，GFS&Bigtable，Azure存储系统及Yahoo PNUTS都有总控节点，Amazon Dynamo采用去中心化的P2P设计。 Amazon Dynamo看起来很优美，比如Dynamo论文中提到的技术比较酷，Dynamo没有中心节点，可以支持更大的系统规模。然而，Dynamo不是我心目中的理想架构，因为Dynamo有一致性的问题，系统设计复杂但解决的问题有限。如果需要保证一致性，就必须要求同一时刻
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2011-09-02 20:13:00
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Microsoft SQL Azure本笔记出自论文《Extreme Scale with Full SQL Language Support in Microsoft SQL Azure》和一些网络资料。论文在开头就提到了，很多互联网行业做出的存储产品如Google Bigtable、Yahoo PNUTS、Amazon Dynamo等，其提供的ACID事务、一致性保证是和传统的关系型数据库有很
Hbase 数据存储：
Hbase 数据文件都存在于hadoop上，hbase 依赖于hadoop中的hdfs系统，同时也是利用mapreduce
进行计算处理的。
作为bigtable的山寨版，都是基于b+树进行水平拆库，这样的数据库有Yahoo!PNUTS、SQL Azure、tabao oceanbase;
说到水平拆库还有另外一种方法就
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2023-12-02 15:15:16
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自动分裂是分布式系统中的一项重要技术，通常与自动迁移和负载均衡一起考虑，提供了系统的可扩展性和良好的性能。例如 Google 的 BigTable 和 Yahoo 的 PNUTS 都实现了类似的功能，我之前也认为这应该是一个好的分布式系统标配。但读了 Facebook 关于实时 Hadoop 的文章后，结合我自己在工程上的实践，我开始反思这一想法，认识到了这个功能的一些局限性。Facebook 在
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精选
2014-05-28 09:57:55
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