Cassandra最初源自Facebook,结合了Google BigTable面向列的特性和[Amazon Dynamo](http://en.wikipedia.org/wiki/Dynamo(storagesystem) ) 分布式哈希(DHT)的P2P特性于一身,具有很高的性能.可扩展性.容错.部署简单等特点. 它虽然有多的优点,但国内使用的公司貌似不多,远没有Hbase和MongoDB火,从百度指数上可以明显看到这三个系统在国内的热度对比.相对国内冷静的市场来说,Cassandra在国

1.什么是二级索引? 我们前面已经介绍过Cassandra之中有各种Key,比如Primary Key, Cluster Key 等等.如果您对这部分概念并不熟悉,可以参考之前的文章: [Cassandra教程] (四)使用Key的正确姿势 对于Cassandra来说,一级索引就是Primary Key. 因为查询的时候,可以直接根据Key算出token然后直接获取对应的记录. 而二级索引,作为辅助索引就是为了找到一级索引.然后再通过一级索引找到真正的值 原文链接:http://www.flym

http://www.open-open.com/lib/view/open1424916275249.html

原译文地址:http://www.tuicool.com/articles/qqQV7za http://www.zhihu.com/question/19887265 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7526689 http://blog.nosqlfan.com/about http://forchenyun.iteye.com/blog/942448 Log Structured Merge Trees(LSM) 原理 十年前,谷

记内存中的树为T0, 硬盘上的树按时间顺序,记做T1, ..., Tk 读: T0 Tk -> Tk-1 -> ... -> T0 写 T0 T0超过一定大小后,插入硬盘变为Tk+1 复杂度 读:最坏需要读k+1棵树,所以需要定期合并,从而使得只有常数棵树. 写:T0需要O(log)次操作,T0写入硬盘是Append-only的. 比较B+-Tree和LSM-Tree,可以发现对于Scan,前者需要O(logN)次查找,而后者只需要O(k)次(Ti的大小和N无关). 原理上,无论是B+-

JSON已经被开发者在很多场景中频繁使用,但是其实将Cassandra用于JSON或其他面向文档的用例并不容易. 为了让开发者在使用原生的JSON的同时还能享受Cassandra带来的可靠性和伸缩性,我们开发了Stargate Cassandra Documents API--它使得绝大多数的Cassandra发行版本都能通过一个REST API使用JSON. 如果你像我一样,当你开始编写一些新应用程序时,你可能会发现你自己在使用JSON.也许你正在使用Node.js或Python或任何其他动态

在2017年5月芝加哥举办的世界顶级数据库会议SIGMOD/PODS上,作为全球最大的公有云服务提供商,Amazon首次系统的总结了新一代云端关系数据库Aurora的设计实现.Aurora是Amazon在2014 AWS re:Invent大会上推出的一款全新关系数据库,提供商业级的服务可用性和数据可靠性,相比MySQL有5倍的性能提升,并基于RDS 提供自动化运维和管理: 经过2年时间发展,Aurora已经成长为AWS 客户增长最快的云服务之一,包括全球知名的在线游戏网站Expedia.社交游

本文由  网易云发布. 在2017年5月芝加哥举办的世界顶级数据库会议SIGMOD/PODS上,作为全球最大的公有云服务提供商,Amazon首次系统的总结 了新一代云端关系数据库Aurora的设计实现. Aurora是Amazon在2014 AWS re:Invent大会上推出的一款全新关系数据库,提供 商业级的服务可用性和数据可靠性,相比MySQL有5倍的性能提升,并基于RDS 提供自动化运维和管理: 经过2年时间发展,Aurora已经成长为AWS 客户增长最快的云服务之一,包括全球知名的在线

原文出处:阿里云RDS-数据库内核组 HybridDB for MySQL(原名petadata)是面向在线事务(OLTP)和在线分析(OLAP)混合场景的关系型数据库.HybridDB采用一份数据存储来进行OLTP和OLAP处理,解决了以往需要把一份数据多次复制来分别进行业务交易和数据分析的问题,极大地降低了数据存储的成本,缩短了数据分析的延迟,使得实时分析决策称为可能. HybridDB for MySQL兼容MySQL的语法及函数,并且增加了对Oracle常用分析函数的支持,100%完全兼

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是分布式系统的第九篇文章. 今天给大家分享的内容是LSM树,它的英文是Log-structed Merge-tree.看着有些发怵,但其实它的原理不难,和B树相比简直算是小儿科了. 并且这也是一个非常经典的数据结构,并且在大数据系统当中有非常广泛的应用.有许多耳熟能详的经典系统,底层就是基于LSM树实现的.因此,今天就和大家一起来深入学习一下它的原理. 背景知识 首先,我们先从背景知识开始.我们之前介绍B+树的时候说过,B+树和B树

先看懂文献1和2 1. 先了解sstable.SSTable: Sorted String Table [2] [10] WiscKey:  类似myisam, key value分离, 根据ssd优化,降低io放大. 2. 再了解Compaction 三种 from 太阁技术秀:一起聊聊cassandra 1)SizeTieredCompactionStrategy (STCS):每四个数据块压一块,对于insert多的系统好. 2)LeveledCompactionStrategy(LCS)

转自:http://0351slc.com/portal.php?mod=view&aid=12 近期网络上呈现了有关catena.benchmarking boltdb等时刻序列存储办法的介绍,Go社区也有相似的谈论论题,呈现了seriesly.influxDB.prometheus等优异项目.原文作者Jason moiron现在从事Datadog有关工作,文中他关于时刻序列数据库宣布了一些观点,(网友们在Hacker News上也有精彩的谈论)咱们一起来认识下. 时刻序列模型和图形式先于计算

写在前面 cassandra3.x官方文档的非官方翻译.翻译内容水平全依赖本人英文水平和对cassandra的理解.所以强烈建议阅读英文版cassandra 3.x 官方文档.此文档一半是翻译,一半是个人对cassandra的认知.尽量将我的理解通过引用的方式标注,以示区别.另外文档翻译是项长期并有挑战的工作,如果你愿意加入cassandra git book,可以发信给我.当然你也可以加入我们的QQ群,104822562.一起学习探讨cassandra. 数据存储引擎 Cassandra使用类

理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable: Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map,这个map被行键,列键,和时间戳索引.每一个值都是连续的byte数组.(A Bigtable is a sparse

Twitter工程团队近期提供了Twitter核心技术的演进和扩展的详细资料,这些核心技术支撑了Twitter自营数据中心的系统架构,用于提供社会媒体服务.他们分享的关键经验包括:超越原始规格和需求进行系统架构,并在流量趋向设计容量上限时迅速做出大刀阔斧的改进:不存在所谓的“临时更改或变通方案”,因为变通方案会成为技术债务:聚焦于为任务提供适合的工具,但这意味合理领会所有可能的用例:对内部的和社区最佳实践的文档工作已成为一种“力量倍增器”. 根据近期Twitter工程博客上的一篇博文,Twitt

作者:京东物流 刘家存 随着数据量的增大,传统关系型数据库越来越不能满足对于海量数据存储的需求.对于分布式关系型数据库,我们了解其底层存储结构是非常重要的.本文将介绍下分布式关系型数据库 TiDB 所采用的底层存储结构 LSM 树的原理. 1 LSM 树介绍 LSM 树(Log-Structured-Merge-Tree) 日志结构合并树由 Patrick O'Neil 等人在论文<The Log-Structured Merge Tree>(https://www.cs.umb.edu/~p

写在前面 cassandra3.x官方文档的非官方翻译.翻译内容水平全依赖本人英文水平和对cassandra的理解.所以强烈建议阅读英文版cassandra 3.x 官方文档.此文档一半是翻译,一半是个人对cassandra的认知.尽量将我的理解通过引用的方式标注,以示区别.另外文档翻译是项长期并有挑战的工作,如果你愿意加入cassandra git book,可以发信给我.当然你也可以加入我们的QQ群,104822562.一起学习探讨cassandra. 如何写 Cassandra写的时候分好

前言 传统数据库遇到的问题,数据量很大的时候无法存储:没有很好的备份机制:数据达到一定数量开始缓慢,很大的话基本无法支撑:因此我们需要探究更加合适的数据库来支撑我们的业务. HBase 什么是HBase Hbase(Hadoop Database)是建立在HDFS之上的分布式.面向列的NoSQL的数据库系统. HBase特点 优点: 海量存储:适合存储PB级别的海量数据,采用廉价PC存储的情况下,能在几十到百毫秒内返回数据. 列式存储(半结构化或非结构化数据):即列族存储,对于数据结构字段不够确

前言 现今互联网科技发展日新月异,大数据.云计算.人工智能等技术已经成为前瞻性产品,海量数据和超高并发让传统的 Web2.0 网站有点力不从心,暴露了很多难以克服的问题.为此,Google.Amazon .Powerset 等各大平台纷纷推出 NoSQL 技术以应对市场的急速发展,近10年间NoSQL技术百花齐放,HBase.Redis.MongoDB.Cassandra 等技术纷纷涌现.本文主要向各位介绍 HBase 的发展历史,基础结构与原理,应用的场景,对常用的 JAVA API 操作进行

HBase底层存储原理——我靠,和cassandra本质上没有区别啊!都是kv 列存储,只是一个是p2p另一个是集中式而已! 首先HBase不同于一般的关系数据库, 它是一个适合于非结构化数据存储的数据库. 另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. 什么是BigTable: Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map, 这个map被行键,列键,和时间戳索引. 每一个值都是连续的byte数组. (A Bigtable is a sparse, distributed,