时光邮局 - 邮递员大叔

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推荐一篇文章,NoSQL数据库笔谈

poisonbian 0 2240 次浏览 聊聊技术

http://sebug.net/paper/databases/nosql/Nosql.html

我就不把内容粘贴过来了, 可以直接过去看, 下面仅给出目录~~

  1. 序

  2. 思想篇

    1. I/O的五分钟法则

    2. 不要删除数据

    3. RAM是硬盘,硬盘是磁带

    4. Amdahl定律和Gustafson定律

    5. 万兆以太网

    6. 变体

    7. CAP

    8. 最终一致性

    9. BASE

    10. 其他

  3. 手段篇

    1. 描述

    2. 特点

    3. 背景

    4. Gossip (State Transfer Model)

    5. Gossip (Operation Transfer Model)

    6. 亚马逊的现状

    7. 算法的选择

    8. 一致性哈希

    9. Quorum NRW

    10. Vector clock

    11. Virtual node

    12. gossip

    13. Merkle tree

    14. Paxos

    15. DHT

    16. Map Reduce Execution

    17. Handling Deletes

    18. 存储实现

    19. 节点变化

    20. 列存

  4. 软件篇

    1. 可扩展性

    2. 数据和查询模型

    3. 持久化设计

    4. Skynet

    5. Drizzle

    6. Amazon之Dynamo

    7. BeansDB

    8. Nuclear

    9. Voldemort

    10. Dynomite

    11. Kai

    12. 功能特色

    13. 架构特色

    14. 简介

    15. 更新

    16. 特性

    17. 性能

    18. 两个设计上的Tips

    19. Amazon之SimpleDB

    20. Chordless

    21. Redis

    22. Scalaris

    23. Tokyo cabinet / Tyrant

    24. CT.M

    25. Scalien

    26. Berkley DB

    27. MemcacheDB

    28. Mnesia

    29. LightCloud

    30. HamsterDB

    31. Flare

    32. CouchDB

    33. Riak

    34. MongoDB

    35. Terrastore

    36. ThruDB

    37. 特性

    38. Hadoop之Hbase

    39. 耶鲁大学之HadoopDB

    40. GreenPlum

    41. FaceBook之Cassandra

    42. Google之BigTable

    43. Yahoo之PNUTS

    44. 微软之SQL数据服务

    45. Cassandra特点

    46. Keyspace

    47. Column family（CF）

    48. Key

    49. Column

    50. Super column

    51. Sorting

    52. 存储

    53. API

    54. Record-level mastering 记录级别主节点

    55. PNUTS的结构

    56. Tablets寻址与切分

    57. Write调用示意图

    58. 特点

    59. PNUTS实现

    60. PNUTS感悟

    61. MemCached

    62. dbcached

    63. 特点

    64. 内存分配

    65. 缓存策略

    66. 缓存数据库查询

    67. 数据冗余与故障预防

    68. Memcached客户端（mc）

    69. 缓存式的Web应用程序架构

    70. 性能测试

    71. Memcached 和 dbcached 在功能上一样吗?

    72. 亚数据库

    73. 列存系列

    74. 非云服务竞争者

    75. 文档存储

    76. Key Value / Tuple 存储

    77. 最终一致性Key Value存储

    78. 未分类

    79. 比较

      1. 应用篇

        1. 假设失效是必然发生的

        2. 对数据进行分区

        3. 保存同一数据的多个副本

        4. 动态伸缩

        5. 查询支持

        6. 使用 Map/Reduce 处理汇聚

        7. 基于磁盘的和内存中的实现

        8. 仅仅是炒作?

        9. OLAP报表产品最大的难点在哪里？

        10. 单点失败（Single Point of Failure）

        11. 同步调用

        12. 不具备回滚能力

        13. 不记录日志

        14. 无切分的数据库

        15. 无切分的应用

        16. 将伸缩性依赖于第三方厂商

        17. 运维经验

        18. 代码协同经验

        19. Cache

        20. Metrics

        21. 配置管理

        22. Darkmode

        23. 进程管理

        24. 硬件

        25. Review制度

        26. 部署管理

        27. 团队沟通

        28. eBay 架构经验

        29. 淘宝架构经验

        30. Flickr架构经验

        31. Twitter运维经验

        32. 云计算架构

        33. 反模式

        34. OLAP

        35. NOSQL们背后的共有原则

      2. 附

        1. 感谢

        2. 版本志

        3. 引用


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