1. 序
2. 思想篇
CAP
最終一致性
變體
BASE
其他
I/O的五分鐘法則
不要刪除數(shù)據
RAM是硬盤,硬盤是磁帶
Amdahl定律和Gustafson定律
萬兆以太網
3. 手段篇
一致性哈希
亞馬遜的現(xiàn)狀
算法的選擇
Quorum NRW
Vector clock
Virtual node
gossip
Gossip (State Transfer Model)
Gossip (Operation Transfer Model)
Merkle tree
Paxos
背景
DHT
Map Reduce Execution
Handling Deletes
存儲實現(xiàn)
節(jié)點變化
列存
描述
特點
4. 軟件篇
亞數(shù)據庫
MemCached
特點
內存分配
緩存策略
緩存數(shù)據庫查詢
數(shù)據冗余與故障預防
Memcached客戶端（mc）
緩存式的Web應用程序架構
性能測試
dbcached
Memcached 和 dbcached 在功能上一樣嗎?
列存系列
Hadoop之Hbase
耶魯大學之HadoopDB
GreenPlum
FaceBook之Cassandra
Cassandra特點
Keyspace
Column family（CF）
Key
Column
Super column
Sorting
存儲
API
Google之BigTable
Yahoo之PNUTS
特點
PNUTS實現(xiàn)
Record-level mastering 記錄級別主節(jié)點
PNUTS的結構
Tablets尋址與切分
Write調用示意圖
PNUTS感悟
微軟之SQL數(shù)據服務
非云服務競爭者
文檔存儲
CouchDB
特性
Riak
MongoDB
Terrastore
ThruDB
Key Value / Tuple 存儲
Amazon之SimpleDB
Chordless
Redis
Scalaris
Tokyo cabinet / Tyrant
CT.M
Scalien
Berkley DB
MemcacheDB
Mnesia
LightCloud
HamsterDB
Flare
最終一致性Key Value存儲
Amazon之Dynamo
功能特色
架構特色
BeansDB
簡介
更新
特性
性能
Nuclear
兩個設計上的Tips
Voldemort
Dynomite
Kai
未分類
Skynet
Drizzle
比較
可擴展性
數(shù)據和查詢模型
持久化設計
5. 應用篇
eBay 架構經驗
淘寶架構經驗
Flickr架構經驗
Twitter運維經驗
運維經驗
Metrics
配置管理
Darkmode
進程管理
硬件
代碼協(xié)同經驗
Review制度
部署管理
團隊溝通
Cache
云計算架構
反模式
單點失敗（Single Point of Failure）
同步調用
不具備回滾能力
不記錄日志
無切分的數(shù)據庫
無切分的應用
將伸縮性依賴于第三方廠商
OLAP
OLAP報表產品最大的難點在哪里？
NOSQL們背后的共有原則
假設失效是必然發(fā)生的
對數(shù)據進行分區(qū)
保存同一數(shù)據的多個副本
動態(tài)伸縮
查詢支持
使用 Map/Reduce 處理匯聚
基于磁盤的和內存中的實現(xiàn)
僅僅是炒作?
6. 附
感謝
版本志
引用
序
日前國內沒有一套比較完整的NoSQL數(shù)據庫資料，有很多先驅整理發(fā)表了很多，但不是很系統(tǒng)。不材嘗試著將各
家的資料整合一下，并書寫了一些自己的見解。
本書寫了一些目前的NoSql的一些主要技術，算法和思想。同時列舉了大量的現(xiàn)有的數(shù)據庫實例。讀完全篇，相信
讀者會對NoSQL數(shù)據庫了解個大概。
另外我還準備開發(fā)一個開源內存數(shù)據庫galaxydb.本書也是為這個數(shù)據庫提供一些架構資料。 |
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