Hypertable

本文从Google的Bigtable出发,介绍了其作为大规模数据存储解决方案的特点与应用场景,并详细阐述了基于Bigtable设计理念的开源项目Hypertable,强调了两者在数据存储方面的独特优势。

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Hypertable

【源起】

  • 談到Hypertable要從Google用來儲存結構化數據的分散式資料庫,也就是Bigtable,開始說起,為了達到高讀取效能與Petabyte等級的資料庫容量,因此,Google設計出了一套底層為B-tree資料結構型式的儲存格式,並更改了傳統關聯式資料庫以Row來鎖定一筆資料的觀點,而採用更細緻化的Cell觀點來切入資料庫內容,並且在Cell又加上了版本控制的觀念以掌控日益新增的Cell資料版本數目,由於鎖定的目標由原本的Row縮小到Cell,因此用來定位之標的就由原本的Primary Key延伸而成為了Row Key+Column Family+Column Qualifier+Timestamp的組合,這些觀念會在稍後的章節詳細說明。然而,Bigtable的出現並不是為了取代傳統關聯式資料庫系統(RDBMS),像是在Google內部還是會用到像是MySQL等傳統資料庫,原因是這2種型態的資料庫訴求的功能面並不相同,Bigtable強調的是在數量龐大的資料庫中快速搜尋與讀取資料的效能,但是寫入效能不見得優於RDBMS,所以在一般Transaction導向應用的程式,如果常需要寫入動作或Rollback動作,而較不在乎Real-Time讀取效能的應用,還是以RDBMS較易於使用,關於Bigtable的應用面包括:存放網站索引記錄,Google Earth的衛星照片,Google Finance的金融資料記錄等等,可存放的資料單位容量大小從數kb到數十gb都可以存放,對於搜尋引擎公司來說Bigtable無疑是搜尋引擎之資料庫的最佳解決方案。
  • 有鑑於此,搜尋引擎公司-Zvents-根據Google的9位研究人員在2006年發表的《Bigtable:Bigtable設計規格》為基礎,推出了一款以C++撰寫的分散式儲存結構化數據之資料庫系統-Hypertable開放原始碼專案。
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