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我也要
不论对于什么数据库，druid es mysql hbase，凡是能实现秒级查询的数据库，无一不是借助将索引全部存入内存来加快索引。
所以入库的过程本质上就是建索引的过程，这个建索引过程就是有master节点发起的一个mapred任务。
索引只有两种：位图索引(druid hbase)，倒排索引（es）
当开始调用java scala版本的插入数据，或者flink sink中的插入数据，本质上就是为单条数据生成索引，并写入数据的过程。
所以生成索引和写入数据的过程是最重要的，涉及到整个分布式存储的架构，实际上写入数据过程就是一个mapred过程。
至于查询很简单，就是根据过滤条件到位图索引中检索。
查索引只是高性能的表现，本质上是因为建索引机制的高效完善。
凡所有的数据库或者分布式存储，学习过程中问自己四个问题
1.数据是如何写的，包括api函数和写数据过程。写数据本质上是由master发起一个mapred任务。
2.数据是如何读的，包括api函数和读数据过程。读的原理简单，但api一般较多。
3.为啥读快，索引原理
4.为啥写快，日志结构合并树（druid hbase）
主流分布式存储技术对比分析
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一 先不说分布式，先说在磁盘上索引怎么存储。 在内存里，索引肯定是以BST，Trie，Hashtable等形式存在，便于查找。在磁盘上的存储呢？ 1）不要想到树的序列化问题，不一样，第一，索引是先在磁盘后load到内存里，第二，树的序列化是说要完全保存树的结构，这里不需要，只需要是一颗平衡树就行。 2）其实就是一个symbol table，词典，key-value 表，在磁盘上时候不需要有
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[ceph] ceph之分布式存储
Ceph使用C++语言开发，是一个开放、自我修复和自我管理的开源分布式存储系统。具有高扩展性、高性能、高可靠性的优点。Ceph目前已得到众多云计算厂商的支持并被广泛应用。RedHat及OpenStack，Kubernetes都可与Ceph整合以支持虚拟机镜像的后端存储。粗略估计，我国70%—80%的云平台都将Ceph作为底层的存储平台，由此可见Ceph俨然成为了开源云平台的标配。
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理解倒排索引的实现思想，是掌握现代搜索技术的关键。Elasticsearch通过将"词项→文档"的逆向映射与分布式架构结合，实现了比传统数据库高几个数量级的搜索性能，这正是它成为搜索引擎首选技术栈的核心原因。Elasticsearch将查询词拆分为：["elasticsearch", "教程"]"张三" → 对应ID是5（就像目录写着"张三在第5页"）3. 正排索引的查询流程（以name查询为例）一、传统数据库的正排索引（以MySQL为例）2. 倒排索引的构建过程（以文章标题为例）
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