杰特JET的博客

Amazon Aurora 论文解读复制与一致性计算与存储分离架构存储引擎基本操作WritesCommitsReadsReplicas总结 Aurora是一个OLTP的分布式数据库。 Amazon认为随着分布式系统的发展以及架构的演进，传统数据库的磁盘IO瓶颈已经变成了计算存储分离架构下网络IO（以及事务先关的IO处理的过程）。的Aurora通过计算节点和存储节点分离，计算节点scale up，存储节点scale out的理念将公有云的关系数据库产品推向了一个新的高度。 传统关系数据库三宗罪，扩展性、可

Google Spanner 论文笔记架构复制与一致性TrueTime事务数据迁移 Google Spanner是谷歌的全球级分布式数据库（Golbally-Distributed Database）。Spanner的扩展性达到了全球级，可以扩展到数百个数据中心，数百万台机器，上万亿行数据，除了夸张的可扩展性之外，他还能通过同步复制和多版本控制MVCC来满足外部一致性。支持垮数据中心的事务。是一个大规模分布式技术和传统关系型数据库技术的完美融合。 架构 Spanner的模型和MegaStore系统较为相似

Microsoft SQL Azure 本笔记出自论文《Extreme Scale with Full SQL Language Support in Microsoft SQL Azure》和一些网络资料。论文在开头就提到了，很多互联网行业做出的存储产品如Google Bigtable、Yahoo PNUTS、Amazon Dynamo等，其提供的ACID事务、一致性保证是和传统的关系型数据库有很大区别的。互联网行业通过其上层业务的抽象，将一致性及事务限制在特定的consistency domain中，从

LevelDB简介综述leveldb整体架构提供接口db.h技术memtableWALsstableManifestcacheLRU cacheLRU的优缺点filterlevelDB初始化compactioncompaction的触发参考链接 综述 level是使用lsm tree作为单机数据结构的存储引擎 内存中的 MemTable 写满后，会转换为 Immutable MemTable，然后被后台线程 compact 成按 key 有序存储的 SSTable（顺序写）。 SSTable 按照数据从新到