Nosql数据库实践：从Hypertable到PNUTS

"这篇分享主要涉及使用 Nosql 数据库的经验，包括 Hypertable、Google BigTable、以及 Yahoo 的 PNUTS。" 在大数据处理和分布式存储领域，Nosql（Not Only SQL）数据库因其高可扩展性、灵活性和高性能，成为许多企业和开发者的选择。本文将深入探讨其中的几个关键系统。 首先，Hypertable 是一款开源的分布式数据存储系统，灵感来源于 Google 在2006年发表的《Bigtable：结构化数据的分布存储系统》论文。它是以C++编写，设计目标是支持1000个节点的规模，并可以部署在HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和KFS（Kodo File System）之上。据描述，Hypertable 在早期阶段就展现出良好的性能，写入速度可达7MB/s，读取速度可达1Mcells/s。虽然实际应用案例较少，但随着百度的赞助支持，Hypertable 的潜力和未来发展值得期待。 Google 的 BigTable 是一种分布式表结构，被广泛应用于 Google 的众多产品中，如 Google App Engine Datastore。Google App Engine Datastore 是基于 BigTable 构建的，提供了一个简单接口，用于处理结构化的应用程序数据。与 Amazon 的 SimpleDB 相比，App Engine Datastore 支持更丰富的数据类型和更复杂的集合操作。然而，值得注意的是，App Engine Datastore 只能在 Google App Engine 平台上使用，无法直接在外部进行并发访问。 接下来是 Yahoo 的 PNUTS（普适的非统一命名空间交易系统），这是一个专门为 Yahoo! 的 web 应用设计的分布式数据库系统。PNUTS 遵循 CAP 理论，即在一致性、可用性和分区容错性之间做出权衡，尤其适合那些对数据一致性要求不那么严格的应用场景。PNUTS 通常与 Yahoo 的另一产品 Sherpa 结合使用，构建大规模并行且地理分布式的数据存储解决方案。 Nosql 数据库如 Hypertable、BigTable 和 PNUTS 都是应对大数据挑战的重要工具，它们各自有着独特的设计和应用场景。选择合适的 Nosql 解决方案取决于具体业务需求，如数据一致性、扩展性、性能和可用性等因素。在实际应用中，开发者需要根据这些因素进行综合评估，以实现最佳的系统性能和稳定性。