Google三大论文（一）BigTable:一个分布式的结构化数据存储系统_bigtable是是一个( )、( )、( )、( )的、并以“键-值”(key-value)对形式

最近硬着头皮读完了Google的三大论文，现在简单来聊一下自己关于BigTable的了解。

一、什么是BigTable

Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服 务器上的PB级的数据。Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web索引、Google Earth、 Google Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL到网页到卫 星图像）还是在响应速度上（从后端的批量处理到实时数据服务）。尽管应用需求差异很大，但是，针对 Google的这些产品，Bigtable还是成功的提供了一个灵活的、高性能的解决方案。

在很多方面，Bigtable很像一个数据库：它实现了很多数据库的策略。并行数据库和内存数据库已经实现了可扩展和高性能，但是Bigtable与这些系统相比提供了不同的接口。Bigtable不支持全关系型的数据模型，BigTable为客户端提供了一种简单的数据模型，客户端可以动态地控制数据的布局和格式，并且利用底层数据存储的局部性特征。Bigtable将数据统统看成无意义的字节串，客户端需要将结构化和非结构化数据串行化再存入Bigtable。

二、数据模型

论文中对BigTable是这样描述的：Bigtable是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map 。接下来对其关键字进行解释：

1、Map

      这个东东想必大家都会了解，无非就是一个key-value对，Bigtable的键有三维，分别是行键（row key）、列键（column key）和时间戳（timestamp），行键和列键都是字节串，时间戳是64位整型；而值是一个字节串。可以用 (row:string, column:string, time:int64)→string 来表示一条键值对记录。

2. 持久化

        Persistence（持久性）只是表示当你的程序结束或数据入口关闭后，你保存在map中的数据会被持久化，这个和其他的持久化存储方式没区别。

3. 分布式

       BigTable构建在分布式文件系统上，以便底层文件存储可以在独立机器阵列之间传播。BigTable可以运行在Google File System上。数据以类似的方式在多个参与节点中复制，以便数据在基于独立冗余磁盘阵列的系统中的光盘之间进行条带化。

4. 有序

       与大多数Map实现不同，在BigTable中，键值对以严格的字母顺序保存。 也就是说，键“aaaaa”的存储行应该在键“aaaab”的旁边，并且距离具有键“zzzzz”的存储行非常远。回到我们的map示例，排序后的版本如下：

{
  "1" : "x",
  "aaaaa" : "y",
  "aaaab" : "world",
  "xyz" : "hello",
  "zzzzz" : "woot"
}

因为这些系统往往是特别庞大的，并且数据是分布式存储，所以这种排序功能其实非常重要。具有类似键的行的空间优势确保了当一个操作必须扫描表格时，查询最感兴趣的内容将彼此靠近。需要注意的是，在HBase和BigTable中的value是不被排序的，只有key被排序。除了这个，其他的和普通的map实现是一样的。

5.多维度

       Bigtable不是关系型数据库，但是却沿用了很多关系型数据库的术语，像table（表）、row（行）、column（列）等。这容易让读者误入歧途，将其与关系型数据库的概念对应起来，从而难以理解论文。但如果跳脱出关系型数据库的思想，而把BigTable只是想成一个简单的三维表，那么就可以解释得通了。读到一篇介绍BigTable的文章，里面对数据模型的理解个人感觉非常到位，这里引用他的解释来进行介绍（原文地址https://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7532589#）：

• 行键可以是任意字节串，通常有10-100字节。行的读写都是原子性的。Bigtabl