最近學習nosql看的一些資料

完成自己本年度最大的一個專案之後, 工作重點從PM的角色轉換到存儲相關的工作, 因此工作之外花了一些時間關注了一下NoSQL相關的資料(主要來自blog.nosqlfan.com)

NoSQL相關

[譯] NoSQL生態系統

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/2171.html

這個是我看到的nosql講的最好, 最完整的文檔

我對NOSQL的一點理解

HTTP://www.dbthink.com/?p=687

贊同作者的觀點, 在海量資料面前, mysql基本退化成了簡單的kv存儲

NoSQL產品的分類圖表

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/530.html

auto-sharding還不是很明白

海量資料處理之 SMAQ 架構-Storage、MapReduce And Query

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/652.html

這不是我們一直要實現的存儲檢索一體化麼?

Cassandra 和 HBase 中使用的 BigTable 模型

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/704.html

終於知道什麼是面向列的存儲, 以及資料合併方面的知識

和普通的RDBMS不一樣，普通的RDBMS通常是行式存儲的，一行資料是連續存在一段磁碟空間上的。 而列式存儲是將各個列分別進行連續的存儲。 也 正是因此，它對於處理欄位中的Null欄位，能夠不佔用過多的空間。 同時能夠支援靈活鬆散的列定義。 也就是我們通常所說的schema-less。

NoSQL理論之-記憶體是新的硬碟，硬碟是新的磁帶

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/683.html

nosql存儲的基石

關於NoSQL的思考-為什麼我們要優化存儲的寫性能？

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/737.html

透過現象看本質, 對NoSQL的思考很到位

在NoSQL的許多產品中，我們通過benchmark可以看到的都是寫性能極度提升，而讀性能並沒有太大的漲幅甚至相對傳統RDBMS還有下降。

基於SSD的資料庫性能優化

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/917.html

對於大量隨機讀的key-value來說，換上SSD一般可以提高TPS 10 倍左右，回應時間基本降低1/4

瞭解NoSQL的必讀資料

HTTP://hi.baidu.com/pkugsis/blog/item/99358dcb347bb5f153664fff.html

都是NoSQL的基礎論文, 有時間要好好讀一下

Redis相關

鋒利的Redis

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/129.html

入門必看

Redis併發效能測試benchmark

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/538.html

最大在120,000?,  不知道是否是單機, 不知道是qps還是tps, 併發數在4k之後開始走下坡路, 不過是緩慢下降

Redis幾個認識誤區

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/868.html

aof目的主要是資料可靠性及高可用性，在Redis中有另外一種方法來達到目的：Replication。 由於Redis的高性能，複製基本沒有延遲。 這樣達到了防止單點故障及實現了高可用。

mogoDB相關

簡單的MongoDB

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/219.html

ppt做的不錯, 值得學習^_^

MongoDB MapReduce

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/469.html

map reduce比較全的參考

白話MongoDB（一）

HTTP://www.ningoo.net/html/2011/mongodb_in_a_nutshell_1.html

寫的那是相當直白啊

效能測試：MongoDB vs. SQL Server

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/484.html

結果是Insert方面MongoDB比SQL Server快十倍左右，Update快20倍左右，Select快2倍左右。

MongoDB中索引的用法

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/271.html

MongoDB的索引講的很詳細, 不過MongoDB的索引跟RDBMS的索引非常像, 因此理解也很容易.

MongoDB 集群

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/544.html

sharding之後, 如果MongoDB查詢的資料分佈在多個節點上, 那merge過程在哪裡做的呢?

Foursquare 長達 11 小時的宕機

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/696.html

Cassandra神話破滅了, mongoDB也有問題, nosql還有王者麼? 或者說沒有金剛鑽別攬瓷器活

Hbase相關

HBase入門

HTTP://labs.chinamobile.com/mblog/4110_22332

真的很容易看懂了, 主要是column, column faimly的理解

hbase 介紹

HTTP://www.tbdata.org/archives/1509

寫的不錯, 看懂了很多東西, 不過還是有不少疑問

hbase-介紹

HTTP://www.doc88.com/p-80782858011.html

老外的hbase介紹, 記住了一點: 把column理解為tag, 而value可以是任意長度大小

OSChina的HBase資料匯總

HTTP://www.oschina.net/question/tag/hbase

hbase相關的內容也很多, 還沒看

關於HBase的一個PPT

HTTP://blog.nosqlfan.com/html/464.html

講的很詳細, 可能和我理解的差不多

HBase二級索引與Join

HTTP://kenwublog.com/hbase-secondary-index-and-join

沒怎麼看懂, 不過可以從中知道, hbase對二級索引的支援非常困難

Cassandra和HBase主要設計思路對比

　　HTTP://kenwublog.com/cassandra-and-hbase-design-pattern-compar