NoSQL数据库教程 - 第10页

分布式领域CAP理论，Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的Availability(可用性), 好的响应性能Partition tolerance(分区容忍性) 可靠性定理：任何分布式系统只可同

最近因为项目原因，研究了Cassandra,Hbase等几个NOSQL数据库，最终决定采用HBase。在这里，我就向大家分享一下自己对HBase的理解。在说HBase之前，我想再唠叨几句。做互联网应用的哥们儿应该都清楚，互联网应用这东西，

Scalability, Availability & Stability Patt

NoSQL数据库异军突起，随着Digg和 sf.net大型应用不断采取NoSQL，NoSQL运动已经蓬勃发展，NoSQL数据库很多，如何对他们分类，以便方便地根据自己应用特色选择不同的NoSQL数据库呢？ NoSQL = HVSP 无(传统关系数据库的)j

NoSQL数据库一般有四个类型：1. key-value存储，基于amazon的Dynamo Papaer 主要是k-v集合，主要产品有dynomite, voldemort,Tokyo2.BigTable clones: 基于google BigTable Paper，大表列组合

来自NoSQL Ecosystem选择NoSQL的几种种理由：

Twitter开发者大会有关PPT: http://www.slideshare.net/tag/chirp 摘要

最近的项目中用量berkeley db，所以也看了一些nosql的技术，但是越是了解我越是迷惑，不知道这些db到底该如何去使用，key-value存储，只能根据key搜索，这个是不是也有点太简单了？还是我了解的不够？举个例子，现在有个日志，有类型，时间，来自哪个服务器，我现在有个需求是根据类型和

如今主流JEE系统的开发框架中，通常显示层使用MVC框架，中间业务逻辑层使用spring，持久层采用hibernate/JPA.这种组成几乎是毫无争议的典型架构体系，但若我们将这三个组成部分完全从我们脑海中清楚，以空杯的心态来看JEE系统的开发，我们就很容易地发现我走弯路了。I

自从工作后，有机会接触到了高并发，大数据量的系统。最近由于业务量的突增，数据量变的很大，我们的系统是1个主数据库带多个从库。插入和删除都要在主库上进行，而查询的时候则随机使用主库和从库。最近由于数据量的突增，因此主库变成了瓶颈，为了能够支撑系统，只能使用更好的主机。目前进行了测试，虽然更换

今天我们迎来了令人激动的NoSQL运动，叫它是NoSQL或者是Not Only SQL,这个运动有一个目标，不是所有应用都是以同样方式存储和处理数据的。存储也应该被纳入架构考虑（不是一种默认根本不需要讨论的话题），直到今天，我们还总是希望靠一种技术打遍天

说到伸缩性，我们一般都会想到存储的伸缩以及本身应用程序的伸缩，下面这篇文章讲解了对传统的关系数据的伸缩以及如何通过内存数据网格来进行应用程序的伸缩。首先对于传统的RDBMS的伸缩，大家比较熟悉主要有以下两种方式：

我们有这样一个需求场景，对数据的处理比较麻烦，像通用的mysql/oralce数据库等没法适用，具体主要需求场景如下： 1、每秒能处理的数据项数量庞大，如2万个 2、对查询响应时间要求苛刻，如在1亿条记录中查询任意一个数据项符合要求的1000条记录耗时不超过5秒 3

弱弱的问，CAP为什么不能三者都达到呢？现在的关系型数据库产品不是基本上达到了这三点了吗？

既然Hibernate提供了缓存的支持，而且内存的速度比硬盘的IO快那么多为什么不考虑把这个项目中的所有Domain都配置读写缓存这样所有的数据都是从cache里面走的，而且和DB同步，数据都是干净的很多人认为有些经常变动的对象做

NoSQL数据库笔谈[该贴被admin于2011-01-07 11:54修改过]

看到Google发布Google Storage了, 不知道在中国能用上不, 到底适合用在哪里呢?还有Google Storage好像跟一些nosql数据库一样只能通过key查询的, 那么查询的时候是不是要把数据全部加载到本地然后再进行筛选呢?麻烦有空的同学解答一下...

Haters Gonna Hate Posted March 28, 2010 If you've been around for more than a few years, you've probably