2019.9.4 key-value stores 和 timestamps

曾经终败给现在 2023-06-01 08:43 15阅读 0赞

这一章先是将key-value stores，其实这个就是对应的关系型数据库的以schema为基础的存储原理，一般的nosql就是用的这种，特点就是没有什么明显的schema，除了key以外就是一大坨的value，不需要有什么整齐的格式。

讲的数据库，自然不得不提cap理论，就是说Consistency Available and Partition tolerance，即一致性（C）、可用性（A）与分区容错性（P）组成了不可能三角，最多只能满足两个。

然后讲了Cassandra的架构，Cassandra写操作比较方便，写进memtable（内存），内存满了之后扔进disk的sstable里面，搜索的话用bloom filters，之前学过这个东西有false positive的，不过没啥大关系。然后副本sstable时不时merge一下以保持一致，当然不一致的时候也是有可能被查询到的。

Cassandra是保证了A和P的数据库，就是说很快，扩展能力好，但是一致性没那么强。

具体可以看看这里[https://www.cnblogs.com/logo-fox/p/8927067.html][https_www.cnblogs.com_logo-fox_p_8927067.html]。

对应的又讲了hbase，也是nosql但是原理和Cassandra完全不同，我基本没咋听其实，复习的话可以看看这里[https://www.cnblogs.com/bonelee/p/6279248.html][https_www.cnblogs.com_bonelee_p_6279248.html]。hbase是保证C和P的。

然后讲的是时间一致性，就是不同的系统时间怎么保持一致啊，讲了两种算法，crstian和ntp，我完全没听。。。。主要听的是后边讲的lamport时间戳，这个原理就是我们不关心具体的时间，只关心不同系统中各个事务的发生的前后顺序，方法是给每个进程的发生的事情打上时间戳（1,2,3之类的），然后可以通过逻辑推演得出很多不同系统进程事务之间的前后顺序，当然还有很多事推不出来，那就需要人工的规则安排了。具体内容这里讲得不错[https://blog.csdn.net/aigoogle/article/details/38823175][https_blog.csdn.net_aigoogle_article_details_38823175]

感觉这门课内容量好多，信息也太密了。。。

转载于:https://www.cnblogs.com/dynasty919/p/11462766.html

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[https_www.cnblogs.com_bonelee_p_6279248.html]: https://www.cnblogs.com/bonelee/p/6279248.html
[https_blog.csdn.net_aigoogle_article_details_38823175]: https://blog.csdn.net/aigoogle/article/details/38823175