随着网络技术的快速发展,存储网络中的海量数据已经超越了传统关系型数据库的负载能力。如何存储海量数据,以及如何基于海量数据提供高效的数据查询的能力,使得程序的使用者能够得到及时的回应等诸多问题是Google等网络服务供应商们所亟需解决的挑战。为了解决这些问题, Google 研发了Google文件系统( Google File System ,GFS)、Bigtable 以及很多其他相关的技术和算法。本文介绍了Google Bigtable的数据模型,并且详细解释了Bigtable是如何提供可扩展性,如何提供高效率的读和写操作,以及Bigtable是如何控制并发事务的。读者通过阅读可以更加深刻地理解Bigtable的技术架构。%Along with the rapid development of internet ,the massive data stored in Internet has exceeded the storing capacity of traditional relational databases .Questions ,like how to store big data ,and how to provide effi-cient querying abilities in the context of big data so that application users can receive instant responses and etc,are the emergent issues waiting to be solved .To deal with these challenges ,Google develops GFS ( Google File System),Bigtable and many other technologies and algorithms .In this paper,I will explain the data model of Google Bigtable ,and describe how Bigtable supports scalability ,how Bigtable supports high performance of reading and writing ,and how Bigtable controls the concurrent transactions and so on .Contribution of this paper is that readers can gain a deeper insight into Bigtable architecture through reviewing the examples given in each section .
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机译:作为基于PC的测量供应商超过20年的经验,探索ni独有的基于PC的测量的吸引力近年来,许多测量仪器制造商开始使用“基于PC的测量”这一术语。美国国家仪器公司(National Instruments,以下简称ni)是基于pc的测量市场的先驱,其为基于pc的测量提供了称为“ pc + pc接触式/插入式测量仪”的解决方案已有20多年的历史了。在这里,我们询问了基于PC的测量的吸引力,这是nl所独有的。