Database 谷歌'；s Bigtable与关系数据库

复制品

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我对Google的Bigtable了解不多，但我想知道Google的Bigtable与MySQL等关系数据库之间的区别是什么。两者的局限性是什么

谷歌的BigTable和其他类似项目（例如：，）是面向数据的数据库系统，因此数据主要是重复的和分组的

主要优点是： -由于非规范化，联接操作的成本较低 -由于数据独立性，数据的复制/分发成本较低（即，如果您希望跨两个节点分发数据，则可能不会出现在一个节点中有实体，而在另一个节点中有其他相关实体的问题，因为相似的数据是分组的）

此类系统适用于需要实现最佳规模的应用程序（即，向系统中添加更多节点，性能会相应提高）。在像MySQL或Oracle这样的RDBMS中，如果连接不在同一节点中的两个表，那么当您开始添加更多节点时，连接成本会更高。这在处理高容量时变得非常重要

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RDBMS很好，因为它有丰富的存储模型（表、联接、FK）。分布式数据库很好，因为它易于扩展。

Bigtable是谷歌的发明，用于处理公司经常处理的大量信息。Bigtable数据集可以扩展到巨大的大小（数PB），存储分布在大量服务器上。使用Bigtable的系统包括Google的web索引和Google Earth等项目

根据关于这一主题的报告：

Bigtable是一个稀疏的、分布式的、持久的多维排序映射。映射由行键、列键和时间戳索引；映射中的每个值都是一个未解释的字节数组

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Bigtable与MySQL的内部机制如此不同，以至于难以进行比较，预期目标也没有太多重叠。但您可以将Bigtable想象成有点像一个单表数据库。例如，想象一下，如果你试图用MySQL数据库实现Google的整个web搜索系统，你会遇到什么困难——Bigtable就是围绕解决这些问题而构建的

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Bigtable数据集可以使用一种称为GQL（“gee-kwal”）的语言从AppEngine之类的服务中查询，GQL是基于SQL子集的。GQL中明显缺少任何类型的

JOIN

命令。由于Bigtable数据库的分布式特性，在两个表之间执行连接将非常低效。相反，程序员必须在他的应用程序中实现这种逻辑，或者设计他的应用程序以便不需要它。

在“相关”侧栏上有几个DUP。例如，想象一下，如果你试图用一个MySQL数据库来实现Google的整个web搜索系统，你会遇到什么困难？阿米巴表大小、索引大小、冗余、大规模并行同时访问等等。MySQL在某种程度上做得很好，但是扩展和分片到多台机器成了一场协调的噩梦。前几天晚上，我和一位谷歌工程师在晚餐时讨论了BigTable。对我来说，非常关键的一点是，如果有多个服务器同时存储数据，非关系数据库会更好。因此，您不会得到重复的引用，合并和查询数据更加无缝。我可以肯定地看到非关系数据库的好处，特别是在大规模可伸缩性方面。但是如果数据不规范化，更新将更加困难，因为您可能需要在多个位置反映相同的信息，如果它们是不同的节点，则更糟糕。非规范化数据库如何处理这个问题。。。你不是把ORM和RDBMS混淆了吗？