Open source 是否有经业务验证的云存储/Key=>；价值数据库？（开源）

我一直在寻找云计算/存储解决方案很长一段时间了（受Google Bigtable的启发）。但我找不到一个易于使用、业务就绪的解决方案

我正在搜索一个简单的、容错的、分布式的Key=>Value数据库，比如Amazon上的SimpleDB

我见过这样的事情：

：简单、分布式、容错数据库。但它只理解JSON。没有XML连接器等

：漂亮的AmazonEC2接口。开放标准&XML。但分布式和容错性较差？还有很多关于XEN/VMWare问题的未决问题

：漂亮的分布式容错fs。但它很难配置。有java连接器吗

：很好的系统，比存储数据的能力强得多。使用自己的Hadoop分布式文件系统，并在具有2000个节点的集群上进行了测试

*：找不到开源替代方案！对于海量数据来说，这是一个不错但昂贵的系统。你对亚马逊上瘾了

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还有其他更好的解决方案吗？哪一个是最好的选择？哪一个提供的SOF（单点故障）最少？

您可能想看看这个（使用MySQL作为键值存储）：

维基百科说雅虎（）。因此，我想说，它对业务的起源很重要，尽管我不确定它是否算作K/V值数据库

您的列表中没有使用的Friendfeed系统

我很难理解你的优先次序。CouchDB是简单的、容错的和分布式的，但不知何故您将其排除在外，因为它没有XML。XML和Java连接器是否是未说明的需求

（无论如何，CouchDB实际上应该被排除在外，因为它很年轻，它的API不稳定，而且它不是一个关键价值商店。）

是一家将Apache Hadoop商业化的公司，当然还有一些附加值，比如产品化、配置、培训和支持服务。

怎么样

博客涵盖了这个问题；如果有一个开源的解决方案来满足你的需求，它肯定会在那里

其他项目包括：

• 林戈-

另一个很好的列表：

我使用谷歌的api，它是Xml的，免费的，文档化的，基于云的，并且有多种语言的连接器。我想如果你也想要免费托管的话，它会填补你的账单

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现在，如果你想拥有自己的服务器，答案是，它的key=>基于值，使用平面文件，是目前最快的数据库（与甲骨文相比非常简单，但非常擅长存储和访问数据，大约每秒100万条记录，大约有10字节的开销（取决于存储引擎））。TokyoCabinet是Mixi服务的核心，Mixi相当于日本的Facebook+MyPage，拥有数百万用户，所以它实际上是经过战斗验证的。

你可能想看看哪个是模仿谷歌的bigtable的。

而不是从谷歌的bigtable中寻找灵感——为什么不直接使用bigtable呢？你可以在Google App Engine上编写一个前端。

如果你想要像Bigtable这样的东西，你不能超过或-它们都是开源的Bigtable克隆。但要考虑的一点是，你的需求对BigTabe来说真的够大了。它可以扩展到数千台平板电脑服务器，因此，它拥有相当多的基础设施来实现这一点（例如，处理常规节点故障的预期）

如果你不期望至少增长几十个平板服务器，你可能想考虑其中一个提议：你不能简单地击败BelkyDB，或者MySQL无处不在。如果您只需要一个键/值数据存储，那么您可以在数据库接口周围放置一个简单的“dict”包装器，如果您的后端已经无法使用，则可以切换后端。

使用CouchDB

• JSON有什么问题
• JSON到XML是微不足道的

是另一个与CouchDB非常相似的选项，但使用与SQL非常相似的查询语言，而不是JavaScript中的map/reduce。它还支持索引、查询分析、复制和存储二进制数据

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它有大量的文档，一开始可能会让人不知所措，因此我建议您首先对存储工具进行良好的编译，以解决您的问题：

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由于它支持表模式、键值对和哈希表，因此也受到了一些关注。它使用Lua作为嵌入式脚本平台，使用HTTP作为通信协议。MySQL不能满足我的需要，因为它不是真正的分布式、容错的，并且大部分都有一个大型软件。用于Key=>Value平面文件存储的库可能比mysql（表大小等）好得多。在本文中，您可以看到它们以分布式非SOF方式使用mysql集群。嘿，也许平面文件更适合你的问题集，但我建议考虑Friendfeed和其他人正在做什么。也许Berkeley DB，你可以做复制。警告：我正在考虑使用Hadoop的HDFS来完成一个需要分布式文件系统的项目。当我发现他们仍然没有解决高可用性问题时，我立即放弃了这个想法——HDFS namenode机器是一个单点故障，没有定义的故障转移机制。有一个开源的插件兼容的SimpleDB替代品，名为M/DB:Congreats，你现在已经在wikipedia（）上重复了2013次，祝你新年快乐：）我知道Mixi使用了几百台MySQL服务器。他们两者都用还是维基百科错了？我希望Hazlecast的人也能改进他们的数据库（flatfiles等）。Tokio Tryant/Tokio Cabinet是主/从或主/备用集群的。这不是真正的云方法；（如果你说的是可并行化的分布式操作和容错，那么速度不一定是交易杀手