不同体系分布式存储新技术的新技术特性

址 ，从而构建对统计数据的念过写出，这与GFS以及HDFS等通过元统计数据检索构建统计数据寻址的模式有相当大的完全相同。

几周，我们来看GlusterFS都有哪些就其结构上，同型的时候不应如何顾虑？**

(1) GlusterFS是运用于无之前心对称式指令集，没有专用的元统计数据客户服务器端，也就不实际上元统计数据客户服务器端经年累月。元统计数据实际上于邮件的极为一定和扩展到极为一定之前。

(2) GlusterFS可以提供者Raid0、Raid1、Raid1+0等多种极为一定加载卷极为一定。

(3) GlusterFS运用于统计数据后来相容开放性正则表达式，只要有一个所有未写出完就可以Commit。

(4) GlusterFS意味着就会将邮件夫分为128KB的夫片，然后栖息于于卷相异的所有Brike当之前。所以从其设计初衷来看，更加适于大邮件都将的一幕。

(5) GlusterFS 运用于的DHT正则表达式不具备良好的稳定开放性，一旦加载路由器发生增减变本土化，势必影响卷下面所有Brike的统计数据进引日后平衡操纵，花费相比较大。

(6) GlusterFS邮件附录利用扩展到极为一定记录子卷的之前brick的hash栖息于区域内，每个brick的区域内均不分开。迭代附录时，所需给予每个邮件的极为一定和扩展到极为一定进引聚合，当附录邮件更少时，迭代生产成本很欠。

3. 大众文本土化栖息于式都可加载高生产成本深入研究

现在广泛应用相比较广发的栖息于式都可加载高生产成本理论上都是基于Swift或者Ceph体制独有出来的厂家。

3.1 Ceph

Ceph首先是一种都可加载高生产成本，意味着它加载统计数据的必要与我们之前接触的邮件系统必要是完全不一样的，它是将统计数据抽象为都可和都可标识来进引管理。 从指令集上来讲，Ceph一般来说多种不同于GlusterFS的无实质上指令集；它是通过对都可的Hash正则表达式得到其所的BucketCoNode位址，从而构建对统计数据的念过写出 。

几周，我们来看Ceph都有哪些就其结构上，同型的时候不应如何顾虑？

(1) Ceph是一种并存了三种接口的并存加载SDK，上层广泛应用支持者Object、Block、File。

(2) Ceph运用于Crush正则表达式顺利完成统计数据栖息于量度，通过Tree的自然语言都可统计数据类型大自然构建系统故障隔离所有未前面量度，通过将Bucket内路由器的组织结构，协同结构变本土化导致的统计数据迁移量小于。

(3) Ceph保持统计数据强相容开放性正则表达式，统计数据的所有所有未都写出入并赶回都能写出事务的顺利完成，写出的生产成本就会欠一些，所以更加适于写出少念过多的一幕。

(4) Ceph都可存留的小于单元为4M，远比GFSCoHDFS而言，适于一些小的非系统本土化统计数据加载。

3.2 Swift

Swifty也是是一种都可加载高生产成本，它与Ceph的指令集有多种不同的地方，也是 无实质上指令集；它是通过对都可的Hash正则表达式得到其所的BucketCoNode位址，从而构建对统计数据的念过写出 。但是Swift是所需通过Proxy路由器顺利完成与统计数据路由器的交互，虽然Proxy路由器可以负载均衡，但是毕竟经历了之前间层，在都将量较大而且小邮件操纵量相比较的一幕下，Ceph的耐用开放性表现就会高水准一些。

几周，我们来看Swift都有哪些就其结构上，同型的时候不应如何顾虑？

(1) Swift只保障统计数据的后来相容开放性，写出完2个所有未后即可Commit，这就导致念过操纵所需进引所有未的对比校验，念过的生产成本一般来说较差。

(2) Swift运用于相容开放性Hash正则表达式顺利完成统计数据栖息于量度，通过首次量度都可针对自然语言都可（Zone）的映射构建统计数据所有未的系统故障隔离栖息于，然后通过Hash相容开放性正则表达式顺利完成都可在Bucket当之前的栖息于量度，运用于Ring环结构组织Bucket路由器组织，统计数据栖息于不如Ceph均匀。

(3) Swift 所需借助Proxy路由器顺利完成对统计数据的会面，完全相同通过客户端直接会面统计数据路由器，一般来说统计数据的会面生产成本来讲，比Ceph要欠一些( 可以详述ICCLABCoSPLAB的耐用开放性测试报告 )。

4. 大众文本土化栖息于式检索高生产成本深入研究

现在在栖息于式检索高生产成本的广泛应用一幕下，各引各业运用于的厂家相比更少，特别是NOSQLCoNewSQL领域。记下来我们以文档、健值、内存、列式等几个十分相似分类法来进引阐述。

4.1 MongoDB

MongoDB是以整数JSON 或叫BSON 格式加载文档统计数据 为统计数据建模 ，专门为文档加载设计。当核对MongoDB并赶回结果时，这些统计数据就就会转成为易于阅念过的统计数据格式。它的；也栖息于式主要是指它的夫片协同必要。通过基于区域内的分区必要来构建水平扩展到，专指分片必要，它可以自动本土化管理每个栖息于式路由器加载的统计数据。

几周，我们来看MongoDB都有哪些就其结构上，同型的时候不应如何顾虑。

(1) MongoDB紧贴等价加载，模式自由人，易加载都可极为一定的统计数据，邮件加载格式为JSON，从这个角度来讲，我们所需从统计数据业务一幕角度去剖析其与MongoDB统计数据建模的契合开放性。

(2) MongoDB运用于高效的整数统计数据加载，之外大型都可，因此相比较适于媒体、视频之类的大都可的加载一幕。

(3) MongoDB支持者支持者动态核对，支持者完全资料库，支持者RUBY，PYTHON，JAVA，C ，PHP，C#等多种语言，因此它与尾部广泛应用匹配的有生产成本开放性很强，适用于很多一幕。

(4) MongoDB水平扩展到能力较强，可以通过栖息于式协同指令集将统计数据栖息于到多台机器人，并且有完善的支持者复制和系统故障恢复必要，支持者海量统计数据的处理模式一幕。

4.2 Redis

Redis 是一个Linux的运用于 ANSI C 语言编写出、遵守 BSD 协议、支持者网络、 可基于内存 、栖息于式、可选持久开放性的 键值对(Key-Value)加载检索 ，并提供者多种语言的API。Redis 并不一定被专指统计数据类型客户服务器端，因为值（value）可以是字符串(String)、Hash(Hash)、列表(list)、等价(sets)和一个系统等价(sorted sets)等极为一定。

几周，我们来看Redis都有哪些就其结构上，同型的时候不应如何顾虑？

(1) Redis所有统计数据是存放在内存之前的，源码运用于C语言编写出，距离之前层操纵系统更加近，并且运用于单线程指令集，避免了多处理模式器不太可能激发的恶开放性竞争花费。以上决定了它是执引速度更加快的检索。

(2) Redis并不一定支持者简单的key-value极为一定的统计数据，同时还提供者list，set，zset，hash等统计数据类型的加载。结合这个一般来说相比较有生产成本的统计数据建模，Redis并不一定被用来作为虚拟内存运用于。

(3) Redis提供者两种持久本土化建议书AOF和RDB，因此它并不一定适于虚拟内存一幕，而且适于基于此效益的独有开放性业务一幕。

(4) Redis从3.0完整版后开始支持者协同模式，很好的构建了处理模式能力的水平扩展到，结合它的速度快的结构上，这就为网际网路电子商务的高都将一幕提供者明白决建议书。

4.3 Hbase

Hbase 是 Google Bigtable 的Linux构建，与 Bigtable 利用 GFS 作为其邮件加载系统多种不同，HBase 利用 Hadoop HDFS 作为其邮件加载系统; 运引 MapReduce 来处理模式 Bigtable 之前的海量统计数据。因此从源头来看，Hbase是为大统计自动本土化模式提供者的统计数据加载解决建议书，可专指列式检索。

几周，我们来看Hbase都有哪些就其结构上，同型的时候不应如何顾虑。

(1) Hbase 与很多紧贴引加载的间的关系型检索完全相同，HBase 是紧贴列的加载和权限控制的，它里面的每个列是单独加载的，且支持者基于列的单独检索。因此它天然适于深入研究类广泛应用（OLAP）。

(2) HBase 之前的统计数据都是以字符串形式加载的，为空的列极为占用加载密闭，因此 HBase 的列加载解决了统计数据稀疏开放性的解决办法，并不一定可以设计成稀疏矩阵，在很大程度上节省了加载花费。

(3) HBase 的单表容量更加大，可以有百亿引、百万列，可以在横向和纵向两个尺度插入统计数据，具有很强的弹开放性。HBase 运用于 LSM 树作为内部统计数据加载结构，这种结构就会除此以外将大得多邮件合并成大邮件，以减少对磁盘的会面。这些结构上特别适于单表统计花销前所未见的统计数据加载一幕。

5. 揭示与展望

通过对栖息于式加载高生产成本指令集体制的研究报告深入研究，我们首先界定了完全相同高生产成本体制究竟是不广泛应用在统计数据管理一幕还是统计数据多种形式一幕。随后我们通过对完全相同体制的栖息于式加载高生产成本十分相似厂家结构上的深入研究，明确了完全相同高生产成本厂家的统计数据建模、统计数据会面、统计数据耐用开放性、统计花销级等完全相同各个方面的优劣势，后来希望通过这些十分相似结构上的明白以及对就其业务一幕的统计数据效益挖掘，能将相比较高水准的统计数据加载高生产成本匹配到最合适的业务一幕之前。

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