【转】探讨大数据量处理
bloom-filter 算法
场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作；
记得以前在XX做电力时，几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟；
现在我是想探讨下对大数据量的处理，那时我就在想例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号,怎么能这么快呢， 于是找到了互联网现在对数据处理的发展：
对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：
第一阶段，所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，就像刚刚说的查询，于是想办法
第二阶段，那时肯定想做缓存机制，确实可以如加上缓存Memcached，但缓存也是治标不治本，数据量太大了也是不行于是
第三阶段，master-slave模式，进行主从数据库，master提供写，slave进行读，这个适合于有写造成数据库卡的方法，XX那个还是不行，于是
第四阶段，垂直分库，这个意义还是不大，对于这种采集数据的，于是
第五阶段，进行水平分库，这个不错，记得以前从兴也是按这个分时间水平分库，其实可以分的更细点估计效果更好
补充一个阶段,应该还有一个阶段是内存数据库的阶段，内存数据库只是复杂的关系处理和事务等，电信计费等很多都用这个
第六阶段，用nosql做了，关于nosql怎么做可以参考google的bigtable
其实本文主要目的也是想探讨nosql对大数据量的处理：
NOSQL就是将写操作在内存中进行，定时或按某一条件将内存中的数据直接写到磁盘上，一定基础上是解决了
nosql 主要解决了：
1，高并发读写的需求
2，海量数据访问的需求
3，数据库横向扩展性的需求
CAP理论来说，nosql是牺牲了一致性，做到了AP，一致性只是保证了最终一致性
缺点也很明显：
1，当机器挂了数据将会丢失
解决：可以考虑共享内存
补充1：其实这里可以展开了讲,一种是通过共享内存来实现
集群内存：根据的是Quorum NRW理论,比如你有N台机子用来集群，每次你进行读写数据时可以至少要同步到X个节点才算成功，所以你每次读数据时只需要读大于N-X个节点就能保持你的正确率，其实就是对数据进行的冗余备份，不过我们存的是内存，相对于直接的磁盘操作，跨网络进行内存操作可以更快；
其实还一种保证数据一致性，就是记录日志，当数据每次写操作内存时都进行日志记录，然后再在内存中进行写操作，至少很多数据库就是这样做的，如redis
2，内存的限制,内存有限当写数据操作太大的时候内存也会爆
解决：Bigtable的做法是通过bloom-filter算法合并掉相同的操作，比如UPDATE A='A' ，update A='B'时可以直接合并了
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基本理论基础
nosql理论基础：内存是新的硬盘，硬盘是新的磁盘
NOSQL探讨
关系型数据库都要实现事务ACID特效即:原子性(Atomicity), 一致性(Consistency), 隔离性(Isolation), 持久性(Durability)
CAP理论
Consistency 一致性
Availability -可用性
Partition -容错性
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抛砖引玉而已，如果有什么经验欢迎分享，我将持续关注大数据量处理
大多数NoSQL数据库都不支持事务,不支持SQL等，所以还是得保留关系型数据库
现在有人提到用内存数据库， 总体如果是简单业务来说，NOSQL的速度比内存数据库更快，但NOSQL最大缺点，不支持事务，不支持SQL查询等
探讨大数据量处理<续篇>
接上面说用到NOSQL，但这个概念太笼统，hadoop做法: (在我看来1-3点算是NOSQL产品处理的了)
1，首先一般是用MAP/VALUE进行分布式存储
保证可靠性：
分布式缓存，一般比如N个分布式节点，存储时同时放进M个中，你查询数据只要从N-M个中读到没此数据即为无(Quorum NRW)，当然还可以进行日志记录法：
记录每次的日志操作，当机器宕机可以从日志中恢复内存中的数据，redis就有这种模式做法
2，然后对相同的操作进行合并 ，即MAP/reduce 操作（MapReduce）
如何reduce操作：可以通过bloom-filter 算法①初刷， 进行找出相同的对象操作，然后对它进行reduce
3，然后进行文件存储（文件系统）
4，进行运算（拆逻辑层）
5，入库（持久化存储层）
上面每一点都可以去研究，做起来都不简单；
如淘宝对应的
1，2 Tair； 3 TFS；4HSF；5 TDDL；
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① bloom-filter 算法简单来说就是把一系列对象进行HASH值存储，然后定义一个足够大的BIT数组把对应位数的值设置为1，然后比较对象是否存在时可以从BIT数组中查找，当找到对应值有一个为0证明改对象肯定不存在；此算法好处是高效，空间最大利用率，但不能保证找出全是1的为存在对象，只能找出有一个为0的对象肯定不存在；
WEB大数据量处理的目标思路：
我认为就是用低成本的硬件做分布式，实现大数据量处理的高性能（即保证数据的可用性，只需要最终一致性），可扩展性的处理；
补充上面的
其实上面说的的数据库还可以很多方面的优化， 比如80/20的原则，比如树节点存储，比如其它数据库优化
说白了， 大数据处理就是一个字 ‘拆’
NoSql学习资料http://sebug.net/paper/databases/nosql/Nosql.html
Mongodb学习资料 http://www.cnblogs.com/lipan/archive/2011/03/08/1966463.html
