LinkedIn Engineering发布SenseiDB 1.0.0

LinkedIn Engineering发布并开源了其分布式、半结构化数据库SenseiDB。SenseiDB是LinkedIn背后搜索基础架构使用到的技术，LinkedIn主页、LinkedIn Signal以及其他搜索功能（如人员/公司搜索）均使用了SenseiDB。SenseiDB最初是因为公司需要，由内部人员开发，而现在它以开源方式发布在Search, Network, Analytics项目之下。

SenseiDB是一个NoSQL数据库，它专注于高更新率以及复杂半结构化搜索查询。熟悉Lucene和Solor的用户会发现，SenseiDB背后有许多似曾相识的概念。SenseiDB部署在多节点集群中，其中每个节点可以包括N块数据片。Apache Zookeeper用于管理节点，它能够保持现有配置，并可以将任意改动（如拓扑修改）传输到整个节点群中。SenseiDB集群还需要一种模式用于定义将要使用的数据模型。

从SenseiDB集群中获取数据的唯一方法是通过Gateways（它没有“INSERT”方法）。每个集群都连接到一个单一gateway。你需要了解很重要的一点是，由于SenseiDB本身没法处理原子性（Atomicity）和隔离性（Isolation），因此只能通过外部在gateway层进行限制。另外，gateway必须确保数据流按照预期的方式运作。内置的gateway有以下几种形式：

• 来自文件
• 来自JMS队列
• 通过JDBC
• 来自Apache Kafka

应用程序开发人员还可以自定义gateway。这里是一个gateway示例，它从Twitter更新中获取数据。

通过借助输入数据流将数据送入集群，SenseiDB允许使用定义好的模式进行多方位查询。为此，它还提供了一个可由任意HTTP客户端访问的REST API。该API的灵感来源于ElasticSearch's Query DSL。SenseiDb还为API提供了Java和Python封装，相信Ruby版本很快也会出现。

最后，SenseiDB提供了浏览查询语言（Browse Query Language，简称BQL）作为另一种查询方式。BQL类似SQL（目前仅包含SELECT语句），它可以用一种更方便的方式查询SenseiDB。此外，集群安装还附带了一个图形化Web控制台，用作对BQL查询进行检查和调试。

想要了解更多信息，请查阅文档、Javadocs和Wiki。SenseiDB的源代码托管在GitHub上。

查看英文原文：LinkedIn Engineering Releases SenseiDB 1.0.0