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最近学习nosql看的一些资料

完成自己本年度最大的一个项目之后, 工作重点从PM的角色转换到存储相关的工作, 因此工作之外花了一些时间关注了一下NoSQL相关的资料(主要来自blog.nosqlfan.com)

NoSQL相关
[译] NoSQL生态系统
http://blog.nosqlfan.com/html/2171.html
//这个是我看到的nosql讲的最好, 最完整的文档

我对NOSQL的一点理解
http://www.dbthink.com/?p=687
// 赞同作者的观点, 在海量数据面前, mysql基本退化成了简单的kv存储

NoSQL产品的分类图表
http://blog.nosqlfan.com/html/530.html
// auto-sharding还不是很明白

海量数据处理之 SMAQ 架构-Storage、MapReduce And Query
http://blog.nosqlfan.com/html/652.html
// 这不是我们一直要实现的存储检索一体化么?

Cassandra 和 HBase 中使用的 BigTable 模型
http://blog.nosqlfan.com/html/704.html
// 终于知道什么是面向列的存储, 以及数据合并方面的知识
和普通的RDBMS不一样，普通的RDBMS通常是行式存储的，一行数据是连续存在一段磁盘空间上的。而列式存储是将各个列分别进行连续的存储。也 正是因此，它对于处理字段中的NULL字段，能够不占用过多的空间。同时能够支持灵活松散的列定义。也就是我们通常所说的schema-less。

NoSQL理论之-内存是新的硬盘，硬盘是新的磁带
http://blog.nosqlfan.com/html/683.html
// nosql存储的基石

关于NoSQL的思考-为什么我们要优化存储的写性能？
http://blog.nosqlfan.com/html/737.html
// 透过现象看本质, 对NoSQL的思考很到位
在NoSQL的许多产品中，我们通过benchmark可以看到的都是写性能极度提升，而读性能并没有太大的涨幅甚至相对传统RDBMS还有下降。

基于SSD的数据库性能优化
http://blog.nosqlfan.com/html/917.html
//对于大量随机读的key-value来说，换上SSD一般可以提高TPS 10 倍左右，响应时间基本降低1/4

了解NoSQL的必读资料
http://hi.baidu.com/pkugsis/blog/item/99358dcb347bb5f153664fff.html
// 都是NoSQL的基础论文, 有时间要好好读一下

Redis相关
锋利的Redis
http://blog.nosqlfan.com/html/129.html
// 入门必看

Redis并发性能测试benchmark
http://blog.nosqlfan.com/html/538.html
// 最大在120,000?,  不知道是否是单机, 不知道是qps还是tps, 并发数在4k之后开始走下坡路, 不过是缓慢下降

Redis几个认识误区
http://blog.nosqlfan.com/html/868.html
// aof目的主要是数据可靠性及高可用性，在Redis中有另外一种方法来达到目的：Replication。由于Redis的高性能，复制基本没有延迟。这样达到了防止单点故障及实现了高可用。

mogoDB相关
简单的MongoDB
http://blog.nosqlfan.com/html/219.html
// ppt做的不错, 值得学习^_^

MongoDB MapReduce
http://blog.nosqlfan.com/html/469.html
// map reduce比较全的参考

白话MongoDB（一）
http://www.ningoo.net/html/2011/mongodb_in_a_nutshell_1.html
// 写的那是相当直白啊

性能测试：MongoDB vs. SQL Server
http://blog.nosqlfan.com/html/484.html
//结果是Insert方面MongoDB比SQL Server快十倍左右，Update快20倍左右，Select快2倍左右。

MongoDB中索引的用法
http://blog.nosqlfan.com/html/271.html
// MongoDB的索引讲的很详细, 不过MongoDB的索引跟RDBMS的索引非常像, 因此理解也很容易.

MongoDB 集群
http://blog.nosqlfan.com/html/544.html
// sharding之后, 如果MongoDB查询的数据分布在多个节点上, 那merge过程在哪里做的呢?

Foursquare 长达 11 小时的宕机
http://blog.nosqlfan.com/html/696.html
//Cassandra神话破灭了, mongoDB也有问题, nosql还有王者么? 或者说没有金刚钻别揽瓷器活

Hbase相关
HBase入门
http://labs.chinamobile.com/mblog/4110_22332
// 真的很容易看懂了, 主要是column, column faimly的理解

hbase 介绍
http://www.tbdata.org/archives/1509
//写的不错, 看懂了很多东西, 不过还是有不少疑问

hbase-介绍
http://www.doc88.com/p-80782858011.html
// 老外的hbase介绍, 记住了一点: 把column理解为tag, 而value可以是任意长度大小

OSChina的HBase资料汇总
http://www.oschina.net/question/tag/hbase
// hbase相关的内容也很多, 还没看

关于HBase的一个PPT
http://blog.nosqlfan.com/html/464.html
// 讲的很详细, 可能和我理解的差不多

HBase二级索引与Join
http://kenwublog.com/hbase-secondary-index-and-join
// 没怎么看懂, 不过可以从中知道, hbase对二级索引的支持非常困难

Cassandra和HBase主要设计思路对比
http://kenwublog.com/cassandra-and-hbase-design-pattern-compar

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  • Java 位运算 Javahuhui java位运算
    // 左移( << ) 低位补0 // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后，低位补0： // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000 System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24 // 右移( >> ) 高位补"
  • mysql免安装版配置 ldzyz007 mysql
    1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。 2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见，如果有那么多RAM内存可以使用，自然可以在同一台机器上运行其它服务。 3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
  • MFC和ado数据库使用时遇到的问题 你不认识的休道人 sqlC++mfc
    =================================================================== 第一个 =================================================================== try{ CString sql; sql.Format("select * from p
  • 表单重复提交Double Submits rensanning double
    可能发生的场景： *多次点击提交按钮 *刷新页面 *点击浏览器回退按钮 *直接访问收藏夹中的地址 *重复发送HTTP请求（Ajax） （1）点击按钮后disable该按钮一会儿，这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。 这种方法确实有些粗暴，友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示，比如Bootstrap的做法： http://getbootstrap.co
  • Java String 十大常见问题 tomcat_oracle java正则表达式
    　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 　　equals()判断两个字符串的值是否相等。 　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。 　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。 　 　
  • SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制 xp9802 springMVC
    思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。   实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
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