分布式数据库调研报告.doc

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1、1.Oracle的NoSQL也许是NoSQL运动太红火的原因，Oracle决定开发一款产品，将键/值对拆分在整个节点集上，这样的优势在于提供了一个灵活的事务保护措施，进而可以确保从数据在节点上等待存储开始到通过网络被成功备份结束，都尽在掌握之中。Oracle的NoSQLDatabase，是在10月4号的甲骨文全球大全上发布的BigDataAppliance的其中一个组件，BigDataAppliance是一个集成了Hadoop、NoSQLDatabase、Oracle数据库Hadoop适配器、Oracle数据库Hadoop装载器及R语言的系统。2.

2、MongoDBMongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。MongoDB最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。MongoDB支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP,C#等多种语言。MongoDB是高性能开源文档数据库，也是目前最受关注的NoSQL技术之一，以敏捷、可扩展和对企业应用友好（支持事务，一致性和数据完整性保证，有大企业应用案例）而

3、著称。有人甚至认为LAMP中的M应该用MongoDB取代MySQL，其火热程度可见一斑。使用MongoDB的公司包括Foursquare,Craiglist,迪士尼，SAP，Intuit，EA等，国内淘宝、大众点评、视觉中国等公司有应用。(最新版MongoDB2.2下载)3.Hadoop的HBaseHBase(HadoopDatabase)，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。HBase是GoogleBigtable的开源实现，类似GoogleBigtabl

4、e利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用HadoopHDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据。虽然大多数人都认为Hadoop及其所有的工具都是作为管理大规模集群的一种机制，其实不然，Hadoop也包括数据库，在HBase中也是通过节点来传播数据。Hadoop的Map/Reduce的架构是非常适合于复杂的计算任务或查询工作。领土在不断的扩张，新的数据库像Accumulo就是Hadoop平台的一个延伸。(Apach

5、eAccumulo是一个可靠的、可伸缩的、高性能的排序分布式的Key-Value存储解决方案，基于单元访问控制以及可定制的服务器端处理。使用GoogleBigTable设计思路，基于ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift构建)4.BigTable/Accumulo/HypertableBigTable是非关系的数据库,是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map。Bigtable的设计目的是可靠的处理PB级别的数据，并且能够部署到上千台机器上。Bigtable已经实现了下面的几个目标：适用性广泛、可扩展、高性能和高可用性

6、。Bigtable已经在超过60个Google的产品和项目上得到了应用，包括GoogleAnalytics、GoogleFinance、Orkut、PersonalizedSearch、Writely和GoogleEarth。谷歌的BigTable开启了NoSQL的热潮，现在很多公司都模仿谷歌的架构搭建了自己的平台。谷歌的AppEngine用户可以把键/值对存储在数据库中，而Hadoop的用户可以把它们放在Accumulo上，其他的可以使用Hypertable。所有的这些基本上都属于键/值存储，只不过添加了一些额外的功能，增加了搜索的速度而已。要求

7、：选一个分布式数据库，提交约5000字报告，包括以下内容或其他：1.该数据库特点、发展史、目前应用现状；2.该数据库存储技术、存储架构；1.该数据库查询、更新技术；2.该数据库将来需改进的问题；3.可以结合具体应用案例（如淘宝使用的MongoDB,谷歌的BigTable，Oracle的NoSQLDatabase，Hadoop的Hbase等）。4.如果有兴趣研究其他分布式数据库，也可以按上述要求提交报告。5.报告不能重复。