08 | Bigtable（一）：错失百亿的Friendster

Bigtable: 分布式系统中的数据库利器 本文深入探讨了分布式系统中的数据库挑战，并以Friendster社交网络为例，展示了传统数据库在处理大规模数据时的性能瓶颈。文章指出使用MySQL集群进行分库分表的扩容方式并非最佳解决方案，因为翻倍扩容会导致资源浪费，数据分区策略对应用不透明，以及故障恢复需要人工介入。相比之下，Bigtable作为一个高并发、保障一致性，并且支持随机读写数据的系统，解决了传统数据库无法解决的问题。 Bigtable的设计目标是实现自适应的数据分片和可运维性，使得系统能够自动应对服务器节点的故障，减少人工介入，从而提高系统的稳定性和可靠性。文章还介绍了Bigtable的设计思路和GFS以及MapReduce的相似之处，以及放弃了关系模型和跨行事务的重要性。Bigtable的设计思路使得工程师不需要学习新知识，只需熟悉分布式系统给到的接口，就能上手写大型系统。 在“大数据时代”，在需要上千台服务器的集群之下，Bigtable针对可伸缩性和可运维性的需求提供了解决方案，包括将整个系统的存储层搭建在GFS上、通过底层文件格式解决高速随机读写数据的问题，以及通过Chubby解决一致性的挑战。 总的来说，本文生动地阐述了Bigtable的重要性和必要性，为读者展现了其在分布式系统中的重要作用。Bigtable的设计目标是应对业务需求，支持百万级别随机读写IOPS，并且伸缩到上千台服务器的一个数据库，同时注重可伸缩性和可运维性。文章还提到了Bigtable的实现细节，为读者提供了深入了解Bigtable的机会。