Big Table是Google的分布式存储系统, 基本可以认为是一个NOSQL数据库，而GFS是Google的File System。

https://www.youtube.com/watch?v=r1bh90_8dsg&t=327s

”Bigtable使用GFS来存储数据文件和日志，数据文件采用SSTable格式，它提供了关键字到值的映射关系。Bigtable使用分布式的锁服务Chubby来保证集群中主服务器的唯一性、保存Bigtable数据的引导区位置、发现Tablet服务器并处理Tablet服务器的失效、保存Bigtable的数据模式信息、保存存取控制列表。“

“Bigtable是一个为管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统，可以扩展到PB级数据和上千台服务器。很多google的项目使用Bigtable存储数据，这些应用对Bigtable提出了不同的挑战，比如数据规模的要求、延迟的要求。Bigtable能满足这些多变的要求，为这些产品成功地提供了灵活、高性能的存储解决方案。”

Bigtable看起来像一个数据库，采用了很多数据库的实现策略。但是Bigtable并不支持完整的关系型数据模型；而是为客户端提供了一种简单的数据模型，客户端可以动态地控制数据的布局和格式，并且利用底层数据存储的局部性特征。Bigtable将数据统统看成无意义的字节串，客户端需要将结构化和非结构化数据串行化再存入Bigtable。

时间戳 控制版本

为什么需要Big Table 或者说为什么需要数据库而不是单纯的文件系统？

例子：

主要是文件系统查询速度太慢。

所以如何在文件系统的基础上更好的查询？

读取文件到内存里面在内存里面查询？

有什么问题？

数据的修改通常是直接append 就好了

怎么解决文件没有顺序不能二分查询的问题？

过一段时间统一把文件有序整理

写入过程：

为了防止机器挂了，内存没了。我们要增加一个WAL， Write Ahead Log

Thus, 内存排序+1次硬盘统一写入+1次硬盘写Log

Sorted List就是指我们在内存排序好再一起写入File里，因为在disk里排序很麻烦。

读取过程：

在一个File里怎么找数据？

暴力： for loop

优化： 二分查找

更好： 建立Index， B tree之类的

Index是在内存哦！

优化：

做一个判断key在不在file中，可以使用Bloom Filter

Bloom Filter说不在那一定不在， Bloom Filter说在有可能False Positive.

完整的写入过程：

Big Table Row Key, Col Key:

如果一台机器搞不定，分布式系统Master Slave

分布式读取：

去Master Read Key，得到row key 找到在哪个server。

然后去Server 取value。过程：先check memory skip List, 再check Bloom filter看在不在table，在通过Index到disk里的SStable里找。

Write也非常类似：

目前，所有的数据都存在Slave Server disk里面。如果数据量太大可能存不下。这个时候我们就可以结合之前的GFS了。有可以帮忙Replica备份，size又大。

都是Master + Slave

是否就用一个Master+Slave把两个都实现了？

Sstable 怎么写到GFS里面呢？

难点：Bigtable里面存储单位是Sstable

GFS读写单位是chunk

Tablet：

吃内存的Big Table 和 吃硬盘的 GFS愉快的在一起

当然，有可能会出现Race condition问题，读和写请求同时发生。

这个时候我们需要一个分布式锁的系统，比如Zookeeper

Meta data储存在Lock Manager里，知道数据在哪个server。

完整版Write：

这里不太懂我们还需要Master干嘛。。

数据写入时候一个要写入local disk里log， 一个写入Memory里。 然后往GFS里更新。