简介
BigTable是谷歌自主研发的分布式数据库技术，主要在其内部使用。其优点在于可以可靠的处理PB以上级别的数据，并且能够支持前台服务器集群，实现实用性广泛、可扩展、高性能和高可用性4个目标。在谷歌BigTable已经成为很多产品的基础，包括Google Analaytics、Google Finance、Google Earch等等
架构
BigTable是一个架构非常复杂的系统，由于他是分布式的，所以有别于以往关系型数据库，需要多个节点，主要包括集群和一些依赖的服务。
集群：一个Master节点和多个Tablet节点组成，Master节点用于管理元数据，并处理来自客户端关于元数据的请求。Tablet用于存储数据，并且处理来自客户端数据的请求。
依赖服务：调动、存储和分布式锁及方面。
数据模型和调用接口
对于数据库而言，无论是关系型还是非关系型，数据模型都是核心，同样调用接口也是不可或缺的。
数据模型
表格：和普通数据表一样，也是由行和列组成，但是只支持唯一主键，没有外键用于关系建立
列组：顾名思义就是给列进行分组，提高存取效率而且避免过多的列导致表特别大
Tablet：从行的角度对表数据进行分组分隔，将Tablet分布到不同的服务器上，实现分布式存取数据
时间戳：主要用于数据同步和备份，提供根据每个单元格的时间戳来做垃圾回收
调用接口：BigTable的接口主要以API的形式对外开放，感兴趣的哥们可以做进一步研究，本文不在赘述
存储模型
Tablet运行机制：一个写请求传给Tablet，接着会提交给提交日志，然后请求存储到memtable中，异步处理memtable中的请求，将数据更新到SSTable中。
SSTable：Sorted String Table，按照键排序后存储键值对。
Compaction机制：在数据存储方面非常常用，主要用于对数据的压缩，分为Minor和Major两种数据压实操作。
分布式模型
BigTable有5中独立的构件实现分布式操作：
客户端：用于访问BigTable系统
Chubby服务：高可用和分布式的锁服务，用于协调整个BigTable的运行
Master节点：将Tablet分配给Tablet节点服务器，并且处理与数据库相关的修改操作
Tablet节点：管理Tablet节点集合，处理Tablet的读写操作，并且能够对大的Tablet进行分割
GFS系统：分布式文件系统，用于存储Tablet和SSTable文件。
文件系统
BigTable使用GFS实现数据文件的备份、负载、容错和一致性管理。
GFS：基于传统分布式文件系统实现了性能、可伸缩性、可靠性以及可用性，同时根据其自身的负载和技术情况的观察，也有其创新的设计。高度的容错机制，组件失效被认为是常态事件，在IO和块尺寸上也根据自身数据量大的情况有一定的调整。
GFS架构：存储方面文件分割成固定大小的Chunk，并且分配唯一的Chunk ID。单一Master节点策略大大简化了设计的复杂度，从数据安全的角度，每个数据块都有三个数据备份。
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