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2006年的OSDI有两篇google的论文，分别 是BigTable和Chubby。Chubby是一个分布式锁服务，基于Paxos算法；BigTable是一个用于管理结构化数据的分布式存储系统， 构建在GFS、Chubby、SSTable等google技术之上。相当多的google应用使用了BigTable，比如Google Earth和Google Analytics，因此它和GFS、MapReduce并称为谷歌技术"三宝"。
与GFS和MapReduce的论文相比，我觉得BigTable的论文难懂一些。一方面是因为自己对数据库不太了解，另一方面又是因为对数据库的理解局限于关系型数据库。尝试用关系型数据模型去理解BigTable就容易"走火入魔"。在这里推荐一篇文章（需要FQ）：Understanding HBase and BigTable，相信这篇文章对理解BigTable/HBase的数据模型有很大帮助。
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。
下文对BigTable的数据模型和基本工作原理进行介绍，而各种优化技术（如压缩、Bloom Filter等）不在讨论范围。
Bigtable不是关系型数据库，但是却沿用了很多关系型数据库的术语，像table（表）、row（行）、column（列）等。这容易让读者误入歧途，将其与关系型数据库的概念对应起来，从而难以理解论文。Understanding HBase and BigTable是篇很优秀的文章，可以帮助读者从关系型数据模型的思维定势中走出来。
本质上说，Bigtable是一个键值（key-value）映射。按作者的说法，Bigtable是一个稀疏的，分布式的，持久化的，多维的排序映射。
先来看看多维、排序、映射。Bigtable的键有三维，分别是行键（row key）、列键（column key）和时间戳（timestamp），行键和列键都是字节串，时间戳是64位整型；而值是一个字节串。可以用 (row:string, column:string, time:int64)→string 来表示一条键值对记录。
行键可以是任意字节串，通常有10-100字节。行的读写都是原子性的。Bigtable按照行键的字典序存储数据。Bigtable的表会根据行键自动划分为片（tablet），片是负载均衡的单元。最初表都只有一个片，但随着表不断增大，片会自动分裂，片的大小控制在100-200MB。行是表的第一级索引，我们可以把该行的列、时间和值看成一个整体，简化为一维键值映射，类似于：
列 是第二级索引，每行拥有的列是不受限制的，可以随时增加减少。为了方便管理，列被分为多个列族（column family，是访问控制的单元），一个列族里的列一般存储相同类型的数据。一行的列族很少变化，但是列族里的列可以随意添加删除。列键按照 family:qualifier格式命名的。这次我们将列拿出来，将时间和值看成一个整体，简化为二维键值映射，类似于：
或者可以将列族当作一层新的索引，类似于：
时 间戳是第三级索引。Bigtable允许保存数据的多个版本，版本区分的依据就是时间戳。时间戳可以由Bigtable赋值，代表数据进入 Bigtable的准确时间，也可以由客户端赋值。数据的不同版本按照时间戳降序存储，因此先读到的是最新版本的数据。我们加入时间戳后，就得到了 Bigtable的完整数据模型，类似于：
图 1是Bigtable论文里给出的例子，Webtable表存储了大量的网页和相关信息。在Webtable，每一行存储一个网页，其反转的url作为行 键，比如maps.google.com/index.html的数据存储在键为com.google.maps/index.html的行里，反转的原 因是为了让同一个域名下的子域名网页能聚集在一起。图1中的列族"anchor"保存了该网页的引用站点（比如引用了CNN主页的站点），qualifier是引用站点的名称，而数据是链接文本；列族"contents"保存的是网页的内容，这个列族只有一个空列"contents:"。图1中"contents:"列下保存了网页的三个版本，我们可以用("com.cnn.www", "contents:", t5)来找到CNN主页在t5时刻的内容。
再来看看作者说的其它特征：稀疏，分布式，持久化。持久化的意思很简单，Bigtable的数据最终会以文件的形式放到GFS去。Bigtable建立在GFS之上本身就意味着分布式，当然分布式的意义还不仅限于此。稀疏的意思是，一个表里不同的行，列可能完完全全不一样。
Bigtable依赖于google的几项技术。用GFS来存储日志和数据文件；按SSTable文件格式存储数据；用Chubby管理元数据。
GFS参见谷歌技术"三宝"之谷歌文件系统。BigTable的数据和日志都是写入GFS的。
SSTable的全称是Sorted Strings Table，是 一种不可修改的有序的键值映射，提供了查询、遍历等功能。每个SSTable由一系列的块（block）组成，Bigtable将块默认设为64KB。在 SSTable的尾部存储着块索引，在访问SSTable时，整个索引会被读入内存。BigTable论文没有提到SSTable的具体结构，LevelDb日知录之四： SSTable文件这篇文章对LevelDb的SSTable格式进行了介绍，因为LevelDB的作者JeffreyDean正是BigTable的设计师，所以极具参考价值。每一个片（tablet）在GFS里都是按照SSTable的格式存储的，每个片可能对应多个SSTable。
Chubby是一种高可用的分布式锁服 务，Chubby有五个活跃副本，同时只有一个主副本提供服务，副本之间用Paxos算法维持一致性，Chubby提供了一个命名空间（包括一些目录和文 件），每个目录和文件就是一个锁，Chubby的客户端必须和Chubby保持会话，客户端的会话若过期则会丢失所有的锁。关于Chubby的详细信息可 以看google的另一篇论文：The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems。Chubby用于片定位，片服务器的状态监控，访问控制列表存储等任务。
Bigtable集群包括三个主要部分：一个供客户端使用的库，一个主服务器（master server），许多片服务器（tablet server）。
正如数据模型小节所说，Bigtable会将表（table）进行分片，片（tablet）的大小维持在100-200MB范围，一旦超出范围就将分裂成更小的片，或者合并成更大的片。每个片服务器负责一定量的片，处理对其片的读写请求，以及片的分裂或合并。片服务器可以根据负载随时添加和删除。这里片服务器并不真实存储数据，而相当于一个连接Bigtable和GFS的代理，客户端的一些数据操作都通过片服务器代理间接访问GFS。
主服务器负责将片分配给片服务器，监控片服务器的添加和删除，平衡片服务器的负载，处理表和列族的创建等。注意，主服务器不存储任何片，不提供任何数据服务，也不提供片的定位信息。
客户端需要读写数据时，直接与片服务器联系。因为客户端并不需要从主服务器获取片的位置信息，所以大多数客户端从来不需要访问主服务器，主服务器的负载一般很轻。
前面提到主服务器不提供片的位置信息，那么客户端是如何访问片的呢？来看看论文给的示意图，Bigtable使用一个类似B+树的数据结构存储片的位置信息。
首先是第一层，Chubby file。这一层是一个Chubby文件，它保存着root tablet的位置。这个Chubby文件属于Chubby服务的一部分，一旦Chubby不可用，就意味着丢失了root tablet的位置，整个Bigtable也就不可用了。
第二层是root tablet。root tablet其实是元数据表（METADATA table）的第一个分片，它保存着元数据表其它片的位置。root tablet很特别，为了保证树的深度不变，root tablet从不分裂。
第三层是其它的元数据片，它们和root tablet一起组成完整的元数据表。每个元数据片都包含了许多用户片的位置信息。
可以看出整个定位系统其实只是两部分，一个Chubby文件，一个元数据表。注意元数据表虽然特殊，但也仍然服从前文的数据模型，每个分片也都是由专门的片服务器负责，这就是不需要主服务器提供位置信息的原因。客户端会缓存片的位置信息，如果在缓存里找不到一个片的位置信息，就需要查找这个三层结构了，包括访问一次Chubby服务，访问两次片服务器。
当片服务器 收到一个写请求，片服务器首先检查请求是否合法。如果合法，先将写请求提交到日志去，然后将数据写入内存中的memtable。memtable相当于 SSTable的缓存，当memtable成长到一定规模会被冻结，Bigtable随之创建一个新的memtable，并且将冻结的memtable转 换为SSTable格式写入GFS，这个操作称为minor compaction。
当片服务器收到一个读请求，同样要检查请求是否合法。如果合法，这个读操作会查看所有SSTable文件和memtable的合并视图，因为SSTable和memtable本身都是已排序的，所以合并相当快。
每一次minor compaction都会产生一个新的SSTable文件，SSTable文件太多读操作的效率就降低了，所以Bigtable定期执行merging compaction操作，将几个SSTable和memtable合并为一个新的SSTable。BigTable还有个更厉害的叫major compaction，它将所有SSTable合并为一个新的SSTable。
遗憾的是，BigTable作者没有介绍memtable和SSTable的详细数据结构。
集群包括主服务器和片服务器，主服务器负责将片分配给 片服务器，而具体的数据服务则全权由片服务器负责。但是不要误以为片服务器真的存储了数据（除了内存中memtable的数据），数据的真实位置只有 GFS才知道，主服务器将片分配给片服务器的意思应该是，片服务器获取了片的所有SSTable文件名，片服务器通过一些索引机制可以知道所需要的数据在 哪个SSTable文件，然后从GFS中读取SSTable文件的数据，这个SSTable文件可能分布在好几台chunkserver上。
元数据表（METADATA table）是一张特殊的表，它被用于数据的定位以及一些元数据服务，不可谓不重要。但是Bigtable论文里只给出了少量线索，而对表的具体结构没有说明。这里我试图根据论文的一些线索，猜测一下表的结构。首先列出论文中的线索：
第一条线索，元数据表的行键是由片所属表名的id和片最后一行编码而成，所以每个片在元数据表中占据一条记录（一行），而且行键既包含了其所属表的信息也包含了其所拥有的行的范围。譬如采取最简单的编码方式，元数据表的行键等于strcat(表名，片最后一行的行键)。
第二点线索，除了知道元数据表的地址部分是常驻内存以 外，还可以发现元数据表有一个列族称为location，我们已经知道元数据表每一行代表一个片，那么为什么需要一个列族来存储地址呢？因为每个片都可能 由多个SSTable文件组成，列族可以用来存储任意多个SSTable文件的位置。一个合理的假设就是每个SSTable文件的位置信息占据一列，列名 为location:filename。当然不一定非得用列键存储完整文件名，更大的可能性是把SSTable文件名存在值里。获取了文件名就可以向 GFS索要数据了。
第三个线索告诉我们元数据表不止存储位置信息，也就是说列族不止location，这些数据暂时不是咱们关心的。
通过以上信息，我画了一个简化的Bigtable结构图：
结构图以Webtable表为例，表中存储了网易、百度和豆瓣的几个网页。当我们想查找百度贴吧昨天的网页内容，可以向Bigtable发出查询Webtable表的(com.baidu.tieba, contents:, yesterday)。
假设客户端没有该缓存，那么Bigtable访问 root tablet的片服务器，希望得到该网页所属的片的位置信息在哪个元数据片中。使用METADATA.Webtable.com.baidu.tieba 为行键在root tablet中查找，定位到最后一个比它大的是METADATA.Webtable.com.baidu.www，于是确定需要的就是元数据表的片A。访 问片A的片服务器，继续查找Webtable.com.baidu.tieba，定位到Webtable.com.baidu.www是比它大的，确定需 要的是Webtable表的片B。访问片B的片服务器，获得数据。
[1] Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data. In proceedings of OSDI‘06.
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原文地址：http://www.cnblogs.com/wicrenet/p/5081204.html
