完成自己本年度最大的一个项目之后, 工作重点从PM的角色转换到存储相关的工作, 因此工作之外花了一些时间关注了一下NoSQL相关的资料(主要来自blog.nosqlfan.com)
NoSQL相关
[译] NoSQL生态系统
http://blog.nosqlfan.com/html/2171.html
//这个是我看到的nosql讲的最好, 最完整的文档
我对NOSQL的一点理解
http://www.dbthink.com/?p=687
// 赞同作者的观点, 在海量数据面前, mysql基本退化成了简单的kv存储
NoSQL产品的分类图表
http://blog.nosqlfan.com/html/530.html
// auto-sharding还不是很明白
海量数据处理之 SMAQ 架构-Storage、MapReduce And Query
http://blog.nosqlfan.com/html/652.html
// 这不是我们一直要实现的存储检索一体化么?
Cassandra 和 HBase 中使用的 BigTable 模型
http://blog.nosqlfan.com/html/704.html
// 终于知道什么是面向列的存储, 以及数据合并方面的知识
和普通的RDBMS不一样，普通的RDBMS通常是行式存储的，一行数据是连续存在一段磁盘空间上的。而列式存储是将各个列分别进行连续的存储。 也 正是因此，它对于处理字段中的NULL字段，能够不占用过多的空间。同时能够支持灵活松散的列定义。也就是我们通常所说的schema-less。
NoSQL理论之-内存是新的硬盘，硬盘是新的磁带
http://blog.nosqlfan.com/html/683.html
// nosql存储的基石
关于NoSQL的思考-为什么我们要优化存储的写性能？
http://blog.nosqlfan.com/html/737.html
// 透过现象看本质, 对NoSQL的思考很到位
在NoSQL的许多产品中，我们通过benchmark可以看到的都是写性能极度提升，而读性能并没有太大的涨幅甚至相对传统RDBMS还有下降。
基于SSD的数据库性能优化
http://blog.nosqlfan.com/html/917.html
//对于大量随机读的key-value来说，换上SSD一般可以提高TPS 10 倍左右，响应时间基本降低1/4
了解NoSQL的必读资料
http://hi.baidu.com/pkugsis/blog/item/99358dcb347bb5f153664fff.html
// 都是NoSQL的基础论文, 有时间要好好读一下
Redis相关
锋利的Redis
http://blog.nosqlfan.com/html/129.html
// 入门必看
Redis并发性能测试benchmark
http://blog.nosqlfan.com/html/538.html
// 最大在120,000?, 不知道是否是单机, 不知道是qps还是tps, 并发数在4k之后开始走下坡路, 不过是缓慢下降
Redis几个认识误区
http://blog.nosqlfan.com/html/868.html
// aof目的主要是数据可靠性及高可用性，在Redis中有另外一种方法来达到目的：Replication。由于Redis的高性能，复制基本没有延迟。这样达到了防止单点故障及实现了高可用。
mogoDB相关
简单的MongoDB
http://blog.nosqlfan.com/html/219.html
// ppt做的不错, 值得学习^_^
MongoDB MapReduce
http://blog.nosqlfan.com/html/469.html
// map reduce比较全的参考
白话MongoDB（一）
http://www.ningoo.net/html/2011/mongodb_in_a_nutshell_1.html
// 写的那是相当直白啊
性能测试：MongoDB vs. SQL Server
http://blog.nosqlfan.com/html/484.html
//结果是Insert方面MongoDB比SQL Server快十倍左右，Update快20倍左右，Select快2倍左右。
MongoDB中索引的用法
http://blog.nosqlfan.com/html/271.html
// MongoDB的索引讲的很详细, 不过MongoDB的索引跟RDBMS的索引非常像, 因此理解也很容易.
MongoDB 集群
http://blog.nosqlfan.com/html/544.html
// sharding之后, 如果MongoDB查询的数据分布在多个节点上, 那merge过程在哪里做的呢?
Foursquare 长达 11 小时的宕机
http://blog.nosqlfan.com/html/696.html
//Cassandra神话破灭了, mongoDB也有问题, nosql还有王者么? 或者说没有金刚钻别揽瓷器活
Hbase相关
HBase入门
http://labs.chinamobile.com/mblog/4110_22332
// 真的很容易看懂了, 主要是column, column faimly的理解
hbase 介绍
http://www.tbdata.org/archives/1509
//写的不错, 看懂了很多东西, 不过还是有不少疑问
hbase-介绍
http://www.doc88.com/p-80782858011.html
// 老外的hbase介绍, 记住了一点: 把column理解为tag, 而value可以是任意长度大小
OSChina的HBase资料汇总
http://www.oschina.net/question/tag/hbase
// hbase相关的内容也很多, 还没看
关于HBase的一个PPT
http://blog.nosqlfan.com/html/464.html
// 讲的很详细, 可能和我理解的差不多
HBase二级索引与Join
http://kenwublog.com/hbase-secondary-index-and-join
// 没怎么看懂, 不过可以从中知道, hbase对二级索引的支持非常困难
Cassandra和HBase主要设计思路对比
http://kenwublog.com/cassandra-and-hbase-design-pattern-compar
NoSQL相关
[译] NoSQL生态系统
http://blog.nosqlfan.com/html/2171.html
//这个是我看到的nosql讲的最好, 最完整的文档
我对NOSQL的一点理解
http://www.dbthink.com/?p=687
// 赞同作者的观点, 在海量数据面前, mysql基本退化成了简单的kv存储
NoSQL产品的分类图表
http://blog.nosqlfan.com/html/530.html
// auto-sharding还不是很明白
海量数据处理之 SMAQ 架构-Storage、MapReduce And Query
http://blog.nosqlfan.com/html/652.html
// 这不是我们一直要实现的存储检索一体化么?
Cassandra 和 HBase 中使用的 BigTable 模型
http://blog.nosqlfan.com/html/704.html
// 终于知道什么是面向列的存储, 以及数据合并方面的知识
和普通的RDBMS不一样，普通的RDBMS通常是行式存储的，一行数据是连续存在一段磁盘空间上的。而列式存储是将各个列分别进行连续的存储。 也 正是因此，它对于处理字段中的NULL字段，能够不占用过多的空间。同时能够支持灵活松散的列定义。也就是我们通常所说的schema-less。
NoSQL理论之-内存是新的硬盘，硬盘是新的磁带
http://blog.nosqlfan.com/html/683.html
// nosql存储的基石
关于NoSQL的思考-为什么我们要优化存储的写性能？
http://blog.nosqlfan.com/html/737.html
// 透过现象看本质, 对NoSQL的思考很到位
在NoSQL的许多产品中，我们通过benchmark可以看到的都是写性能极度提升，而读性能并没有太大的涨幅甚至相对传统RDBMS还有下降。
基于SSD的数据库性能优化
http://blog.nosqlfan.com/html/917.html
//对于大量随机读的key-value来说，换上SSD一般可以提高TPS 10 倍左右，响应时间基本降低1/4
了解NoSQL的必读资料
http://hi.baidu.com/pkugsis/blog/item/99358dcb347bb5f153664fff.html
// 都是NoSQL的基础论文, 有时间要好好读一下
Redis相关
锋利的Redis
http://blog.nosqlfan.com/html/129.html
// 入门必看
Redis并发性能测试benchmark
http://blog.nosqlfan.com/html/538.html
// 最大在120,000?, 不知道是否是单机, 不知道是qps还是tps, 并发数在4k之后开始走下坡路, 不过是缓慢下降
Redis几个认识误区
http://blog.nosqlfan.com/html/868.html
// aof目的主要是数据可靠性及高可用性，在Redis中有另外一种方法来达到目的：Replication。由于Redis的高性能，复制基本没有延迟。这样达到了防止单点故障及实现了高可用。
mogoDB相关
简单的MongoDB
http://blog.nosqlfan.com/html/219.html
// ppt做的不错, 值得学习^_^
MongoDB MapReduce
http://blog.nosqlfan.com/html/469.html
// map reduce比较全的参考
白话MongoDB（一）
http://www.ningoo.net/html/2011/mongodb_in_a_nutshell_1.html
// 写的那是相当直白啊
性能测试：MongoDB vs. SQL Server
http://blog.nosqlfan.com/html/484.html
//结果是Insert方面MongoDB比SQL Server快十倍左右，Update快20倍左右，Select快2倍左右。
MongoDB中索引的用法
http://blog.nosqlfan.com/html/271.html
// MongoDB的索引讲的很详细, 不过MongoDB的索引跟RDBMS的索引非常像, 因此理解也很容易.
MongoDB 集群
http://blog.nosqlfan.com/html/544.html
// sharding之后, 如果MongoDB查询的数据分布在多个节点上, 那merge过程在哪里做的呢?
Foursquare 长达 11 小时的宕机
http://blog.nosqlfan.com/html/696.html
//Cassandra神话破灭了, mongoDB也有问题, nosql还有王者么? 或者说没有金刚钻别揽瓷器活
Hbase相关
HBase入门
http://labs.chinamobile.com/mblog/4110_22332
// 真的很容易看懂了, 主要是column, column faimly的理解
hbase 介绍
http://www.tbdata.org/archives/1509
//写的不错, 看懂了很多东西, 不过还是有不少疑问
hbase-介绍
http://www.doc88.com/p-80782858011.html
// 老外的hbase介绍, 记住了一点: 把column理解为tag, 而value可以是任意长度大小
OSChina的HBase资料汇总
http://www.oschina.net/question/tag/hbase
// hbase相关的内容也很多, 还没看
关于HBase的一个PPT
http://blog.nosqlfan.com/html/464.html
// 讲的很详细, 可能和我理解的差不多
HBase二级索引与Join
http://kenwublog.com/hbase-secondary-index-and-join
// 没怎么看懂, 不过可以从中知道, hbase对二级索引的支持非常困难
Cassandra和HBase主要设计思路对比
http://kenwublog.com/cassandra-and-hbase-design-pattern-compar