数据也有冷热之分，你知道吗？根据访问的频率的高低可将数据分为热数据和冷数据，访问频率高的则为热数据，低为冷数据。如果热、冷数据不区分，一并存储，显然不科学。将冷数据也存储在昂贵的内存中，那么你想，成本得多高呢？有趣的是，根据我们实际的观察，目前很多使用Redis的业务就是这样操作的。得益于高性能以及丰富的数据结构命令，Redis成为目前最受欢迎的KV内存数据库。但随着业务数据量的爆炸增长，Redis的内存消耗也会随之爆炸。无论客户是自建服务器还是云服务器，内存都是一个必须考虑的成本问题，它不仅贵还要持续购买。此外Redis虽然提供了AOF和RDB两种方案来实现数据的持久化，但是使用不当可能会对

数据也有冷热之分，你知道吗？根据访问的频率的高低可将数据分为热数据和冷数据，访问频率高的则为热数据，低为冷数据。如果热、冷数据不区分，一并存储，显然不科学。将冷数据也存储在昂贵的内存中，那么你想，成本得多高呢？有趣的是，根据我们实际的观察，目前很多使用Redis的业务就是这样操作的。得益于高性能以及丰富的数据结构命令，Redis成为目前最受欢迎的KV内存数据库。但随着业务数据量的爆炸增长，Redis的内存消耗也会随之爆炸。无论客户是自建服务器还是云服务器，内存都是一个必须考虑的成本问题，它不仅贵还要持续购买。此外Redis虽然提供了AOF和RDB两种方案来实现数据的持久化，但是使用不当可能会对

大数据时代，无人不知Google的“三驾马车”。“三驾马车”指的是Google发布的三篇论文，介绍了Google在大规模数据存储与计算方向的工程实践，奠定了业界大规模分布式存储系统的理论基础，如今市场上流行的几款国产数据库都有参考这三篇论文。《TheGoogleFileSystem》，2003年《MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClusters》，2004年《Bigtable:ADistributedStorageSystemforStructuredData》，2006年其中，Bigtable是数据存储领域的经典论文，这篇论文首次对外完整、系

大数据时代，无人不知Google的“三驾马车”。“三驾马车”指的是Google发布的三篇论文，介绍了Google在大规模数据存储与计算方向的工程实践，奠定了业界大规模分布式存储系统的理论基础，如今市场上流行的几款国产数据库都有参考这三篇论文。《TheGoogleFileSystem》，2003年《MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClusters》，2004年《Bigtable:ADistributedStorageSystemforStructuredData》，2006年其中，Bigtable是数据存储领域的经典论文，这篇论文首次对外完整、系