Bigtable到底是不是NoSQL数据库? (bigtable属于nosql数据库吗)
Bigtable是Google开发的一种基于列族的分布式数据库管理系统，它主要用于大规模数据的存储和管理。作为Google的旗舰产品之一，Bigtable一直被广泛认为是NoSQL数据库的代表之一。但是，随着NoSQL数据库市场的发展和Bigtable的变化，现在有些人开始质疑：Bigtable到底是不是真正的NoSQL数据库？在下面的文章中，我们将介绍Bigtable的基本原理、NoSQL数据库的定义以及Bigtable与NoSQL数据库之间的关系，并探讨它们之间的关系是否真的意义重大。
Bigtable的基本原理
Bigtable是一种基于Google分布式文件系统（GFS）的分布式数据库管理系统，由Google工程师Fay Chang、Jeffrey Dean和Sanjay Ghemawat等人开发。Bigtable提供了一个基于列族的数据模型，允许用户快速存储海量数据，并且具有极高的可扩展性和可用性。它通过将数据存储在虚拟数据表中，将每个单元格视为一个包含时间戳的版本列表。这种设计使得Bigtable可以轻松地处理大量的数据，并提供快速的数据访问和高效的数据查询。
Bigtable与NoSQL数据库的关系
NoSQL是一个“非关系型数据库”的术语，用于描述一类不使用传统SQL查询语言的数据库，包括键值数据库、文档数据库、列族数据库和图形数据库等。 同时，它通常意味着这些数据库是分布式的、高可用性的，可以支持大规模的数据存储和复杂的数据查询。然而，NoSQL并没有具体定义什么是NoSQL数据库，这使得许多人认为“仅仅因为它不使用SQL查询语言就是NoSQL”。
从这个角度来看，Bigtable可以被视为一种NoSQL数据库。Bigtable使用列族数据模型，不使用传统的SQL语言进行查询，同时它也是完全分布式的，可以存储大量的数据，并具有高可用性和可扩展性。因此，从这个角度来看，Bigtable确实是NoSQL数据库的一种。
Bigtable和NoSQL数据库有什么不同？
虽然Bigtable可以被视为一种NoSQL数据库，但它与传统的NoSQL数据库在某些方面有所不同。Bigtable是专门针对海量数据存储而设计的，而许多NoSQL数据库则注重于数据类型的灵活性和数据存储的小规模化程度。 Bigtable是一个建立在GFS之上的系统，这种底层架构赋予了Bigtable高度的可扩展性和高可用性。但是，其他NoSQL数据库采用了不同的底层架构，如基于文档或键值对等数据类型的不同，这些数据库的自由度通常更高。 Bigtable是Google内部使用的私有系统，而其他大多数NoSQL数据库都是开放源代码并可以用于公共领域。
在这个意义上，可以说Bigtable是NoSQL数据库中独特的一种，并不完全适合所有NoSQL数据库的定义，而是在其中占据了自己的位置。
结论
虽然Bigtable可以被视为一种NoSQL数据库，但它具有自己独特的特点，也与其他NoSQL数据库有所不同。 与NoSQL的定义相比，Bigtable注重解决海量数据管理问题，同时它的底层架构赋予了Bigtable高度的可扩展性和可用性。 尽管如此，Bigtable仍然可以作为NoSQL数据库的代表之一，因为它不使用传统的SQL查询语言，并且已成为Google的标志性产品之一。 不管怎样，对于企业来说，选择适合自己应用场景的数据库系统才是最重要的。
相关问题拓展阅读：
nosql数据库的几大类型
1. 键值数据库
相关产品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
应用：内容缓存
优点：扩展性好、灵活性好、大量写操作时性能高
缺点：无法存储激裤结构化信息、条件查询效率较低
使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）
2. 列族数据库
相关产品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
应用：分布式数据存储与管理
优点：查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低
使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）
3. 文档数据库
相关产品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
应用：存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据
优点：性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活
缺点：缺乏统一的查询语言
使用者：百度云数据库（MongoDB）、SAP（MongoDB）
4. 图形数据库
图形数据库-使用图作为数据模型来存储数据。
相关产品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
应用：大量复杂、互连接、低结构化的图结构场合，如社交网络、推荐系统等
优点：灵活性高、支持复杂的图形算法、可用于构卖胡建复杂的关系图谱
缺点：复杂性高、只能支持一定的数据中铅拦规模
使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）
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