下面是NoSQL的分类表，也是我用来写这篇文章时做实践的产品： Key-Value 存储: Oracle Coherence, Redis, Kyoto Cabinet 类BigTable存储: Apache HBase, Apache

Christof Strauch The Little MongoDB Book The Little Redis Book The Little Riak Book Oberon Object-Oriented

have uploaded useful containers: anything from redis, couchdb, postgres to irc bouncers to rails app

ActiveMQ , BeanstalkD ，也有一些使用像Zookeeper的服务，还有像Redis那样的数据存储。 【译者注】队列是分布式系统异步化的一个关键基础组件。在淘宝、支付宝这类大型分布

ActiveMQ , BeanstalkD ，但是有些也用像 Zookeeper 的服务，或者甚至像 Redis 的数据存储。 1.4. 结论 设计有效的系统来进行快速的大数据访问是有趣的，同时有大量的好工具来帮助各种各样的应用程序进行设计。

存体系， 建立了一套从云缓存、 CDN，到代理层缓存，再到 PHP 静态化缓存，再到服务层的 Redis, es 的多级缓存体系 。简单地说，从用户出发，对流量进行层层过滤，最终到达数据库的只是非常小的一部分（不到

'expensive_data' )); 学习更多对象缓存系统： APC Functions Memcached Redis XCache APIs WinCache Functions Back to Top 资源

的客户端调用，不能很 好地与.NET平台集成。此外，Resque对消息持久化的处理方式是写入到Redis中，因而需要在已有RDBMS的前提下，引入新的Storage。 我们比较倾心于ActiveMQ与

你可以将整个机构中的应用系统和数据流，看作是一个单独的分布式数据库。 将面向查询的独立系统，比如Redis , SOLR , Hive tables 等等，看作是一种特别的、数据之上的索引。 将St

torm。另外一部分计算当然就是通过跑批完成，开始在使用MapReduce，热数据全部内存化（redis），之后使用kylin与flink相结合的方式，根据计算项的数据来源和窗口规格来确定使用哪种计算

还能做得也就只有覆盖索引了。如果不还能解决问题，只有从架构层面解决了，比如添加汇总表，或者使用redis这样的外部缓存系统。 优化关联查询 在大数据场景下，表与表之间通过一个冗余字段来关联，要

Induction 一个Mac上的数据库客户端 支持Mysql Postgre Nosql Redis等 twui 一个Mac的自定义控件库,有类似iOS的Table和Tab,CA实现

搞搞Hadoop、hbase一类的东西。过不了一段时间，就觉得没意思，又去研究分布式缓存，比如redis。然后又过不了一段时间，又去研究分布式计算，比如整整Mapreduce或者storm。 结果

搞搞Hadoop、hbase一类的东西。过不了一段时间，就觉得没意思，又去研究分布式缓存，比如redis。然后又过不了一段时间，又去研究分布式计算，比如整整Mapreduce或者storm。 结果

blog post later (long-story short: it is like fast Redis with proper clustering support and only one data

Linux, MySQL, XBMC, Hadoop, Android, VLC, Neo4JS, Redis, 7Zip, FreeBSD, golang, PHP, Python, R, Nginx, Apache

对象的保存方法多种多样，可以保存在文件中，也可以是内存里。考虑到分布式的横向扩展，我们还是建议生产环境把它保存在第三方媒介中，比如 redis 或者 mongodb ，默认的 express 框架是将 session 对象保存在内存里的。

果换个角度，你可以看到把整个组织系统和数据流看做是单一的分布式数据系统。你可以把所有的子查询系统（诸如Redis, SOLR,Hive表等 ）看成是数据的特定索引。你可以把Storm或Samza一样的流处理系

Node.js 应用的实际开发中，除了 SQL 的编写，还有如 Lua 等嵌入语言的出现（如 Redis 中的 SCRIPT 命令），或是手工的 XML 拼接。模板字符串的出现使这些需求的解决变得不再纠结了~

法，往往并不能很好的应对不同硬件、不同网络情况下的变化，所以现在人们普遍会用一些动态的算法，如Redis就采用了5种，他们是： 1.根据过期时间，清理最长时间没用过的 2.根据过期时间，清理即将过期的