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导读：本文根据Google最新Megastore论文翻译而来，原作者为Google团队，团队人员包括：Jason Baker，Chris Bond，James C.Corbett，JJ Furman，Andrey Khorlin，James Larson，Jean-Michel Léon，Yawei Li，Alexander Lloyd，Vadim Yushprakh。翻译者为国内知名IT人士。
在上个月举行的创新数据系统研讨会上(CIDR)，Google公开了其Megastore分布式存储技术的白皮书。
Megastore是谷歌一个内部的存储系统，它的底层数据存储依赖Bigtable，也就是基于NoSql实现的，但是和传统的NoSql不同的 是，它实现了类似RDBMS的数据模型(便捷性)，同时提供数据的强一致性解决方案(同一个datacenter，基于MVCC的事务实现)，并且将数据 进行细颗粒度的分区(这里的分区是指在同一个datacenter，所有datacenter都有相同的分区数据)，然后将数据更新在机房间进行同步复制 (这个保证所有datacenter中的数据一致)。
Megastore的数据复制是通过paxos进行同步复制的，也就是如果更新一个数据，所有机房都会进行同步更新，因为使用paxos进行复制， 所以不同机房针对同一条数据的更新复制到所有机房的更新顺序都是一致的，同步复制保证数据的实时可见性，采用paxos算法则保证了所有机房更新的一致 性，所以个人认为megastore的更新可能会比较慢，而所有读都是实时读(对于不同机房是一致的)，因为部署有多个机房，并且数据总是最新。
为了达到高可用性，megastore实现了一个同步的，容错的，适合长距离连接的日志同步器
为了达到高可扩展性，megastore将数据分区成一个个小的数据库，每一个数据库都有它们自己的日志，这些日志存储在NoSql中
Megastore将数据分区为一个Entity Groups的集合，这里的Entity Groups相当于一个按id切分的分库，这个Entity Groups里面有多个Entity Group(相当于分库里面的表)，而一个Entity Group有多个Entity(相当于表中的记录)
在同一个Entity Group中(相当于单库)的多个Entity的更新事务采用single-phase ACID事务，而跨Entity Group(相当于跨库)的Entity更新事务采用two-phase ACID事务(2段提交)，但更多使用Megastore提供的高效异步消息实现。需要说明的一点是，这些事务都是在同一个机房的，机房之间的数据交互都 是通过数据复制来实现的。
传统关系型数据库使用join来满足用户的需求，对于Megastore来说，这种模型(也就是完全依赖join的模型)是不合适的。原因包括
1.高负载交互性型应用能够从可预期的性能提升得到的好处多于使用一种代价高昂的查询语言所带来的好处。
2.Megastore目标应用是读远远多于写的，所以更好的方案是将读操作所需要做的工作转移到写操作上面(比如通过具体值代替外键以消除join)
3.因为megastore底层存储是采用BigTable，而类似BigTable的key-value存储对于存取级联数据是直接的
所以基于以上几个原因，Megastore设计了一种数据模型和模式语言来提供基于物理地点的细颗粒度控制，级联布局，以及申明式的不正规数据存储来帮助消除大部分joins。查询时只要指定特定表和索引即可。
当然可能有时候不得不使用到join，Megastore提供了一种合并连接算法实现，具体算法这里我还是没弄清楚，原文是[the user provides multiple queries that return primary keys for the same table in the same order; we then return the intersection of keys for all the provided queries.]
使用Megastore的应用通过并行查询实现了outer joins。通常先进行一个初始的查询，然后利用这个查询结果进行并行索引查询，这个过程我理解的是，初始查询查出一条数据，就马上根据这个结果进行并行 查询，这个时候初始查询继续取出下一条数据，再根据这个结果并行查询(可能前面那个外键查询还在继续，使用不同的线程)。这种方法在初始查询数据量较小并 且外键查询使用并行方式的情况下，是一种有效的并且具有sql风格的joins。
Megastore的数据结构介于传统的RDBMS和NoSql之间的，前者主要体现在他的schema表示上，而后者体现在具体的数据存储上 (BigTable)。和RDBMS一样，Megastore的数据模型是定义schema中并且是强类型的。每一个schema有一个表集合，每个表包 含一个实体集合(相当于record)，每个实体有一系列的属性(相当于列属性)，属性是命名的，并且指定类型，这些类型包括字符串，各种数字类型，或者google的protocol buffer。这些属性可以被设置成必需的，可选的，或者可重复的(一个属性上可以具有多个值)。一个或者多个属性可以组成一个主键。
在上图中，User和Photo共享了一个公共属性user_id，IN TABLE User这个标记直接将Photo和User这两张表组织到了同一个BigTable中，并且键的顺序(PRIMARY KEY(user_id,photo_id)？是这个还是schema中定义的顺序？)保证Photo的实体存储在对应的User实体邻接位置上。这个机 制可以递归的应用，加速任意深度的join查询速度。这样，用户能够通过操作键的顺序强行改变数据级联的布局。其他标签请参考原文。
(责任编辑：蒙遗善)