https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/Introduction.html

Amazon DynamoDB是一种完全托管的NoSQL数据库服务，提供快速且可预测的性能，并具备无缝扩展的能力。DynamoDB使您能够摆脱操作和扩展分布式数据库的管理负担，因此您无需担心硬件配置、设置和配置、复制、软件补丁或集群扩展。DynamoDB还提供了静态加密，消除了在保护敏感数据方面涉及的操作负担和复杂性。有关更多信息，请参阅DynamoDB静态加密。

Cassandra是一种分布式的NoSQL数据库。按设计，NoSQL数据库具有轻量级、开源、非关系型和广泛分布的特点。

它们的优势之一包括横向可扩展性、分布式架构以及对模式定义的灵活性。

NoSQL数据库使得对极高容量、不同数据类型的数据进行快速的即兴组织和分析成为可能。这在最近几年变得更加重要，随着大数据的出现以及在云中迅速扩展数据库的需求。Cassandra是一种已经解决了先前的数据管理技术（如SQL数据库）的限制的NoSQL数据库之一。

分布提供了强大性能和弹性

NoSQL分布式数据库Cassandra的一个重要特性是其数据库是分布式的。这既带来了技术上的优势，也带来了业务上的优势。当应用程序承受高压力时，Cassandra数据库可以轻松扩展，而分布还能防止由于任何给定数据中心的硬件故障而导致的数据丢失。分布式架构还带来了技术上的强大之处；例如，开发人员可以独立调整读取查询或写入查询的吞吐量。

ClickHouse 是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。

在传统的行式数据库系统中，数据按如下顺序存储：

Redis是一种开放源代码（BSD许可）的内存中数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。

它支持数据结构，例如字符串，哈希，列表，集合，带范围查询的排序集合，位图，超日志和半径查询的地理空间索引。

中文官网

有时候我们需要使用 spring 整合 redis。

那应该怎么实现呢？

最简单的 jedis

maven

    redis.clients
    jedis
    3.2.0

有时候需要登录到远程的 redis 机器上。

首先找到 redis-cli 所在的目录。

./redis-cli -h host -p port -a password

下载

直接 github 下载合适的版本。

比如 Redis-x64-3.2.100.msi

安装

双击安装，比较简单。

可以选择将 add path 那个勾选上。

状态查询

C:\Users\Administrator>redis-cli -v
redis-cli 3.2.100

下载并且安装

$ wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.6.tar.gz
$ tar xzf redis-3.0.6.tar.gz
$ mv redis-3.0.6 redis
$ cd redis
$ make
$ make test
$ make install

B+ tree 实际上是一颗m叉平衡查找树(不是二叉树)

平衡查找树定义：树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于 1

/** 
* 这是B+树非叶子节点的定义。 
* 
* 假设keywords=[3, 5, 8, 10] 
* 4个键值将数据分为5个区间：(-INF,3), [3,5), [5,8), [8,10), [10,INF) 
* 5个区间分别对应：children[0]...children[4] 
* 
* m值是事先计算得到的，计算的依据是让所有信息的大小正好等于页的大小： 
* PAGE_SIZE = (m-1)*4[keywordss大小]+m*8[children大小] 
*/ 
public class BPlusTreeNode { 
  // 5叉树 
  public static int m = 5; 
 
  // 键值，用来划分数据区间 
  public int[] keywords = new int[m-1]; 
 
  // 保存子节点指针 
  public BPlusTreeNode[] children = new BPlusTreeNode[m]; 
} 
/** 
* 这是B+树中叶子节点的定义。 
* 
* B+树中的叶子节点跟内部结点是不一样的, 
* 叶子节点存储的是值，而非区间。 
* 这个定义里，每个叶子节点存储3个数据行的键值及地址信息。 
* 
* k值是事先计算得到的，计算的依据是让所有信息的大小正好等于页的大小： 
* PAGE_SIZE = k*4[keyw..大小]+k*8[dataAd..大小]+8[prev大小]+8[next大小] 
*/ 
public class BPlusTreeLeafNode { 
  public static int k = 3; 
 
  // 数据的键值 
  public int[] keywords = new int[k]; 
 
  // 数据地址 
  public long[] dataAddress = new long[k]; 
 
  // 这个结点在链表中的前驱结点 
  public BPlusTreeLeafNode prev; 
 
  // 这个结点在链表中的后继结点  
  public BPlusTreeLeafNode next; 
}