线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误、警告、及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析。 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介【阅读全文】
这是一篇2009年初的资料 How FriendFeed uses MySQL to store schema-less data ,相信大部分人已经看过了。如Fenng的中文介绍 FriendFeed 使用 MySQL 的经验 。本文从不同的角度再补充下。作者几个月前也曾经在广州技术沙龙作过一次 Key value store漫谈 的演讲,许多参会人员对key...【阅读全文】