Question

什么是key value 存储

我觉得key value是一种理念，好多地方都用到，比如在hadoop上，能否进一步解释一下key value这个概念的含义？
有些新的理解，请大家看看是否对，这里的value就是指现实世界中的数据，如，身高、体重、出生年月、出生地等等，而key就是给某个确定的数据起的名字，通过这个名字可以在数据集中找到这个数据，这样就可以对数据进行相应的操作，如，读、写等

Answer 1

key是关键字、value是值。

key-value分布式存储系统查询速度快、存放数据量大、支持高并发，非常适合通过主键进行查询，但不能进行复杂的条件查询。

Key-value数据库是一种以键值对存储数据的一种数据库，类似Java中的map。可以将整个数据库理解为一个大的map，每个键都会对应一个唯一的值

扩展资料：

由于key-value的键值对特性，被广泛应用键值对数据库中，如redis、memchaced，查询速度快、存放数据量大、支持高并发，非常适合通过主键进行查询，但不能进行复杂的条件查询。

key-value型内存数据库还具有以下特性：

1、亚毫秒级延时。

2、语法简单，易用性强。

3、支持集群方式水平扩展。

4、支持哈希、列表、集合、有序集合等复杂的数据结构。有更多的应用场景

参考资料来源：百度百科-Key-Value

Answer 2

java中的map就是 key value存储的。
键--值对
键唯一，对应一个值，值的形式多样。
比如：
Map<String, int> map = new HashMap<String, int>();
map.put("ming",1)；
map.put("zi",2);
这里定义了一个Map对象，并放置了两组数据键“ming”，对应值1；键“zi”,对应值2。
map.get("ming") 这样会得到1这个值。
如果你再map.put("ming",3);因为键"ming"已经存在，键值唯一，所以原先的值1会被覆盖。

Answer 3

map 存入内存 键值 对关系
键 值
1 我
2 你
3 他

Answer 4

具备高可靠性及可扩展性的海量数据存储对互联网公司来说是一个巨大的挑战，传统的数据库往往很难满足该需求，并且很多时候对于特定的系统绝大部分的检索都是基于主键的的查询，在这种情况下使用关系型数据库将使得效率低下，并且扩展也将成为未来很大的难题。在这样的情况下，使用Key-value存储将会是一个很好的选择。
它被广泛应用于缓存，搜索引擎等等领域。
根据以上的描述，一个好的key-value存储需要满足哪些条件呢？
l Availability可用性
l Scalability可扩展性
l Failover故障恢复
l Performance高性能
简单来说，就是数据不能丢失，服务不能中断，能对故障进行感知并能自动恢复，读写性能极高。
文件存储

这一部分比较大，以后会另开主题写
单文件还是多文件

不少nosql的产品采用的是单文件存储的，数据量大以后肯定会遇到性能瓶颈，这一点无需多说，我想强调的是，采用多文件存储数据优点还是非常多的，不过也需要注意，操作系统对于能够打开的文件数目是由限制的，貌似Linux好像是1024（待确认），
Only Append

为了支持更快的写操作，数据文件的写操作只支持append，这个就不多说了，相信大部分的海量存储设计都是这样的。因此，更新操作等价于写操作，不过在写的时候第一步判断写到树的哪个位置时肯定会定位到树已有的节点上，这样可以使得这次写失效或者直接覆盖。
这样存在一个问题，就是对于失效的数据（比如更新过的数据）如何处理，比较好的办法是启动独立线程定时或手动进行清理，请注意，这是一个非常巨大的过程，它将耗光你的CPU和I/O，因为要进行频繁计算和数据迁移。
数据结构

B Tree家族这一数据结构被广泛的运用于数据库索引，如Mssql的B+tree，oracle的B-tree，熟悉索引的朋友一定很清楚，这种数据结构非常适合作为我们的Key-value存储的数据结构.关于B+tree，可以参见下图：它是一个多路搜索树,数据存储在叶子节点上，非叶子节点作为叶子节点的索引，加速数据的查找，而叶子节点是一个有序的链表，每次搜索都会到达叶子节点才会结束，插入新数据可能会引起节点的分裂。