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主题：【原创】对SNS架构的非典型性批评 -- 邓侃
SQL是否有必要，我的极端想法是这样的。
如果用户需要在command line操作数据，那么有SQL会很方便。
如果用户永远是在程序中与数据库打交道，通过JDBC加上SQL，就是累赘。
SQL的好处是方便，坏处是增加额外环节，譬如编译SQL，生成执行计划，以及合并数据等等。
另外，如果SQL的语句写得稍微复杂一点，效率优化也是大麻烦。需要通过专门的工具看编译器生成的执行计划是什么，如何改写SQL语句，使执行计划更有效率。
感觉就像是为了提高Java的执行效率，要求Java程序员透彻了解Java bytecode一样。或者要求C++程序员，明白对应的汇编语言一样，这个要求有点不合情理。
所以，我的极端想法是，与其惹SQL那份麻烦，不仅程序运行效率低，而且对程序员要求高，能不用就尽量不去惹事，和自己过不去。
当然，我知道这个想法比较另类，绝大多数人不会同意。呵呵
1. 给女生当跟班。
2. 我是女生，我的职务是跟班。
看来我的读解错了。呵呵
说到Data Warehouse，BI， ETL，这里有个Database 的blog不错，热点话题很多，值得一读：
如ETL： To ETL or federate ... that is the question
BI与Cloud：There's a bright cloud on the horizon ... and it will transform the economics of BI
DBA眼里看MapReduce：MapReduce: A major step backward
早年MySQL之所以流行起来，一个主要因素就是速度快，因为它老的版本没有transaction的机制，当然速度快了。 另一个有名的快速数据库是BerkeleyDB，也是这种丢三拉四的，但是轻装上阵，现在好多软件自带SQLLite，有点重走MySQL老路的架式，但这样的需求看来总是存在的。
前两天看到某异人的blog，正在准备做个project，准备把DB里面的stored proc什么的都去掉，做个轻便DB云云，而且不是闲着玩的，似乎是个某公司立了项的，但一下子找不到那个blog，当时看了也就一笑了之，心想等弄出点名堂来自然说的人多了，再研究不迟。 是不是你也是受了什么启发，按说老中里喜欢动歪脑筋的人不多，即然你吞吞吐吐的，那么葫芦里面装的什么药就快倒出来吧，让大家帮你参谋参谋？
传统的LAMP，PHP+DB的架构，说是三层，逻辑三层还勉强，物理三层就说不通了。其实，99%的应用是全装在一台机器上的。
如果对SNS的architecture感兴趣，这里有个在业内很出名的经典blog ，介绍了不少有名的大型SNS的architecture，如youtube，amazon，flickr，google，facebook等。
这个blog很有意思，值得好好读读。
多谢。
UCenter的确是Discuz开发的。功能还是不错的，用户量少的时候，用户体验相当好。
冤死我了，在“闲聊Google集群”系列的第一篇，一开场我就交代了动机。
大家能到我这里来工作，是大家的缘分。5年后，10年后，大家会在哪里，很难说，或许各奔东西了吧。我要问的是，公司能够给大家每一个人做一点什么？
所以就读论文了，刺激大家对专业的热爱，最好，几年后大家都有能力做架构师。
至于SQL，我质疑它很久了。但是目前还没有打算动手挑战。BerkeleyDB我很认真地用过，后来放弃了。原因是存储数据的规模大了以后，速度就慢下来了。我猜测，问题出在data的serialization上。有待证实。
吞吞吐吐有点冤枉，喜欢动歪脑筋导师很贴切。极端的思想有个好处，就是能够刺激思想的深度。但是不必急于把极端思想付诸实施，反复权衡，拿捏准了再下手不迟。
虽然我很喜欢读这篇文章，完全不同意这个DBA的论点。
计划在今后谈到MapReduce的时候，把我的意见写下来。
昨天看到一则消息，有个startup自己利用mapreduce原理开发了个支持SQL的datawarehouse，估计这次可以赢得许多DBA们的好感了，不过与你前面所提的SQL overhead问题似乎是有百害而无一利，呵呵。
文中也提到Apache opensource主持的Hadoop与微软的科研院项目Dryad， 其中Hadoop更是被yahoo与NY Times采用多年了:
Aster and Greenplum aren't the only ones taking advantage of MapReduce. Apache has also developed an open source version of MapReduce known as Hadoop.Yahoo (NSDQ: YHOO) uses Hadoop for Web search and advertising, and The New York Times has used Hadoop in combination with Amazon (NSDQ: AMZN) Web services to transform millions of old articles that were each in several disparate scanned TIFF images into PDF format. Microsoft (NSDQ: MSFT) Research has developed a similar parallel computing framework known as Dryad.
自Jim Gray失踪以后,这俩就是数据库领域的大当家和二当家. 否则也不敢说样的话.
他的观点其实是: Mapreduce是个好东西,但不是scalablity的万灵丹.至少在数据库领域,咱哥俩就不承认.
回花
多谢提醒。
我对牛人有崇拜情结。既然是两位掌门人，那么他们的文章还得二读三读。否则不敢冒然作乱。
恭喜：你意外获得【通宝】一枚
谢谢：作者意外获得【通宝】一枚
鲜花已经成功送出。
此次送花为【有效送花赞扬，涨乐善、声望】
“真正的问题还是如何把信息组织成知识。”
兄台高论,受教了
以前国内有个流行的perl写的论坛-雷傲，完全使用文件来存储帖子的，
结果该开发商的主站容量大后多次发生硬盘烧了数据丢失的事情。