在设计，评价分布式数据库的时候需要考虑一些最基本的特性，我想这些特性可能包括：
1. 存储系统：一种是类似BigTable将存储交给GFS去做，GFS会保证写入数据的完整；另外一种是类似Dynamo的系统，每个Node独自管理自己的存储磁盘。前者直到一定的数据写入磁盘才将数据保存为N份，所以如果slave node提供只读的话，可能会比active的partition晚不少（当然每次write都强制sync到slave也不是不可以，但是比较复杂）；而后者每次write必须复制到多台机器，其slave node自然能够提供读。
2. 存储格式：一种是类似BigTable存储本结构化数据，比如表里面有列等信息；一种是类似Dynamo等只存储K-V，value可以是任意格式，app负责解析。
3. 存储体系：一种是类似BigTable的分布式B-tree，一种是类似Dynamo的分布式Hash。分布式B实现起来比较复杂，但是功能丰富，容易做负载均衡；而分布式Hash实现起来比较简单，但是不能支持诸如RangeQuery等操作，做负载均衡也不是很容易。
4. 一致性级别：一种是类似BigTable提供的强一致性，所有写入的数据都保证是一致的（Read Commit）；一种是Dynamo提供的可调节的一致性，根据N,R,W的关系和业务的具体场景来调节。显然，这一点上后者比前者灵活一些，比如Dynamo可以优化写，保证只要集群内还有一台机器可用client就可以写入，但是BigTable保证不了。
5. Scalability问题：主要就是随着数据的增加如何扩容，BigTable随着数据的增加会开始split，split的时候要扫描数据（这是可以优化的），然后就可以自由扩展了；而Dynamo在分裂的时候由于采用了consistent hash也很方便，避免了全部数据的扫描。
6. 支持Map/Reduce：很多业务分析都是基于Map/Reduce做的，但是online和offline的一个很大不同是online以随机访问为主，偏向qps；而offline以顺序访问为主，偏向throughput，所以要同时支持的好也不同意，这点倒是需要权衡的，只在不行就优化一个方向，否则两个都做，两个都搞不好反而不好。
