淘宝网拥有国内最具商业价值的海量数据。截至当前，每天有超过30亿的店铺、商品浏览记录，10亿在线商品数，上千万的成交、收藏和评价数据。
在数据源层实时产生的数据，通过淘宝主研发的数据传输组件DataX、DbSync和Timetunnel准实时地传输到一个有1500个节点的Hadoop集群上，这个集群我们称之为“云梯”，是计算层的主要组成部分。在“云梯”上，我们每天有大约40000个作业对1.5PB的原始数据按照产品需求进行不同的MapReduce计算。这一计算过程通常都能在凌晨两点之前完成。相对于前端产品看到的数据，这里的计算结果很可能是一个处于中间状态的结果，这往往是在数据冗余与前端计算之间做了适当平衡的结果。
关系型数据库仍然是王道
关系型数据库（RDBMS）自20世纪70年代提出以来，在工业生产中得到了广泛的使用。经过三十多年的长足发展，诞生了一批优秀的数据库软件，例如Oracle、MySQL、DB2、Sybase和SQL Server等。淘宝数据产品选择MySQL的MyISAM引擎作为底层的数据存储引擎。在此基础上，为了应对海量数据，我们设计了分布式MySQL集群的查询代理层——MyFOX，使得分区对前端应用透明。
NoSQL是SQL的有益补充
在MyFOX出现之后，一切都看起来那么完美，开发人员甚至不会意识到MyFOX的存在，一条不用任何特殊修饰的SQL语句就可以满足需求。这个状态持续了很长一段时间，直到有一天，我们碰到了传统的关系型数据库无法解决的问题——全属性选择器。
据魔方在缓存控制方面的设计思路。用户的请求中一定是带了缓存控制的“命令”的，这包括URL中的query string，和 HTTP头中的“If-None-Match”信息。并且，这个缓存控制“命令”一定会经过层层传递，最终传递到底层存储的异构“表”模块。各异构“表” 除了返回各自的数据之外，还会返回各自的数据缓存过期时间（ttl），而glider最终输出的过期时间是各个异构“表”过期时间的最小值。这一过期时间 也一定是从底层存储层层传递，最终通过HTTP头返回给用户浏览器的。
缓存系统不得不考虑的另一个问题是缓存穿透与失效时的雪崩效应。缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。
部分转至原文：淘宝数据魔方技术架构解析