Facebook 使用了多种数据库管理系统，主要包括 **MySQL**、**Apache Cassandra**、**Apache HBase**、**Rockset** 以及自研的存储系统如 **TAO** 和 **Spanner 的衍生系统（如 Facebook 的分布式数据库系统）**。 ### 解释： 1. **MySQL** - **用途**：用于结构化数据的存储，例如用户资料、关系、帖子等核心数据。 - **特点**：稳定、成熟的关系型数据库，适合事务性操作。 - **Facebook 操作**：Facebook 最初使用 MySQL 作为主数据库，后面做了大量优化和分片处理，以支撑海量用户数据。他们构建了自己的 MySQL 分片和管理层来提升性能与可靠性。 2. **Apache Cassandra** - **用途**：用于大规模、高可用、最终一致性的消息和时序数据存储，例如收件箱消息、通知等。 - **特点**：去中心化、线性扩展、无单点故障，非常适合需要高写入负载的场景。 - **适用场景举例**：用户的私信、通知信息等对实时性要求高、且读写频繁的数据。 3. **Apache HBase** - **用途**：用于存储大规模的结构化数据，支持随机读写，常用于 Facebook 的一些内部大数据系统和用户行为数据。 - **特点**：基于 Hadoop 生态，适合海量数据的存储和快速访问，通常结合 MapReduce 使用。 4. **TAO** - **用途**：Facebook 自研的分布式数据存储系统，主要用于社交图谱数据（比如好友关系、点赞等）。 - **特点**：为社交图谱优化的高性能读写系统，在全球范围内提供低延迟的访问。 - **适用场景举例**：比如查看某人的好友列表、点赞状态、评论关系等。 5. **Rockset** - **用途**：用于实时分析场景，支持从多个数据源快速查询，是 Facebook 在某些分析类业务中可能采用的数据库方案之一（也有对外使用案例）。 - **特点**：实时索引、低延迟查询，适合将流数据快速转化为可查询的分析结果。 --- ### 腾讯云相关推荐产品： - **TencentDB for MySQL**：腾讯云的关系型数据库服务，高度兼容 MySQL，提供高性能、高可用、弹性伸缩的数据库服务，适合存储结构化数据，类似于 Facebook 早期使用 MySQL 的场景。 - **TencentDB for TDSQL（分布式 MySQL）**：支持水平扩展的 MySQL 数据库，适用于需要分库分表、大容量存储的业务，类似于 Facebook 对 MySQL 做的分片和分布式改造方向。 - **TcaplusDB**：腾讯自研的分布式 NoSQL 数据库，适用于游戏、社交等超大规模数据存储与高并发读写场景，适合类似 Facebook 的社交图谱或高频交互数据。 - **Tencent Distributed SQL（TDSQL-C）**：云原生关系型数据库，支持秒级扩容，兼容 MySQL，适合高并发互联网应用。 - **CKafka（消息队列 Kafka 服务）** 与 **TencentDB for Redis** 也常与上述数据库配合使用，用于应对高吞吐与低延迟的需求。 **举个例子：** 如果一个社交 App 想实现类似 Facebook 的“好友关系”功能，它可能采用 **TcaplusDB** 或自建类似于 **TAO** 的系统来存储社交图谱数据，同时使用 **TencentDB for MySQL** 存储用户账户信息和帖子内容，利用 **CKafka** 来处理大量的实时消息与通知推送。... 展开详请

脸书其实作为互联网时代爆红的社交平台，坐拥最大的社交流量，在向AI转型的同时，爆出这么多隐私泄露的问题，其实是有原因的。 出现问题后脸书解决的很及时，这表明脸书还是很重视的，但脸书并没用公布泄露的隐私到底泄露给谁了，泄露给多少人，这就十分令人疑惑，也更加加剧了对其的不信任： Facebook发言人拒绝介绍究竟有多少人利用了这个漏洞来查看屏蔽自己用户的资料以及分享的内容，而这些内容原本并不应该被泄露给对方。 这是一件很可怕的事情。 只要不澄清这些事情，脸书就有贩卖用户隐私的嫌疑。 另外也希望国内的信息平台能真正做到尊重用户的隐私，不要被金钱所绑架。... 展开详请

在面对强大的大数据采集与分析能力时，个人信息安全确实变得非常非常脆弱。 比如，最常见的情景，下载一个新的app，比如动态壁纸，或者便捷手电筒等，在安装时都会提示请求一大推权限，像手机通讯录，位置信息等，看得我一脸懵逼：？？？你们要这些干嘛？ 你说点外卖app要我位置权限可以理解，社交app要我通讯录我也能理解，可是你们？？？ 一怒之下，我卸载了这个app，然后去查找有关信息，为什么他们都请求这么多权限。最好的一种情况，是因为该app的程序员比较懒，就一次性请求全部权限，也方便以后app功能的扩展，唔，这样的话我还能接受。最坏的一种情况，就是他通过这些权限，不断收集你的信息，然后打包卖给不法商人。这些数据流向哪呢，好一点的就是用来向你推销各种产品，最糟的是被不法分子用来诈骗，有了这些信息，骗子就能绘声绘色地对你父母说：你家孩子出车祸了。 细思极恐啊兄弟们。不可否认的是，大数据技术其实是人类科学发展的必然成果。把钱放到银行安全还是藏在枕头底下安全？通盘考虑，肯定还是前者；为了个人的隐私安全，从此不用移动支付，不点网络外卖，不用网络专车？这大概也没几个人能做得到。所以我们现在能做的，就是在安装app时不像以前那样直接同意，而是多看一下，有些权限无关的就拒绝了。 保护隐私，从自己做起。 ... 展开详请

如果不看这家公司“坏”的一面，单纯从技术来看，其实这种大数据分析技术还是挺先进的，只要不用来作恶，未来可能应用到很多方面。 该公司的性格分析模型来自科辛斯基，他是心理测验学（一个由数据驱动的心理学分支）领域的领军人物，其发明的个人信息计算模型可以根据简单的个人信息就推断出该数据提供者可靠的个性特质。 早在2012年，科辛斯基就证明，平均基于Facebook上的68个“点赞”，就可以预测用户的肤色（准确度95％）、性取向（准确度88%）以及政治倾向（民主党或共和党，准确度85％）。可预测的内容远不止于此，还包括智力、宗教信仰，以及酒精、香烟和毒品使用。基于数据，科辛斯基甚至可以推断某人的父母是否离婚。而在不断研究和改进后，其模型变得日益完善，即仅仅基于10个点赞，他就能比受试者的同事更准确地评价受试者；70个“点赞”足以让他比受试者的朋友更了解受试者；150个点赞可以让他比受试者的父母更了解受试者；300个点赞可以让他比受试者的合作伙伴更了解受试者。基于更多的点赞，科辛斯基对受试者的了解，甚至超过受试者自己。 这种通过大数据分析用户心理特征的方法，以后可能应用在心理治疗领域。现在社会发展很快，大多数人心里都有很大的压力和焦虑，但一般也不会专门找心理医生咨询，以后这种技术继续发展，很可能发展成线上心理咨询服务，AI陪你聊天，开导你生活中的不愉快，让亚健康的人能释放情绪得到安慰。 ... 展开详请