主要观点：

• Google 的搜索页面是互联网用户冲浪的起点，需管理巨大搜索索引，存储互联网大量内容需 Petabytes 甚至 Exabytes 级存储。
• Bigtable 是 Google 为管理增长数据集而开发的大规模可扩展数据库，是分布式宽列数据库，其关键模式为<row key>.<col fam>.<col qual>.<ts>，通过行键排序，无二级索引，自身本质是分布式 LSM-tree。
• LevelDB 是 Google 基于 Bigtable 代码的可嵌入 LSM-tree 键值存储引擎，2011 年发布，现已进入维护模式，每个 Chromium 浏览器都携带它，Facebook 后来将其 fork 为 RocksDB 并进一步开发，如今在无数项目中使用。
• Google 构建了 Webtable 来存储互联网内容，它是一个巨大的 Bigtable 表，存储 HTML 页面、链接和一些元数据，行键是页面 URL 反转的域名键，有简单的数据模式，如language、checksum、contents、anchor等列家族。
• 用 Rust 重现实例，使用 Fjall 基于 LSM 的键值存储引擎，创建宽列抽象模块来插入和检索单元格，还创建了更友好的WideColumnTable和Webtable模块来处理数据，可存储页面和锚点用于搜索引擎。
• 遇到问题如按语言聚合网页数量时，Bigtable 的“本地组”功能可将某些列家族分组，实现数据分区，提高读取效率。
• 提供了代码仓库[https://github.com/marvin-j97...]，还可加入 Discord 服务器[https://discord.gg/HvYGp4NFFk]讨论数据库等相关内容，感兴趣可查看fjall。

关键信息：

• Bigtable 相关：分布式宽列数据库，关键模式，无二级索引，本质是分布式 LSM-tree。
• LevelDB 和 RocksDB：LevelDB 是 Bigtable 后代，RocksDB 由 Facebook fork 开发。
• Webtable 相关：存储互联网内容，行键格式，数据模式，用于搜索引擎。
• Rust 重现实例：使用 Fjall 引擎，创建相关模块处理数据。
• 本地组功能：提高读取效率，可分组列家族。

重要细节：

• 插入单元格需指定行键、列键（列家族+列限定符）和时间戳，列限定符可为空。
• 行键决定表的顺序，是唯一索引机制。
• 每个 Chromium 浏览器携带 LevelDB。
• Webtable 行键示例及各列家族存储内容。
• Rust 代码中插入和检索单元格的具体实现方式。
• 本地组功能可提高按语言聚合网页数量等操作的效率。