Bigtable不是关系型数据库，但是却沿用了很多关系型数据库的术语，像table（表）、row（行）、column（列）等。这容易让读者误入歧途，将其与关系型数据库的概念对应起来，从而难以理解论文。Understanding HBase and BigTable是篇很优秀的文章，可以帮助读者从关系型数据模型的思维定势中走出来。
本质上说，Bigtable是一个键值（key-value）映射。按作者的说法，Bigtable是一个稀疏的，分布式的，持久化的，多维的排序映射。
先来看看多维、排序、映射。Bigtable的键有三维，分别是行键（row key）、列键（column key）和时间戳（timestamp），行键和列键都是字节串，时间戳是64位整型；而值是一个字节串。可以用(row:string,column:string,time:int64)→string来表示一条键值对记录。
行键可以是任意字节串，通常有10-100字节。行的读写都是原子性的。Bigtable按照行键的字典序存储数据。Bigtable的表会根据行键自动划分为片（tablet），片是负载均衡的单元。最初表都只有一个片，但随着表不断增大，片会自动分裂，片的大小控制在100-200MB。行是表的第一级索引，我们可以把该行的列、时间和值看成一个整体，简化为一维键值映射，类似于：
- table{
- "1":{sth.},//一行
- "aaaaa":{sth.},
- "aaaab":{sth.},
- "xyz":{sth.},
- "zzzzz":{sth.}
- }
列是第二级索引，每行拥有的列是不受限制的，可以随时增加减少。为了方便管理，列被分为多个列族（column family，是访问控制的单元），一个列族里的列一般存储相同类型的数据。一行的列族很少变化，但是列族里的列可以随意添加删除。列键按照family:qualifier格式命名的。这次我们将列拿出来，将时间和值看成一个整体，简化为二维键值映射，类似于：
或者可以将列族当作一层新的索引，类似于：
图1是Bigtable论文里给出的例子，Webtable表存储了大量的网页和相关信息。在Webtable，每一行存储一个网页，其反转的url作为行键，比如maps.google.com/index.html的数据存储在键为com.google.maps/index.html的行里，反转的原因是为了让同一个域名下的子域名网页能聚集在一起。图1中的列族"anchor"保存了该网页的引用站点（比如引用了CNN主页的站点），qualifier是引用站点的名称，而数据是链接文本；列族"contents"保存的是网页的内容，这个列族只有一个空列"contents:"。图1中"contents:"列下保存了网页的三个版本，我们可以用("com.cnn.www","contents:",t5)来找到CNN主页在t5时刻的内容。
再来看看作者说的其它特征：稀疏，分布式，持久化。持久化的意思很简单，Bigtable的数据最终会以文件的形式放到GFS去。Bigtable建立在GFS之上本身就意味着分布式，当然分布式的意义还不仅限于此。稀疏的意思是，一个表里不同的行，列可能完完全全不一样。