Rdbms強(qiáng)于Nosql,rdb缺點(diǎn)

什么是New SQL?分析NewSQL是如何融合NoSQL和RDBMS兩者的優(yōu)勢(shì)

NewSQL是對(duì)一類現(xiàn)代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)稱，這類數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于一般的OLTP讀寫請(qǐng)求提供可橫向擴(kuò)展的性能，同時(shí)支持事務(wù)的ACID保證。這些系統(tǒng)既擁有NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展性，又保持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)特性。NewSQL重新將“應(yīng)用程序邏輯與數(shù)據(jù)操作邏輯應(yīng)該分離”的理念帶回到現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)的世界，這也驗(yàn)證了歷史的發(fā)展總是呈現(xiàn)出螺旋上升的形式。

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在21世紀(jì)00年代中，出現(xiàn)了許多數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng) (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，這些以處理OLAP 請(qǐng)求為設(shè)計(jì)目標(biāo)的系統(tǒng)并不在本文定義的NewSQL范圍內(nèi)。OLAP 數(shù)據(jù)庫(kù)更關(guān)注針對(duì)海量數(shù)據(jù)的大型、復(fù)雜、只讀的查詢，查詢時(shí)間可能持續(xù)秒級(jí)、分鐘級(jí)甚至更長(zhǎng)。

NoSQL的擁躉普遍認(rèn)為阻礙傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)橫向擴(kuò)容、提高可用性的原因在于ACID保證和關(guān)系模型，因此NoSQL運(yùn)動(dòng)的核心就是放棄事務(wù)強(qiáng)一致性以及關(guān)系模型，擁抱最終一致性和其它數(shù)據(jù)模型?(如 key/value，graphs 和Documents)。

兩個(gè)最著名的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由于二者都未開(kāi)源，其它組織就開(kāi)始推出類似的開(kāi)源替代項(xiàng)目，包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些創(chuàng)業(yè)公司也加入到這場(chǎng)NoSQL運(yùn)動(dòng)中，它們不一定是受BigTable和Dynamo的啟發(fā)，但都響應(yīng)了NoSQL的哲學(xué)，其中最出名的就是MongoDB。

在21世紀(jì)00年代末，市面上已經(jīng)有許多供用戶選擇的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。使用NoSQL的優(yōu)勢(shì)在于應(yīng)用開(kāi)發(fā)者可以更關(guān)注應(yīng)用邏輯本身，而非數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展性問(wèn)題；但與此同時(shí)許多應(yīng)用，如金融系統(tǒng)、訂單處理系統(tǒng)，由于無(wú)法放棄事務(wù)的一致性要求被拒之門外。

一些組織，如Google，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)他們的許多工程師將過(guò)多的精力放在處理數(shù)據(jù)一致性上，這既暴露了數(shù)據(jù)庫(kù)的抽象、又提高了代碼的復(fù)雜度，這時(shí)候要么選擇回到傳統(tǒng)DBMS時(shí)代，用更高的機(jī)器配置縱向擴(kuò)容，要么選擇回到中間件時(shí)代，開(kāi)發(fā)支持分布式事務(wù)的中間件。這兩種方案成本都很高，于是NewSQL運(yùn)動(dòng)開(kāi)始醞釀。

NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)針對(duì)的讀寫事務(wù)有以下特點(diǎn)：

1、耗時(shí)短。

2、使用索引查詢，涉及少量數(shù)據(jù)。

3、重復(fù)度高，通常使用相同的查詢語(yǔ)句和不同的查詢參考。

也有一些學(xué)者認(rèn)為NewSQL系統(tǒng)是特指實(shí)現(xiàn)上使用Lock-free并發(fā)控制技術(shù)和share-nothing架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)。所有我們認(rèn)為是NewSQL的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)確實(shí)都有這樣的特點(diǎn)。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)區(qū)別

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1.實(shí)質(zhì)。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)質(zhì)：非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品是傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的功能閹割版本，通過(guò)減少用不到或很少用的功能，來(lái)大幅度提高產(chǎn)品性能。

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2.價(jià)格。目前基本上大部分主流的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)都是免費(fèi)的。而比較有名氣的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，比如Oracle、DB2、MSSQL是收費(fèi)的。雖然Mysql免費(fèi)，但它需要做很多工作才能正式用于生產(chǎn)。

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3.功能。實(shí)際開(kāi)發(fā)中，有很多業(yè)務(wù)需求，其實(shí)并不需要完整的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)功能，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的功能就足夠使用了。這種情況下，使用性能更高、成本更低的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)然是更明智的選擇。

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傳統(tǒng)的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)有3個(gè)缺點(diǎn)

許可費(fèi)用昂貴

不能自動(dòng)Sharding

嚴(yán)格的Schema

互聯(lián)網(wǎng)公司一般都是技術(shù)密集型的，就自己根據(jù)自己的需求搞了一套數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，犧牲了嚴(yán)格一致性，滿足互聯(lián)網(wǎng)伸縮性的要求。

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nosql 當(dāng)年是為了處理 雜亂的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來(lái)設(shè)計(jì)的 比如 網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)信息 那就如樓上說(shuō)的 閹割了sql 的 acid 特性 這樣當(dāng)然快了啊 比如插入數(shù)據(jù)

相反如果是一些 交易數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)的安全穩(wěn)定 壓倒一切的時(shí)候 rdbms 就顯現(xiàn)威力了 但是rdbms 在面對(duì)nosql的 一些挑戰(zhàn)之后 大力優(yōu)化了 對(duì)于一些 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的支持 比如json 數(shù)據(jù) 同時(shí)rdbms 對(duì)于 olap and oltp 的支持 也要比 nosql快的你是一點(diǎn)半點(diǎn)

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非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)：1. 性能NOSQL是基于鍵值對(duì)的，可以想象成表中的主鍵和值的對(duì)應(yīng)關(guān)系，而且不需要經(jīng)過(guò)SQL層的解析，所以性能非常高。2. 可擴(kuò)展性同樣也是因?yàn)榛阪I值對(duì)，數(shù)據(jù)之間沒(méi)有耦合性，所以非常容易水平擴(kuò)展。

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關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)：1. 復(fù)雜查詢可以用SQL語(yǔ)句方便的在一個(gè)表以及多個(gè)表之間做非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢。2. 事務(wù)支持使得對(duì)于安全性能很高的數(shù)據(jù)訪問(wèn)要求得以實(shí)現(xiàn)。對(duì)于這兩類數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)方的優(yōu)勢(shì)就是自己的弱勢(shì)，反之亦然。

nosql與rdbms直接有什么區(qū)別

NoSQL與RDBMS的九點(diǎn)區(qū)別聯(lián)系?

1 理解ACID與BASE的區(qū)別（ACID是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)一致性的四個(gè)要求，而B(niǎo)ASE是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)通常對(duì)可用性及一致性的弱要求原則，它們的意思分別是，ACID：atomicity, consistency, isolation, durability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同時(shí)有意思的是ACID在英語(yǔ)里意為酸，BASE意思為堿）

2 理解持久化與非持久化的區(qū)別。這么說(shuō)是因?yàn)橛械腘oSQL系統(tǒng)是純內(nèi)存存儲(chǔ)的。

3 你必須意識(shí)到傳統(tǒng)有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL系統(tǒng)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的本質(zhì)區(qū)別。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)通常是基于行的表格型存儲(chǔ)，而NoSQL系統(tǒng)包括了列式存儲(chǔ)（Cassandra）、key/value存儲(chǔ)（Memcached）、文檔型存儲(chǔ)（CouchDB）以及圖結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)（Neo4j）

4與傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)有統(tǒng)一的SQL語(yǔ)言操作接口不同，NoSQL系統(tǒng)通常有自己特有的API接口。

5 在架構(gòu)上，你必須搞清楚，NoSQL系統(tǒng)是被設(shè)計(jì)用于成百上千臺(tái)機(jī)器的集群中的，而非共享型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的架構(gòu)。

6在NoSQL系統(tǒng)中，可能你得習(xí)慣一下不知道你的數(shù)據(jù)具體存在何處的情況。

7 在NoSQL系統(tǒng)中，你最好習(xí)慣它的弱一致性?！眅ventually consistent”(最終一致性)正是BASE原則中的重要一項(xiàng)。比如在Twitter，你在Followers列表中經(jīng)常會(huì)感受到數(shù)據(jù)的延遲。

8 在NoSQL系統(tǒng)中，你要理解，很多時(shí)候數(shù)據(jù)并不總是可用的。

9 你得理解，有的方案是擁有分區(qū)容忍性的，有的方案不一定有。

newsql和nosql的區(qū)別和聯(lián)系

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，“多種架構(gòu)支持多類應(yīng)用”成為數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)出現(xiàn)互為補(bǔ)充的三大陣營(yíng)，適用于事務(wù)處理應(yīng)用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的NoSQL。但在一些復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景中，單一數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)都不能完全滿足應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理、復(fù)雜分析、關(guān)聯(lián)查詢、實(shí)時(shí)性處理和控制建設(shè)成本等多方面的需要，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)混合部署應(yīng)用成為滿足復(fù)雜應(yīng)用的必然選擇。不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過(guò)三個(gè)案例對(duì)不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的混合應(yīng)用部署進(jìn)行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)處理能力的同時(shí)，借助NewSQL在實(shí)時(shí)性、復(fù)雜分析、即席查詢等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，以及面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)較強(qiáng)的擴(kuò)展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對(duì)當(dāng)前“熱”數(shù)據(jù)事務(wù)型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NewSQL不適合事務(wù)處理的不足，NewSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和處理性能方面的缺陷。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數(shù)據(jù)庫(kù)滿足各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務(wù)型應(yīng)用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫(kù)集群對(duì)即席查詢、多維分析等應(yīng)用提供高性能支持，并且通過(guò)MPP集群架構(gòu)實(shí)現(xiàn)應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的擴(kuò)展能力。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)架構(gòu)

與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數(shù)據(jù)加載性能提升3倍以上，即席查詢和統(tǒng)計(jì)分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴(kuò)展性能夠應(yīng)對(duì)新的業(yè)務(wù)需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)采用集群方式構(gòu)建存儲(chǔ)容量更大的數(shù)據(jù)中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和快速處理的需求。在諸如大型電子商務(wù)平臺(tái)、大型SNS平臺(tái)等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景中，OldSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和事務(wù)型處理，NoSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NoSQL在ACID特性和復(fù)雜關(guān)聯(lián)運(yùn)算方面的不足，NoSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面的缺陷。

數(shù)據(jù)魔方是淘寶網(wǎng)的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析、店鋪數(shù)據(jù)分析。淘寶數(shù)據(jù)產(chǎn)品在存儲(chǔ)層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲(chǔ)集群Prom組成。由于OldSQL強(qiáng)大的語(yǔ)義和關(guān)系表達(dá)能力，在應(yīng)用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲(chǔ)在MyFOX中的統(tǒng)計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到10TB，占據(jù)著數(shù)據(jù)魔方總數(shù)據(jù)量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補(bǔ)充，解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法解決的全屬性選擇器等問(wèn)題。

淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)

基于OldSQL+NoSQL混合架構(gòu)的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，支持每天4000萬(wàn)的查詢請(qǐng)求，平均響應(yīng)時(shí)間在28毫秒，足以滿足未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)需求。

NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署

行業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于行業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度更高，并且對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景主要是分析類應(yīng)用，如：電信、金融、政務(wù)、能源等行業(yè)的決策輔助、預(yù)測(cè)預(yù)警、統(tǒng)計(jì)分析、經(jīng)營(yíng)分析等。

在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢(shì)，以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補(bǔ)，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)高價(jià)值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等要求，以及對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和精確查詢的要求。在應(yīng)用中，NewSQL承擔(dān)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析處理工作，NoSQL承擔(dān)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工作。

當(dāng)前電信運(yùn)營(yíng)商在集中化BI系統(tǒng)建設(shè)過(guò)程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問(wèn)題，并且需要應(yīng)對(duì)大量的固定應(yīng)用，以及占統(tǒng)計(jì)總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時(shí)統(tǒng)計(jì)(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設(shè)中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復(fù)雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢(shì)，及NoSQL在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)高效低成本。

集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)

集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在不同的系統(tǒng)中：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺(tái)上存儲(chǔ)與處理;結(jié)構(gòu)化、不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)或Hadoop平臺(tái);結(jié)構(gòu)化、需要關(guān)聯(lián)分析或經(jīng)常ad-hoc查詢的數(shù)據(jù)，保存在NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫(kù)中，短期高價(jià)值數(shù)據(jù)放在高性能平臺(tái)，中長(zhǎng)期放在低成本產(chǎn)品中。

結(jié)語(yǔ)

當(dāng)前信息化應(yīng)用的多樣性、復(fù)雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢(shì)和局限性，造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)都不能完全滿足應(yīng)用需求，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)混合使用，從而彌補(bǔ)其他架構(gòu)的不足成為必然選擇。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)形成互補(bǔ)，完全涵蓋應(yīng)用需求，保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用，將成為未來(lái)一段時(shí)期內(nèi)信息化應(yīng)用主要采用的解決方式。

目前在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國(guó)外數(shù)據(jù)庫(kù)廠商所壟斷，達(dá)夢(mèng)、金倉(cāng)等國(guó)產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國(guó)產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫(kù)GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場(chǎng)三強(qiáng);NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開(kāi)源方案。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)區(qū)別？

1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式不同。

關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的主要差異是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方式。關(guān)系型數(shù)據(jù)天然就是表格式的，因此存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)表的行和列中。數(shù)據(jù)表可以彼此關(guān)聯(lián)協(xié)作存儲(chǔ)，也很容易提取數(shù)據(jù)。

與其相反，非關(guān)系型數(shù)據(jù)不適合存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)表的行和列中，而是大塊組合在一起。非關(guān)系型數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)集中，就像文檔、鍵值對(duì)或者圖結(jié)構(gòu)。你的數(shù)據(jù)及其特性是選擇數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和提取方式的首要影響因素。

2、擴(kuò)展方式不同。

SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)最大的差別可能是在擴(kuò)展方式上，要支持日益增長(zhǎng)的需求當(dāng)然要擴(kuò)展。

要支持更多并發(fā)量，SQL數(shù)據(jù)庫(kù)是縱向擴(kuò)展，也就是說(shuō)提高處理能力，使用速度更快速的計(jì)算機(jī)，這樣處理相同的數(shù)據(jù)集就更快了。

因?yàn)閿?shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系表中，操作的性能瓶頸可能涉及很多個(gè)表，這都需要通過(guò)提高計(jì)算機(jī)性能來(lái)客服。雖然SQL數(shù)據(jù)庫(kù)有很大擴(kuò)展空間，但最終肯定會(huì)達(dá)到縱向擴(kuò)展的上限。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是橫向擴(kuò)展的。

而非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)天然就是分布式的，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展可以通過(guò)給資源池添加更多普通的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器(節(jié)點(diǎn))來(lái)分擔(dān)負(fù)載。

3、對(duì)事務(wù)性的支持不同。

如果數(shù)據(jù)操作需要高事務(wù)性或者復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢需要控制執(zhí)行計(jì)劃，那么傳統(tǒng)的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)從性能和穩(wěn)定性方面考慮是你的最佳選擇。SQL數(shù)據(jù)庫(kù)支持對(duì)事務(wù)原子性細(xì)粒度控制，并且易于回滾事務(wù)。

雖然NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也可以使用事務(wù)操作，但穩(wěn)定性方面沒(méi)法和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)比較，所以它們真正閃亮的價(jià)值是在操作的擴(kuò)展性和大數(shù)據(jù)量處理方面。

參考資料來(lái)源：百度百科——關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

參考資料來(lái)源：百度百科——非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

本文名稱：Rdbms強(qiáng)于Nosql,rdb缺點(diǎn)
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