大数据采用哪种数据库最佳(大数据用什么数据库好)

程序开发 5
今天给各位分享大数据采用哪种数据库最佳的知识,其中也会对大数据用什么数据库好进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!处理50万条数据记录,用什么数据库最好?请有开发经验者赐教,不胜感激! 50万条数据存储的级别,Oracle、DB2、Informix、Sql server等数据库都可以,如果要求实时处理能力达到50万的级别,要配合存储、应用来统一考虑,不过上面的四个数据库都能满足,毕竟50万的数据级别并不大

今天给各位分享大数据采用哪种数据库最佳的知识,其中也会对大数据用什么数据库好进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

处理50万条数据记录,用什么数据库最好?请有开发经验者赐教,不胜感激!

50万条数据存储的级别,Oracle、DB2、Informix、Sql server等数据库都可以,如果要求实时处理能力达到50万的级别,要配合存储、应用来统一考虑,不过上面的四个数据库都能满足,毕竟50万的数据级别并不大

sql server最大数据与库文件有直接关系,个人版应该是4G,企业版基本上没有限制,毕竟现在都已经是TB级别了

大数据常用哪些数据库

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库,关系型数据库的优势到现在也是无可替代的,比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库,这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制,适合小量数据读写场景;但是到了大数据时代,人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。

大数据时代初期,随着数据请求并发量大不断增大,一般都是采用的集群同步数据的方式处理,就是将数据库分成了很多的小库,每个数据库的数据内容是不变的,都是保存了源数据库的数据副本,通过同步或者异步方式保证数据的一致性,每个库设定特定的读写方式,比如主数据库负责写操作,从数据库是负责读操作,等等根据业务复杂程度以此类推,将业务在物理层面上进行了分离,但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题,企业数据在不断的扩增中,后面就采用分库分表的方式解决,对读写负载进行分离,但是这种实现依旧存在不足,且需要不断进行数据库服务器扩容。

NoSQL数据库大致分为5种类型

1、列族数据库:BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等,下面简单介绍几个

(1)Cassandra:Cassandra是一个列存储数据库,支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引,log-structured修改,支持反规范化,实体化视图和嵌入超高速缓存。

(2)HBase:Apache Hbase源于Google的Bigtable,是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。

(3)Amazon SimpleDB:Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储,它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项

(4)Apache Accumulo:Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储,基于Google的BigTable设计,建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。

(5)Hypertable:Hypertable是一个开源、可扩展的数据库,模仿Bigtable,支持分片。

(6)Azure Tables:Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别,能通过REST和Managed API访问。

2、键值数据库:Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等,下面简单介绍几个

(1)Riak:Riak是一个开源,分布式键值数据库,支持数据复制和容错。(2)Redis:Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务,Pub/Sub、Lua脚本,还支持给Key添加时限。

(3)Dynamo:Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现;在亚马逊S3产品中使用。

(4)Oracle NoSQL Database:来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID(原子性、一致性、持久性和独立性)和JSON。

(5)Oracle NoSQL Database:具备数据备份和分布式键值存储系统。

(6)Voldemort:具备数据备份和分布式键值存储系统。

(7)Aerospike:Aerospike数据库是一个键值存储,支持混合内存架构,通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。

3、文档数据库:MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等,下面简单介绍几个

(1)MongoDB:开源、面向文档,也是当下最人气的NoSQL数据库。

(2)CounchDB:Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库,使用Javascript做MapReduce查询,以及一个使用HTTP的API。

(3)Couchbase:NoSQL文档数据库基于JSON模型。

(4)RavenDB:RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。

(5)MarkLogic:MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息,支持灵活的模式。

4、图数据库:Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB,下面简单介绍几个

(1)Neo4j:Neo4j是一个图数据库;支持ACID事务(原子性、独立性、持久性和一致性)。

(2)InfiniteGraph:一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系,支持分布式数据存储。

(3)AllegroGraph:AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘,提供了高可扩展性,支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、内存数据网格:Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces,下面简单介绍几个

(1)Hazelcast:Hazelcast CE是一个开源数据分布平台,它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。

(2)Oracle Coherence:Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力,一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。

(3)Terracotta BigMemory:来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。

(4)GemFire:Vmware vFabric GemFire是一个分布式数据管理平台,也是一个分布式的数据网格平台,支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。

(5)Infinispan:Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储,和分布式数据节点平台,支持事务,peer-to-peer 及client/server 架构。

(6)GridGain:分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。

(7)GigaSpaces:GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统,并支持各种各样的高速缓存场景。

什么样的数据库是好的数据库?

安装起来方便

用起来简单,新手容易上手

基本功能全部满足,扩展功能部分满足,可扩展能力强,高级功能选配(不用搞什么大而全,而是类似于firefox,小而精,而且扩展能力强,可定制,这才是好用的)

运行速度快,响应时间短,耗能低,占用资源低

费用低

适合国情或本地情况(这个主要是大数据的数据库,现在很多大数据模型都是国外来的,很多人拿来直接用,但是其实并不适合中国国情)

以上说的是自己设计数据库,如果是现有的数据库,那么够用,好用,会用就是最好的数据库。

大数据用什么数据库

大数据肯定用云数据库啦,可以了解一下阿里云云数据库。

现在有阿里云幸运券分享给你,用券购买或者升级阿里云相应产品会有特惠惊喜哦。

幸运券地址

大数据应用程序最佳选择:是SQL还是NoSQL

执行大数据[注]项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库,SQL还是NoSQL?SQL有着骄人的业绩,庞大的安装基础;而NoSQL正在获得可观的收益,且有很多支持者。我们来看看两位专家对这个问题的看法。

专家

·VoltDB公司首席技术官Ryan Betts表示,SQL已经赢得了大型企业的广泛部署,大数据是它可以支持的另一个领域。

·Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold表示,NoSQL是可行的选择,并且从很多方面来看,它是大数据的最佳选择,特别是涉及到可扩展性时。

SQL经历时间的考验,并仍然在蓬勃发展

VoltDB公司首席技术官Ryan Betts

结构化查询语言(SQL)是经过时间考验的胜利者,它已经主宰了几十年,目前大数据公司和组织(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)正在积极投资于SQL。

在成为主导技术(例如SQL)后,有时候我们很容易忘记其优越性。SQL的独特优势包括:

1. SQL能够加强与数据的交互,并允许对单个数据库设计提出问题。这是很关键的特征,因为无法交互的数据基本上是没用的,并且,增强的交互性能够带来新的见解、新的问题和更有意义的未来交互。

2. SQL是标准化的,使用户能够跨系统运用他们的知识,并对第三方附件和工具提供支持。

3. SQL能够扩展,并且是多功能和经过时间验证的,这能够解决从快写为主导的传输到扫描密集型深入分析等问题。

4. SQL对数据呈现和存储采用正交形式,一些SQL系统支持JSON和其他结构化对象格式,比NoSQL具有更好的性能和更多功能。

虽然NoSQL的出现带来了一些影响,但SQL仍然主导着市场,并在大数据领域赢得了很多投资和广泛部署。

NoSQL的说法很含糊,对于本次讨论,我借用Rick Cattell对NoSQL的定义,即提供简单操作(例如密钥/数值存储)或简单记录和索引,并专注于这些简单操作的横向可扩展性的系统。

很显然,现在很多新的数据库并不是都一样,认识每种数据库背后的原理以及潜在问题是成功的关键。NoSQL的主要特点使其更适合于特定的问题。例如,图形数据库更适合于数据通过关系组织的情况,而专门的文本搜索系统更适合于需要实时搜索的情况。

在这里,让我们看看SQL系统的主要优势和差异化功能:

* SQL可实现交互性。 SQL是一种声明性查询语言。用户说出他们想要什么(例如,显示过去五年三月份期间顶级客户的地理位置),数据库内部就会构件算法并提取请求的结果。相比之下,NoSQL编程创新MapReduce是一种程序性查询技术。在用户提出请求时,MapReduce要求用户不仅说出自己想要什么,而且要求他们陈述如何产生答案。

这听起来像一个无趣的技术差异,但这很关键,原因在于:首先,声明性SQL查询更容易通过图形化工具以及点击报告构建器来构建。这让分析师、操作员、管理者和其他不具备软件编程能力的员工进行数据库查询;其次,数据库引擎可以利用内部信息来选择最有效的算法。改变数据库的物理布局或数据库,最佳算法仍然能够计算出来。而在程序性系统中,编程人员需要重新访问和重新编程算法,这是非常昂贵且容易出错的过程。

市场理解这个关键区别。在2010年,谷歌宣布部署SQL来补充MapReduce,主要受内部用户需求所驱动。最近,Facebook发布了Presto(一种SQL部署)来查询其PB级HDFS集群。根据Facebook表示:“随着我们的仓库增长到PB级,以及我们的需求变化,我们清楚地意识到,我们需要一个提供低延时查询的互动系统。”此外,Cloudera也正在构建Impala—另一个基于HDFS的SQL部署。

* SQL是标准化的。 虽然供应商有时候会添加自己的语言到SQL界面,但SQL的核心是标准化的,还有其他规格(例如ODBC和JDBC)提供广泛可用的稳定界面到SQL存储。这带来了一个管理和操作工具生态系统,可以在SQL系统之上设计、监控、检查、探索和构建应用程序。

SQL用户和程序员可用跨多个后端系统重复使用其API和UI知识,减少了应用程序的开发时间。标准化还允许声明性第三方提取、转换、加载(ETL)工具,使企业可以在数据库之间以及跨系统传输数据。

* SQL可扩展。 认为SQL必须牺牲以获得可扩展性的看法,完全是错误的。如前所述,Facebook创建了一个SQL界面来查询PB级数据。SQL能够非常有效地运行极快的ACID传输。SQL对数据存储和索引提供的抽象[注]化允许跨各种问题和数据集大小的一致使用,让SQL可以跨集群复制数据存储有效地运行。使用SQL作为界面独立于构建云、规模或HA系统,SQL中并没有什么在阻止和限制容错、高可用性和复制。事实上,所有现代SQL系统支持云友好型横向可扩展性、复制和容错性。

* SQL支持JSON。 几年前,很多SQL系统增加了XML文档支持。现在,随着JSON成为一种流行的数据交换格式,SQL供应商也纷纷加入了JSON型的支持。基于现在灵活的编程过程和web基础设施的正常运行时间要求,我们很需要结构化数据类型的支持。Oracle 12c、PostgreSQL 9.2、VoltDB和其他支持JSON的数据库,通常具有优于“原生”JSON的性能。

SQL将继续赢得市场份额,并会继续看到新的投资和部署。NoSQL数据库提供专有查询语言或简单的键值语义,而没有更深层次的技术差异化。现代SQL系统提供可扩展性的同时,还支持更丰富的查询语义,并有庞大的用户安装基础,广泛的生态系统整合和深度企业部署。

NoSQL更适合大数据应用程序

Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold

NoSQL越来越多地被认为是关系型数据库的可行替代品,特别是对于大数据应用程序。此外,无模式数据模型通常更适合于现在捕捉和处理的数据种类和类型。

当我们谈论NoSQL领域的大数据时,我们指的是从操作数据库读取和写入。不要将操作数据库与分析数据库混淆,这通常会查看大量数据,并从这些数据获取可视性。

虽然操作数据库的大数据看起来不具有可分析性,但操作数据库通常会存储超大量用户的大型数据集,这些用户经常需要访问数据来实时执行交易。这种数据库的操作规模也解释了NoSQL的关键特性,也就是为什么NoSQL是大数据应用程序的关键的原因。

NoSQL是可扩展性的关键

每次技术行业经历硬件发展的根本性转变时,都会出现一个拐点。在数据库领域,从纵向扩展到横向扩展的转变推动了NoSQL的发展。关系型数据库(包括来自甲骨文和IBM的数据库)是纵向扩展。也就是说,它们是集中式、共享一切的技术,只能通过增加更多昂贵的硬件来扩展。

而NoSQL数据库是分布式横向扩展技术。它们使用了分布式节点集(称为集群)来提供高度弹性扩展功能,让用户可以添加节点来动态处理负载。

分布式横向扩展的做法通常要比纵向做法更加便宜。商业关系型数据库的授权费用也让人望而却步,因为他们的价格是按每台服务器来计算。另一方面,NoSQL数据库通常是开源技术,按照运行的服务器集群收费,而且价格相对便宜。

NoSQL是灵活性的关键

关系型数据库和NoSQL数据模型有很大的不同。关系型模式获取数据,并将数据分配到很多相互关联的表中,这些表通过外键相互应用。

当用户需要对数据集运行查询时,所需信息需要从多个表中收集(通常涉及数百个企业应用程序),并结合这些信息,再提供给应用程序。同样地,当写入数据时,需要在多个表协调和执行写入。当数据相对较少,并且,数据以较慢速度流入数据库时,关系型数据库通常能够捕捉和存储信息。然而,现在的应用程序通常需要快速写入(和读取)海量数据。

NoSQL数据库采用非常不同的模式。在其核心,NoSQL数据库其实是“NoREL”,或者说非关系型,这意味着它们没有依赖于表以及表之间的联系,以存储和组织信息。例如,以文档为导向的NoSQL数据库获取你想要存储的数据,并采用JSON格式整合到文档中。每个JSON文档可以被你的应用程序视为一个对象。JSON文档可能会提取跨越25个表的数据,将数据集成到一个文档中。

聚合这些信息可能会导致信息重复,但由于存储已不再是一个成本问题,数据模型灵活性、发布所产生文档的简便性以及读取和写入性能提高,让这成为不错的选择。

NoSQL是大数据应用程序的关键

通过第三方(包括社交媒体网站),数据正变得越来越容易捕捉和访问。这些数据包括:个人用户信息、地理位置数据、用户生产的内容、机器记录数据和传感器产生的数据。企业还可以依赖于大数据来推动其关键任务型应用程序。同时,企业正在转向到NoSQL数据库,因为这种数据库非常适合现在新型的数据类型。

开发人员想要一个灵活的数据库,可以很容易适应新的数据类型,并且,不会受第三方数据供应商的内容结构变化的影响。大多数新数据是非结构化和半结构化,因此,开发人员也需要能够有效存储这些数据的数据库。然而,关系型数据库采用的严格定义的基于模式的做法让其不可能快速整合新数据类型,并且很不适合于非结构化和半结构化数据。

总体来说,随着web和移动应用程序的增加、新的趋势、网上消费者行为的转变以及新的数据类型的出现,行业需要能够提供可扩展的灵活的数据库技术来管理和访问数据。NoSQL技术是有效满足这些需求的唯一可行解决方案。

什么数据库比较热门?

总体来说,主流数据库并不存在明确的好坏之分,每一种数据库都有各自的优缺点,最主要还是看它是否能够满足您的需求。

总的来说,选择数据库可以从以下角度考虑:

从个人角度出发的话,如果是以学习和小型业务需求为主,推荐使用MySQL,它的优势在于:

成本(免费)

自由(完全开源,适用多个场景)

性能(体积小但速度快)

这三点决定了MySQL数据库的超高性价比。并且目前有不少主流公司仍然青睐MySQL,大名鼎鼎的Fackbook就依然在延续MySQL的使用。

2. 如果是企业角度出发,主流的大型数据库如Oracle、Sql Server...以及近些年来大数据领域十分火热的非关系型数据库,例如Redis、HBse等等,都可以作为考虑的对象。

接下来具体列举一些常用数据库的优缺点,希望能为大家提供参考:

MySQL:

优势:

MySQL是开放源代码的数据库,任何人都可以获得该数据库的源代码。

MySQL能够实现跨平台操作,可以在Windows、UNIX、Linux和Mac OS等操作系统上运行。

MySQL数据库是一款自由软件,大部分应用场景下都是免费使用。

MySQL功能强大且使用方便,社区生态繁荣,有诸多学习资料。

缺点:规模小,功能有限。

SQL Server

高度可扩展:可以从单一的笔记本电脑上运行任何东西或以高倍云服务器网络运行,或在两者之间任何东西。

“虽然说是“任何东西”,但是仍然要满足相关的软件和硬件的要求“

生态链广:具有内置的商务智能工具,以及一系列的分析和报告工具,可以创建数据库、备份、复制,带来了更好的安全性。

Oracle

Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,具有以下特点:

可移植性好(在各类大、中、小、微机环境中都适用)

使用方便、

功能强

因此,Oracle是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库解决方案。

DB2

DB2是IBM开发的一种大型关系型数据库平台。它支持多用户或应用程序在同一条SQL 语句中查询不同database甚至不同DBMS中的数据。它的应用特点如下:

支持面向对象的编程:db2支持复杂的数据结构,如无结构文本对象,可以对无结构文本对象进行布尔匹配、最接近匹配和任意匹配等搜索。可以建立用户数据类型和用户自定义函数。

支持多媒体应用程序:db2支持大二分对象(blob),允许在数据库中存取二进制大对象和文本大对象。其中,二进制大对象可以用来存储多媒体对象。

具有良好的备份和恢复能力

支持存储过程和触发器,用户可以在建表时显示的定义复杂的完整性规则

支持异构分布式数据库访问,支持数据复制

PostgreSQL

PostgreSQL 是一个免费的对象-关系数据库服务器(ORDBMS),它的 Slogan 是 “世界上最先进的开源关系型数据库”。

PostgreSQL具有如下特征:

函数:通过函数,可以在数据库服务器端执行指令程序。

索引:用户可以自定义索引方法,或使用内置的 B 树,哈希表与 GiST 索引。

触发器:触发器是由SQL语句查询所触发的事件。如:一个INSERT语句可能触发一个检查数据完整性的触发器。触发器通常由INSERT或UPDATE语句触发。 多版本并发控制:PostgreSQL使用多版本并发控制(MVCC,Multiversion concurrency control)系统进行并发控制,该系统向每个用户提供了一个数据库的”快照”,用户在事务内所作的每个修改,对于其他的用户都不可见,直到该事务成功提交。

规则:规则(RULE)允许一个查询能被重写,通常用来实现对视图(VIEW)的操作,如插入(INSERT)、更新(UPDATE)、删除(DELETE)。

数据类型:包括文本、任意精度的数值数组、JSON 数据、枚举类型、XML 数据等。

全文检索:通过 Tsearch2 或 OpenFTS,8.3版本中内嵌 Tsearch2。

NoSQL:JSON,JSONB,XML,HStore 原生支持,至 NoSQL 数据库的外部数据包装器。

数据仓库:能平滑迁移至同属 PostgreSQL 生态的 GreenPlum,DeepGreen,HAWK 等,使用 FDW 进行 ETL

大数据采用哪种数据库最佳的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于大数据用什么数据库好、大数据采用哪种数据库最佳的信息别忘了在本站进行查找喔。

大数据采用哪种数据库最佳
扫码二维码