SQL/NoSQL两大阵营激辩:谁更适合大数据

　　观点二：NoSQL更适合大数据应用程序——Couchbase公司CEO Bob Wiederhold

　　目前已经有越来越多的企业开始将NoSQL视为关系型数据库的一种可行性替代方案;特别是在大数据应用程序领域，很多企业用户意识到规模化操作的实际表现要优于标准化集群与商用服务器所带来的效果。除此之外，采用无模式化数据模型往往更适合当下各类不同数据的捕捉与处理工作。

　　在NoSQL领域讨论大数据话题时，我们主要针对的是操作型数据库当中的读取与写入流程——也就是指人们在日常在线事务处理过程中所涉及的交互任务(例如利用大数据指导在线航班预定)。操作型数据库与分析型数据库有所不同，前者一般需要打理大量数据并收集数据当中所蕴含的分析结论(例如利用大数据分析特定某一天会有多少乘客预定某次航班)。

　　不过对于操作型数据库中的大数据而言，其设计主旨并非围绕分析性工作所展开;操作型数据库通常需要为无数用户提供庞大的数据集，帮助他们进行持续性数据访问并进行实时事务处理。用于操作并管理大数据内容的此类数据库都具备庞大的规模，这也解释了NoSQL特性的重要意义及其在大数据应用程序中扮演核心角色的原因。

　　* NoSQL是实现可扩展性的关键所在

　　技术行业在每一次迎来硬件发展的根本性转变时，都必然经历过渡拐点。在数据库领域，这种由向上扩展转为向外扩展架构的转变也成为推动NoSQL快速成长的主要因素。关系型数据库，其中包括由甲骨文及IBM等巨头所打造的具体方案，专注于解决向上扩展难题。也就是说，它们采取集中式、全局共享技术，只能通过添加价格更为昂贵的硬件设备满足扩展需求。

　　与之相反，NoSQL数据库从设计思路上就考虑到了分布式特性，属于彻头彻尾声的向外扩展技术。它们利用一系列分布式节点(构成一套整体集群)来提供具备卓越弹性的扩展能力，从而帮助用户随意添加更多节点以应对持续增加的工作负载。

　　分布式向外扩展方案往往还会带来低于向上扩展机制的使用成本。后者属于一整套庞大、复杂、具备容错性机制的服务器体系，因此无论是设计、建造还是后期支持都会带来高昂的成本支出。商用关系型数据库的许可成本同样不容忽视，因为其计费策略以单一服务器为基本单位。在另一方面，NoSQL数据库则通常属于开源项目，以服务器集群为整体计费单位、价格也相比较低。

　　* NoSQL是实现灵活性的关键所在

　　关系型与NoSQL数据模型可谓完全不同。关系型模型需要将数据拆分成包含行与列的多个关联性表，这些表通过同样保存在列中的外键实现相互引用。

（编辑：西安站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!