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大数据正在如何改变数据库格局

大数据正在如何改变数据库格局

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提及“数据库”，大多数人会想到拥有30多年风光历史的RDBMS。然而，这可能很快就会发生改变。

一大批新的竞争者都在争夺这一块重要市场，他们的方法是多种多样的，却都有一个共同点：极其专注于大数据。推动新的数据迭代衍生品大部分都是基于底层大数据的3V特征：数量，速度和种类。本质上来讲，今天的数据比以往任何时候都要传输更快，体积更大， 同时更加多样化。这是一个新的数据世界，换言之，传统的关系数据库管理系统并没有真正为此而设计。“基本上，他们不能扩展到大量，或快速，或不同种类的数据。”一位数据分析、数据科学咨询机构的总裁格雷戈里认为。这就是哈特汉克斯最近发现。截至到2013年左右，营销服务机构使用不同的数据库，包括Microsoft SQL Server和Oracle真正应用集群（RAC）的组合。“我们注意到，数据随着时间的增长，我们的系统不能足够快速的处理信息”一位科技发展公司的负责人肖恩说到。“如果你不断地购买服务器，你只能继续走到这幺远，我们希望确保自己有向外扩展的平台。”最小化中断是一个重要的目标，Iannuzzi说到，因此“我们不能只是切换到Hadoop。”相反，却选择了拼接机器，基本上把完整的SQL数据库放到目前流行的Hadoop大数据平台之上，并允许现有的应用程序能够与它连接，他认为。哈特汉克斯现在是在执行的初期阶段，但它已经看到了好处，Iannuzzi说，包括提高容错性，高可用性，冗余性，稳定性和“性能全面提升”。一种完美风暴推动了新的数据库技术的出现，IDC公司研究副总裁Carl Olofson说到。首先，“我们正在使用的设备与过去对比，处理大数据集更加快速，灵活性更强”Olofson说。在过去，这样的集合“几乎必须放在旋转磁盘上”，而且数据必须以特定的方式来结构化，他解释说。现在有64位寻址，使得能够设置更大的存储空间以及更快的网络，并能够串联多台计算器充当单个大型数据库。“这些东西在不可用之前开辟了可能性”Olofson说。与此同时，工作负载也发生了变化。10年前的网站主要是静态的，例如，今天我们享受到的网络服务环境和互动式购物体验。反过来，需要新的可扩展性，他说。公司正在利用新的方式来使用数据。虽然传统上我们大部分的精力都放在了对事务处理 – 销售总额的记录，比如，数据存储在可以用来分析的地方 – 现在我们做的更多。应用状态管理就是一个例子假设你正在玩一个网络游戏。该技术会记录你与系统的每个会话并连接在一起，以呈现出连续的体验，即使你切换设备或各种移动，不同的服务器都会进行处理，Olofson解释说。数据必须保持连续性，这样企业才可以分析问题，例如“为什么从来没有人穿过水晶厅”。在网络购物方面，为什么对方点击选择颜色后大多数人不会购买某个特殊品牌的鞋子。“以前，我们并没试图解决这些问题，或者我们试图扔进盒子也不太合适”Olofson说。Hadoop是当今新的竞争者中一个重量级的产品。虽然他本身不是一个数据库，它的成长为企业解决大数据扮演关键角色。从本质上讲，Hadoop是一个运行高度并行应用程序的数据中心平台，它有很强的可扩展性。通过允许企业扩展“走出去”的分布方式，而不是通过额外昂贵的服务器“向上”扩展，“它使得我们可以低成本地把一个大的数据集汇总，然后进行分析研究成果”Olofson说。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族产品，其中包括MongoDB -目前第四大流行数据库管理系统，比照DB引擎和MarkLogic非结构化数据存储服务。“关系型数据库一直是一项伟大的技术持续了30年，但它是建立在不同的时代有不同的技术限制和不同的市场需求，”MarkLogic的执行副总裁乔·产品帕卡说。大数据是不均匀的，他说。许多传统的技术，这仍然是一个基本要求。“想象一下，你的笔记本电脑上唯一的程序是Excel”帕卡说。“设想一下，你要和你的朋友利用网络保持联系 – 或者你正在写一个合约却不适合放进行和列中。”拼接数据集是特别棘手的“关系型，你把所有这些数据集中在一起前，必须先决定如何去组织所有的列，”他补充说。“我们可以采取任何形式或结构，并立即开始使用它。”NoSQL数据库没有使用关系数据模型，并且它们通常不具有SQL接口。尽管许多的NoSQL存储折中支持速度等其他因素，MarkLogic为企业定身量做，提供更为周全的选择。NoSQL储存市场有相当大的增长，据市场研究媒体，不是每个人都认为这是正确的做法-至少，不是在所有情况下。NoSQL系统“解决了许多问题，他们横向扩展架构，但他们却抛出了SQL，”一位CEO-Monte Zweben说。这反过来，又为现有的代码构成问题。Splice Machine是一家基于Hadoop的实时大数据技术公司，支持SQL事务处理，并针对OLAP 和OLAP应用进行实时优化处理。它被称为替代NewSQL的一个例子，另一类预期会在未来几年强劲增长。“我们的理念是保持SQL，但横向扩展架构”Zweben说。“这是新事物，但我们正在努力试图使它让人们不必重写自己的东西。”深度信息科学选择并坚持使用SQL，但需要另一种方法。公司的DeepSQL数据库使用相同的应用程序编程接口（API）和关系模型如MySQL，意味着没有应用变化的需求而使用它。但它以不同的方式处理数据，使用机器学习。DeepSQL可以自动适应使用任何工作负载组合的物理，虚拟或云主机，该公司表示，从而省去了手动优化数据库的需要。该公司的首席战略官Chad Jones表示，在业绩大幅增加的同时，也有能力将“规模化”为上千亿的行。一种来自Algebraix数据完全不同的方式，表示已经开发了数据的第一个真正的数学化基础。而计算器硬件需在数学建模前建成，这不是在软件的情况下，Algebraix首席执行官查尔斯银说。“软件，尤其是数据，从未建立在数学的基础上”他说，“软件在很大程度上是语言学的问题。”经过五年的研发，Algebraix创造了所谓的“数据的代数”集合论，“数据的通用语言”Silver说。“大数据肮脏的小秘密是数据仍然放在不与其他数据小仓融合的地方”Silver解释说。“我们已经证明，它都可以用数学方法来表示所有的集成。”配备一个基础的平台，Algebraix现在为企业提供业务分析作为一种服务。改进的性能，容量和速度都符合预期的承诺。时间会告诉我们哪些新的竞争者取得成功，哪些没有，但在此期间，长期的领导者如Oracle不会完全停滞不前。“软件是一个非常时尚行业”安德鲁·门德尔松，甲骨文执行副总裁数据库服务器技术说。“事情经常去从流行到不受欢迎，回再次到流行。”今天的许多创业公司“带回炒冷饭少许抛光或旋转就可以了”他说。“这是一个新一代孩子走出学校和重塑的东西。”SQL是“唯一的语言，可以让业务分析师提出问题并得到答案，他们没有程序员，”门德尔松说。“大市场将始终是关系型。”至于新的数据类型，关系型数据库产品早在上世纪90年代发展为支持非结构化数据，他说。在2013年，甲骨文的同名数据库版本12C增加了支持JSON（JavaScript对象符号）。与其说需要一个不同类型的数据库，它更是一种商业模式的转变，门德尔松说。“云，若是每个人都去，这将破坏这些小家伙”他说。“大家都在云上了，所以在这里有没有地方来放这些小家伙？“他们会去亚马逊的云与亚马逊竞争？” 他补充说。“这将是困难的。”甲骨文有“最广泛的云服务”门德尔松说。“在现在的位置，我们感觉良好。”Gartner公司的研究主任里克·格林沃尔德，倾向于采取了类似的观点。“对比传统强大的RDBMS，新的替代品并非功能齐全”格林沃尔德说。“一些使用案例可以与新的竞争者来解决，但不是全部，并非一种技术”。展望未来，格林沃尔德预计，传统的RDBMS供货商感到价格压力越来越大，并为他们的产品增加新的功能。“有些人会自由地带来新的竞争者进入管理自己的整个数据生态系统”他说。至于新的产品，有几个会生存下来，他预测“许多人将被收购或资金耗尽”。今天的新技术并不代表传统的RDBMS的结束，“正在迅速发展自己”IDC的Olofson。赞成这种说法，“RDBMS是需要明确定义的数据 – 总是会有这样一个角色。”但也会有一些新的竞争者的角色，他说，特别是物联网技术和新兴技术如非易失性内存芯片模块（NVDIMM）占据上风。

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技术选型 - OLAP大数据技术哪家强？

Lambda架构的核心理念是“流批一体化”，因为随着机器性能和数据框架的不断完善，用户其实不关心底层是如何运行的，批处理也好，流式处理也罢，能按照统一的模型返回结果就可以了，这就是Lambda架构诞生的原因。现在很多应用，例如Spark和Flink，都支持这种结构，也就是数据进入平台后，可以选择批处理运行，也可以选择流式处理运行，但不管怎样，一致性都是相同的。

Kylin

Kylin的主要特点是预计算，提前计算好各个cube，这样的优点是查询快速，秒级延迟；缺点也非常明显，灵活性不足，无法做一些 探索 式的，关联性的数据分析。

适合的场景也是比较固定的，场景清晰的地方。

ClickHouse

Clickhouse由俄罗斯yandex公司开发。专为在线数据分析而设计。

Clickhouse最大的特点首先是快 ，为了快采用了列式储存，列式储存更好的支持压缩，压缩后的数据传输量变小，所以更快；同时支持分片，支持分布式执行，支持SQL。

ClickHouse很轻量级，支持数据压缩和最终数据一致性，其数据量级在PB级别。

另外Clickhouse不是为关联分析而生，所以多表关联支持的不太好。

同样Clickhouse不能修改或者删除数据，仅能用于批量删除或修改。没有完整的事务支持，不支持二级索引等等，缺点也非常明显。

与Kylin相比ClickHouse更加的灵活，sql支持的更好，但是相比Kylin，ClickHouse不支持大并发，也就是不能很多访问同时在线。

总之ClickHouse用于在线数据分析，支持功能简单。CPU 利用率高，速度极快。最好的场景用于行为统计分析。

Hive

Hive这个工具，大家一定很熟悉，大数据仓库的首选工具。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能。

主要功能是可以将sql语句转换为相对应的MapReduce任务进行运行，这样可能处理海量的数据批量，

Hive与HDFS结合紧密，在大数据开始初期，提供一种直接使用sql就能访问HDFS的方案，摆脱了写MapReduce任务的方式，极大的降低了大数据的门槛。

当然Hive的缺点非常明显，定义的是分钟级别的查询延迟，估计都是在比较理想的情况。 但是作为数据仓库的每日批量工具，的确是一个稳定合格的产品。

Presto

Presto极大的改进了Hive的查询速度，而且Presto 本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询，支持包括复杂查询、聚合、连接等等。

Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。

Presto由于是基于内存的，缺点可能是多张大表关联操作时易引起内存溢出错误。

另外Presto不支持OLTP的场景，所以不要把Presto当做数据库来使用。

Presto相比ClickHouse优点主要是多表join效果好。相比ClickHouse的支持功能简单，场景支持单一，Presto支持复杂的查询，应用范围更广。

Impala

Impala是Cloudera 公司推出，提供对 HDFS、Hbase 数据的高性能、低延迟的交互式 SQL 查询功能。

Impala 使用 Hive的元数据, 完全在内存中计算。是CDH 平台首选的 PB 级大数据实时查询分析引擎。

Impala 的缺点也很明显，首先严重依赖Hive，而且稳定性也稍差，元数据需要单独的mysql/pgsql来存储，对数据源的支持比较少，很多nosql是不支持的。但是，估计是cloudera的国内市场推广做的不错，Impala在国内的市场不错。

SparkSQL

SparkSQL的前身是Shark，它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成，可以将结构化数据作为 Spark 的 RDD 进行查询。

SparkSQL后续不再受限于Hive，只是兼容Hive。

SparkSQL提供了sql访问和API访问的接口。

支持访问各式各样的数据源，包括Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON, and JDBC。

Drill

Drill好像国内使用的很少，根据定义，Drill是一个低延迟的分布式海量数据交互式查询引擎，支持多种数据源，包括hadoop，NoSQL存储等等。

除了支持多种的数据源，Drill跟BI工具集成比较好。

Druid

Druid是专为海量数据集上的做高性能 OLAP而设计的数据存储和分析系统。

Druid 的架构是 Lambda 架构，分成实时层和批处理层。

Druid的核心设计结合了数据仓库，时间序列数据库和搜索系统的思想，以创建一个统一的系统，用于针对各种用例的实时分析。Druid将这三个系统中每个系统的关键特征合并到其接收层，存储格式，查询层和核心体系结构中。

目前 Druid 的去重都是非精确的，Druid 适合处理星型模型的数据，不支持关联操作。也不支持数据的更新。

Druid最大的优点还是支持实时与查询功能，解约了很多开发工作。

Kudu

kudu是一套完全独立的分布式存储引擎，很多设计概念上借鉴了HBase，但是又跟HBase不同，不需要HDFS，通过raft做数据复制；分片策略支持keyrange和hash等多种。

数据格式在parquet基础上做了些修改，支持二级索引，更像一个列式存储，而不是HBase schema-free的kv方式。

kudu也是cloudera主导的项目，跟Impala结合比较好，通过impala可以支持update操作。

kudu相对于原有parquet和ORC格式主要还是做增量更新的。

Hbase

Hbase使用的很广,更多的是作为一个KV数据库来使用，查询的速度很快。

Hawq

Hawq是一个Hadoop原生大规模并行SQL分析引擎，Hawq采用 MPP 架构，改进了针对 Hadoop 的基于成本的查询优化器。

除了能高效处理本身的内部数据，还可通过 PXF 访问 HDFS、Hive、HBase、JSON 等外部数据源。HAWQ全面兼容 SQL 标准，还可用 SQL 完成简单的数据挖掘和机器学习。无论是功能特性，还是性能表现，HAWQ 都比较适用于构建 Hadoop 分析型数据仓库应用。

什么是NoSQL，它有什么优缺点？

NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

NoSQL的优点/缺点

优点:

- 高可扩展性

- 分布式计算

- 低成本

- 架构的灵活性，半结构化数据

- 没有复杂的关系

缺点:

- 没有标准化

- 有限的查询功能（到目前为止）

- 最终一致是不直观的程序 （BY三人行慕课）

目前哪些NoSQL数据库应用广泛，各有什么特点

特点：

它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

它们击碎了性能瓶颈。

NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。

“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。

没有过多的操作。

虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。

Bootstrap支持

因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

优点：

易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

大数据量，高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

灵活的数据模型

NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。

高可用

NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

主要应用：

Apache HBase

这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。

Apache Storm

用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。

Apache Spark

该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。

Apache Drill

你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。

Apache Sqoop

也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapReduce一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。

Gephi

它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。

MongoDB

这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。

十大顶尖公司：

Amazon Web Services

Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Reduce），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。

Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。

Cloudera

Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。

IBM

当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”

Intel

和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。

Microsoft

微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。

微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。

Teradata

对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。

AMPLab

通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。

国内做分布式数据库开发的现状如何？

应该说，现在是国产分布式数据库发展的利好时期。在讨论发展前景前，首先要先看看分布式数据库的发展方向。

大家把传统关系型数据库称作oldSQL，给人感觉要被淘汰似的。但其实数据量不是很大或者事务处理的场景夏，关系型数据库的还是占优的。

关系型数据库的主要问题在于：

性能瓶颈，

单一模型（关系模型），只适合OLTP

应对业务的灵活性不够，

弹性扩充能力不够，

两地三中心和双活等问题上不足。

随着互联网和手机的飞速发展，无论从用户规模、使用频率、还是场景多样性都使得这些问题浮出水面。其实Oracle在92年就开始尝试转向分布式，还当时引起了业界的巨大争论，最后失败。更何况过去CPU、内存、存储、带宽的高成本导致分布式数据库的性价比并不高，只能停留在学术阶段，限制了分布式的发展。

新分布式数据库首先是要避免和传统关系型数据库的竞争，这是明智的选择，能够轻装上阵。因此从几个方面入手，应对海量数据处理、分析、缓存、流式处理、开发模式等等。相对应列式，KV，Document等多种存储数据结构。

所有这些都被称为NoSQL数据库，放弃ACID和事务能力还换取性能。然而，NoSQL又收到了大量的批评反对意见，主要是说把数据库应该处理的问题交还给了开发是种发展的倒退。这些问题包括，索引、版本、SQL支持、事务支持等等。市场上超过90%的开发员都需要SQL，而且SQL也是非常有效和成熟。于是大家无论底层是什么存储结构又开始支持SQL，形成了NewSQL。

这里插一句题外话，在硅谷已经不再用SQL、NoSQL、NewSQL来划分数据库了。理由很简单，SQL是一种语言，从来没有SQL数据库的说法，自然也不应该有NoSQL数据库的说法。NewSQL数据库就更不合理，用的SQL并非什么“New“的新东西。所以专业上用关系型和非关系型数据库来划分，分布式数据库主要都是非关系型数据库。

回过头来看国内分布式数据库市场需求，中小企业不满足Mysql的性能，分库分表又很难搞，也不彻底；大型企业被Oracle等垄断支付高额成本，而且又不解决实际碰到的瓶颈问题。因此，用户都在寻找新的解决方案。小型用户、云计算的用户、大型企业都需要对应的分布式数据库产品。

再加上国产自主和去IOE浪潮，更加推动了国产分布式数据库的发展利好。值得注意的是，数据库研发是个严肃的事情，没法短平快。

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