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大数据正在如何改变数据库格局?


 

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。”

(责任编辑:安博涛)

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