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【话题讨论】大数据时代下传统数据库的改变有哪些?

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发表于 2013-5-21 09:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
大数据时代对传统数据库产生巨大冲击:一方面,大数据产品如雨后春笋般 成长起来;另一方面,传统数据库厂商不断调整产品策略,使之符合大数据时代的要求,如 支持Hadoop、NoSQL及大数据一体机等等。


讨论话题:
1.你知道有哪些传统数据库为了应对大数据时代做出改变?分别是什么样的改变?
2.作为数据库从业人员,你认为传统数据库是否需要做出改变以保持领先地位?
3.从长远来看,你更看好大数据产品、数据库产品还是两者的结合?

讨论时间:2013.5.21--2013.6.4

活动奖品:活动结束后将会抽取一名会员赠送精美双肩包一件。另外还会抽取5名会员赠送《内存数据库》书籍一本。
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pastime_Wang chszs jimn1982 流浪天际  nannan5000
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日期:2012-08-17 09:17:32
发表于 2013-5-21 13:15 | 显示全部楼层
讨论话题:
1.你知道有哪些传统数据库为了应对大数据时代做出改变?分别是什么样的改变?
   HANA、Exdata。基本都是从硬件下手
2.作为数据库从业人员,你认为传统数据库是否需要做出改变以保持领先地位?
   需要专业化
3.从长远来看,你更看好大数据产品、数据库产品还是两者的结合?
   各有所长,互相帮衬~~~

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发表于 2013-5-21 16:47 | 显示全部楼层
本帖最后由 pastime_Wang 于 2013-5-27 10:45 编辑

最近大数据的讨论真"热"啊!  占位 更新

1.你知道有哪些传统数据库为了应对大数据时代做出改变? 分别是什么样的改变?
  
  主流数据库厂商的大数据应对 主要包括2大方面:
  
  1.1 数据库平台提供与大数据的支持功能, 如:
       SQLSERVER 2012: Hadoop连接器, 支持 HIVE / Sqoop 服务
       IBM: DB2 JDBC 和 Jaql 服务
  1.2 厂商实现 软硬件 "自集成的" 架构, 也就是 "软硬件一体机"技术,  
       将自身的数据库 、 中间件、操作系统、应用等与高性能的硬件集成在一起,
       实现高性能和良好的兼容性, 如:
       Oracle : Exadata  数据库云服务器 + Big Data Appliance 大数据机 + Exalytics BI 服务器
       IBM : Neteeza 一体机

/*******************************************************/
2.作为数据库从业人员,你认为传统数据库是否需要做出改变以保持领先地位?

  对于目前传统的关系型数据库, 作为"结构化"数据的主要存储和管理的平台,
  对于具有 "ACID" 特性的结构化数据, 目前还是主流的。
  
  但随着数据量越来越庞大, 传统的RDMBS在读、写性能上存在很大瓶颈,
  需要新的运用新的软硬件技术提高性能, 如一体机技术、并行、列存储、列压缩 等

/*******************************************************/
3.从长远来看,你更看好大数据产品、数据库产品还是两者的结合?

  从目前的应用来,RDBMS 与 Bigdata 的结合, 是目前发展的主流,
    3.1 信息化建设中, 大部分应用基于的RDBMS, 不可能一下子被Bigdata取代
    3.2 Bigdata 技术平台目前发展还不是很成熟, 需要时间的考量
    3.3 Bigdata 与RDBMS 接口需要进一步的完善,  一般RDBMS直接读取"有价值"的大数据进入RDBMS,
    运用传统方法进行数据查询和分析; 将无用的数据卸载到"大数据"存储中.
    3.3 将RDBMS 与 Bigdata相结合, 既保证结构化数据ACID的管理, 同时对(半)非结构化数据的截取和探索,
    来实现新的洞察, 实现更好的结合。

但随着Bigdata的不断应用和物联化的发展, Bigdata在数据整合、转化、管理和应用中会占越来越重要的地位


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发表于 2013-5-21 17:04 | 显示全部楼层
pastime_Wang 发表于 2013-5-21 16:47
最近大数据的讨论真"热"啊!  占位 更新

嘿嘿,还需你的关注才会热哇。

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发表于 2013-5-21 17:22 | 显示全部楼层
讨论话题:
1.你知道有哪些传统数据库为了应对大数据时代做出改变?分别是什么样的改变?
   基本上都是HANA、Exdata的模式,一体化解决方案。
   高性能硬件+列存储+内存数据库(纯内存数据库,或传统数据库在内存增加catche)
2.作为数据库从业人员,你认为传统数据库是否需要做出改变以保持领先地位?
   如果用跑步比喻的话,更像是岔路口分道扬镳,各有不同的应用场景。
3.从长远来看,你更看好大数据产品、数据库产品还是两者的结合?
   大数据产品的应用会是企业新的利润增长点

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发表于 2013-5-21 21:18 | 显示全部楼层
1.你知道有哪些传统数据库为了应对大数据时代做出改变?分别是什么样的改变?
几大数据库公司的数据库产品都针对大数据时代推出了相应的产品,比如SAP的HANA,Oracle的Exadata,微软的SQL Azure。关于改变,一是从硬件着手,推出了极高配置的软硬件一体的设备,典型的代表就是HANA或Exadata;其次是与云计算相结合,让传统的数据库能够利用云计算平台的优势,典型的代表是SQL Azure。

2.作为数据库从业人员,你认为传统数据库是否需要做出改变以保持领先地位?
肯定需要改变,技术始终是在不断地发展,不改变则意味着落后,比如Oracle NoSQL产品,就是应NoSQL的潮流应运而生的。

3.从长远来看,你更看好大数据产品、数据库产品还是两者的结合?
从长远来看,虽然很多人一提到大数据就会说Hadoop,但是Hadoop并不是大数据唯一的解决方案,数据库产品仍然有很多优点。我更看好两者的结合。

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发表于 2013-5-22 12:31 | 显示全部楼层
1.你知道有哪些传统数据库为了应对大数据时代做出改变?分别是什么样的改变?
  Oracle,推出了自己的一体化解决方案,另外还有nosql,云计算等等。

2.作为数据库从业人员,你认为传统数据库是否需要做出改变以保持领先地位?
  传统数据库必须改变自己,来跟上大数据的时代潮流,比如传统数据库在备份上,更倾向于物理备份,但在大数据中,我认为更应该倾向于类似大数据存储中多节点,多副本的备份及恢复机制,这样在意外出现时,才能尽快地恢复业务处理。而且,在越来越大的数据压力下,传统数据库既要仍然保证强一致性的特点,还应该尽可能地提高可用性。这些都会对最终用户的使用产生至关重要的影响。

3.从长远来看,你更看好大数据产品、数据库产品还是两者的结合?
  从长运来看,大数据产品和数据库产品的结合应该是比较好的选择方式,在一些强一致性要求高的行业,比如银行(甚至可能牺牲一些可用性体验来强化强一致性要求),还是可能以传统数据库产品为主,但一些交互或分析性平台,比如电子商务平台、网络交流平台,这些应该以用户的可用性体验为主的,更应该以大数据产品为主。

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日期:2012-10-09 18:08:15奥运会纪念徽章:柔道
日期:2012-08-14 16:26:23咸鸭蛋
日期:2012-08-14 16:26:232010广州亚运会纪念徽章:射击
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发表于 2013-5-23 15:13 | 显示全部楼层
最近各种概念搞得我晕头转向,昨天参加Microsoft cloud summit 2013 也是灌输各种理论,晕菜了,多大才算大数据?

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紫蛋头
日期:2013-01-11 17:47:18本田
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日期:2016-03-24 09:20:52
发表于 2013-5-23 15:51 | 显示全部楼层
1.你知道有哪些传统数据库为了应对大数据时代做出改变?分别是什么样的改变?
我还是一贯的认为,传统数据库不需要做改变,做好自己的ER关系模型的本职工作就可以了,让NOSQL晚辈门该折腾的折腾吧。
毕竟传统关系型的数据库在控制复杂和严格的数据业务环境下是有优势的,nosql数据库是否能够适应这部分工作还不能确定,或者在不远的将来吧。
的确,有几个厂商做出了尝试,ORACE extdata等,有必要吗?成本太高了,传统的ER关系数据库的最核心的逻辑本来就跟NOSQL
的应用不同,要怎么改变呢,修改er逻辑吧。可能吗?改了那就不是ER数据库了。

2.作为数据库从业人员,你认为传统数据库是否需要做出改变以保持领先地位?
的确,最近nosql好热。  


3.从长远来看,你更看好大数据产品、数据库产品还是两者的结合?
  最近跟朋友在讨论,大数据时代的确产生了几大伟大的产品,hadoop,mongodb等分布式的nosql数据库
我想如果nosql数据库+er数据库(物理存储)结合才是最好的

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喜羊羊
日期:2015-04-01 12:01:37问答徽章
日期:2013-12-26 12:24:32优秀写手
日期:2013-12-18 09:29:13路虎
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日期:2013-12-09 10:02:28兰博基尼
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日期:2013-11-06 11:34:13雪佛兰
日期:2013-11-01 18:36:15宝马
日期:2013-10-25 08:22:20法拉利
日期:2013-12-30 15:11:23
发表于 2013-5-24 04:37 | 显示全部楼层
什么是大数据,究竟?

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