【话题讨论】大数据时代下传统数据库的改变有哪些？

pastime_Wang · 发表于 2013-5-27 11:56

本帖最后由 pastime_Wang 于 2013-5-27 11:57 编辑

传统的RDBMS 主要还是对于结构化数据应用, 在"一致性"方面的检查和约束是大数据无可比拟的
(半) 非结构化数据虽然庞大, 但数据简单, 彼此间的联系和一致性要求不强, 只有基于"大数据量" 探索才有意义

其实目前的大数据产品对结构化、(半) 非结构化数据都能支持, 结构化数据也可以采用MapReduce 进行简单数据的过滤和整理
并将结果存储在大数据存储系统中(HDFS), RDBMS通过与大数据接口来读取有价值"数据", 业务一致性校验后载入DB或DW

pastime_Wang · 发表于 2013-5-27 13:14

arron刘发表于 2013-5-27 11:24
你电脑处理不了的数据就是大数据

大数据还不能完全 = 大数据量volume，

还包括:

Variety 数据种类丰富，复杂的多角度关系和非关系类型的数据
Velocity 数据流动速度快，流数据或者大批量数据的移动
Veracity 数据真实性，真实和准确的数据才有意义

heaven_sky · 发表于 2013-5-29 14:18

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。

pastime_Wang · 发表于 2013-5-30 11:04

本帖最后由 pastime_Wang 于 2013-5-30 11:10 编辑

未来的发展方向, 应将大数据与传统数据混合
大数据作为新的数据类型与传统数据结合在一起，增添了新的分析视角和处理环境
对企业来说，只有对数据 “整体” 的把握和考量，才是企业整体战略，应把大数据作为企业数据整体方案的一部分，而不是将其与传统的EDW区分或独立

pastime_Wang · 发表于 2013-5-30 11:08

读了 “驾驭大数据”这本书, 对大数据有了新的认识!

大数据概念中， “大”和“数据”哪个更重要？

其实都不重要，重要的是如何去“驾驭” 这些数据，从中获得新的洞察来改进