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傳統數據倉庫有哪些缺點

傳統數據庫是以數據塊來存儲數據,簡單來說,妳的表字段越多,占用的數據空間就越多,那麽查詢就有可能要跨數據塊。在大型系統中壹張表有上百個字段,並且表中的數據上億條也有可能。因此會帶來數據庫查詢的瓶頸。數據庫中表的記錄數是多少對查詢的性能有非常大的影響。而壹般的解決辦法是分表或分庫,用來平衡數據庫運算的壓力,那麽又會帶來新的問題,如:分布式事務、全局唯壹ID的生成、跨數據庫查詢等。

如果采用壹種基於列存儲的模式,由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的,因此整個數據庫是自動索引化的。按照列存儲每個字段的數據聚集存儲,可以動態增加,並且列為空就不存儲數據,節省存儲空間。每個iduan 的數據按照聚集存儲,能大大減小讀取的數據量,查詢時的命中率就會提高,使查找更為直接,無需考慮分庫]分表,來提高命中率、減少IO等瓶頸。

Hbase數據庫支持數據自動切分存儲,並支持高並發讀寫操作,使得海量數據存儲自動具有更強的擴展性。

Hadoop 本身就支持通過JDBC 從數據庫中抽取數據。大部分數據庫系統有批量導出、導入功能。無論是哪種情況,將整個數據庫中的數據經常性地或者以增量的方式導入到Hadoop 中來都是很容易的。由於數據庫系統存儲的數據減少,數據庫系統的軟件授權成本也會得到降低。圖1是Hadoop 與關系型數據庫協同處理計算任務的應用場景。其中,關系型數據庫系統用來處理實時數據,從而保證交易過程中的數據壹致性。如果要求同壹個數據庫系統從

大容量數據中生成復雜的分析報表是極其耗費計算資源的,降低了系統的性能和其處理實時數據工作的能力。

Hadoop 被設計用來存儲海量數據、按任意方式處理海量數據以及按需向任意系統傳遞數據。數據可以經常性地從關系型數據庫系統導出到Hadoop 中,關系型數據庫系統可以經過調整,專門用來處理交互式任務,而復雜的分析工作就可以按離線的方式交由Hadoop 來完成,對實施系統沒有任何影響。

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