Vertica数据库的劣势详解 (vertica数据库 劣势)
作为一款高性能的列式数据库，Vertica由HP公司开发，主要用于数据仓库和大数据分析，尤其是适用于海量数据的查询和分析。但是，Vertica数据库也存在一些劣势，需要我们了解和深入分析，以便更好地应用和使用。
一，高昂的成本
Vertica数据库的成本十分高昂，主要体现在软件许可费、硬件设备费和人力资源费等方面。这对于普通用户或中小企业来说，是个非常大的负担，因此有很多用户并不能轻松地接受这种高昂的成本。而且，Vertica数据库只能在特定的硬件平台或操作系统上运行，这也会增加用户的成本。
二，不太适合事务性处理
Vertica数据库并不是一个很好的事务处理数据库。因为它的数据存储方式是采用的列式存储模式，这种模式的优势在于查询性能有很大的提升，但相应的，写入性能却比较低下，特别是针对较小的数据量写入时，其响应速度会较慢，不适合需要快速写入数据的业务场景。同时，由于Vertica数据库不支持ACID事务（原子性、一致性、隔离性和持久性），对于需要事务性支持的业务场景也不能够提供很好的解决方案。
三，缺乏跨平台支持
Vertica数据库只能在Linux和Unix等操作系统上运行，并不支持Windows系统。这就需要用户在实际使用时，提前评估选择好合适的硬件平台和操作系统，并进行调整和适配。对于那些同时在多个平台上运行业务的公司来说，这就增加了比较大的挑战。
四，建表操作较为复杂
建表操作是数据库编程的重要部分，但是在Vertica数据库上进行建表操作可能会比较复杂。这主要是因为，Vertica数据库在建表时需要先考虑表的分区方式、排序方式和复制方式等等，这些优化和配置需要用户有一定的专业知识和经验，否则会因为建表配置不当，导致查询性能下降或数据不一致的问题。
五，缺乏集成工具
Vertica数据库缺乏集成工具，这使得Vertica在数据的导入和导出操作中需要用户通过编写程序或使用其他工具进行处理。这对于一些非技术型企业或个人用户来说会相对麻烦，增加了学习成本和使用门槛。
以上就是Vertica数据库存在的一些劣势，但是这并不能否定其在海量数据查询和分析方面的卓越性能。在实际应用中，可以针对其劣势进行针对性的优化和调整，以达到更优效果。此外，随着技术的不断发展，Vertica数据库也在不断完善其性能和功能，希望未来能更好地服务于用户。
我们需要根据自己的业务需求和实际情况，综合考虑选择合适的数据库系统，而在选择Vertica数据库时，也需要充分了解其优劣势，以便进行合理的决策。
相关问题拓展阅读：
华为的高斯数据库是基于什么数据库的
你装一个试试不就知道基于什么数据库了。。
解答题主疑问：基于postgresql数据库。
主要还是基于Oracle和PGDB 数旅启据陆枝库的。
高斯
数据库是
华为云拆悉如
推出的一种数据库，今年算华为高斯数据库的元年，很多人比较看好
华为高斯数据库
可以在这里看看官方的文档介绍。
在Hadoop和NoSQL技术中，人们逐渐把焦点转移到了Hadoop上的SQL引擎。今天，可选择的引擎越来越多，反倒让组织陷入了选择困境。本文将罗列几点选择引擎时需要考量的因素，供您参考。
基于Hadoop的SQL技术一大优势在于可以使用熟悉的SQL语言，访问存储在Hadoop中的大数据集。
用户几乎可以应用任何报表或工具来分析和研究数据。在Hadoop上还不能应用SQL的时候，要访问Hadoop中的大数据集，需要十分了解Hadoop
的技术应用程序界面，比如HDFS、MapReduce或HBase。现在有了基于Hadoop的SQL引擎，每个人都可以使用他喜欢的工具了。对企业而
言，相当于Hadoop开放了更大的窗口，有更多的企业可以应用Hadoop处理大数据。
有哪些技术可以选择
之一个基于Hadoop的SQL引擎是Apache Hive，不过过去一年里，有很多新产品出现，包括CitusDB、Cloudera
Impala、Concurrent Lingual、Hadapt、InfiniDB、 JethroData、MammothDB、Apache
Drill、MemSQL、Pivotal HawQ、Progress DataDirect、ScleraDB、Simba和Splice
Machine。
除了上述引擎之外，数中竖扒据虚拟化服务器也应在此列，因为它们对Hadoop数据实现了SQL访问。虚拟化服务器可以访问所有数据源，包括Hadoop，不同的数据源都可以集成。数据虚拟化服务器有很多，包括Cirro Data Hub、Cisco/Composite
当然，还有一些SQL数据库管理系统也支持多种数据源。它们在自己的SQL数据库或Hadoop中存储纤脊数据，提供对Hadoop数据的SQL访问。比如
EMC/Greenplum UAP、 HP Vertica （on MapR）、Microsoft PolyBase、Actian
ParAccel 和Teradata Aster Database （via SQL-H）。
这么多基于Hadoop的SQL工具可以使用，可以说是让组织眼花缭乱。那么该如何选择呢看它们彼此的差别又在哪呢看
事实上，不同的技术之间差别很大，比如说，CitusDB知道数据存储在哪里，可以更快地访问数据;JethroData存储索引，可以直接访问数据;Splice Machine提供交易型SQL界面。
要选择正确的技术，需要比对细节。以下是具体的考虑因素：
SQL语言
支持的SQL语言越多，能使用的应用程序也就越多。并且，支持的语言越丰富，Hadoop能运卖昌行的查询程序就越多，应用和报表工具要做的就越少。
节点连接
在大表上快速有效地执行节点连接并不容易，尤其是在SQL引擎不知道数据存储在哪的情况下。效率低下的连接过程会导致大量的I/O，以及不同节点之间巨大的数据传输，最终影响处理速度。
非结构化数据
SQL是为结构化数据设
计的。表中的每一条记录都位于同一列，每一列都有同样的属性。但在大数据时代，并不是所有的数据都是结构化的。Hadoop文件中可能包含嵌套的数据、可
变的数据（具有层级结构）、无模式的数据和自我描述的数据。基于Hadoop的SQL引擎必须能够把所有数据都转换为关系数据，并优化这些数据之间的查
询。
存储模式
Hadoop支持一些标准存储格式，比如Parquet、Avro和ORCFile。基于Hadoop的SQL技术使用的格式越多，其他引擎和技术能够读取的格式也就越多。这极大地减少了复制数据的工作。
用户定义函数
要在SQL上执行复杂的分析函数，比如高斯判别分析和购物篮分析等，很重要的前提是SQL对该函数的支持。这样的函数被称为用户定义函数（UDF）。基于Hadoop的SQL引擎需要能够在多节点上分部执行用户定义函数。
多用户工作负载
还需要考量的一个因素是，引擎应该如何在不同的查询和不同类型的查询之间划分资源。比如，不同应用程序的查询有不同的处理优先级;需要运行较长时间的查询
应该让位于需要立即处理的查询;如果计划外的或资源密集型的查询占用很多资源的话，应该被取消或暂停查询。基于Hadoop的SQL技术需要更加智能的工
作负载管理。
数据联合
并不是所有的数据都存储在Hadoop中。大部分企业数据还存储在其他数据源中，比如SQL数据库。基于Hadoop的SQL引擎需要支持存储在不同类型数据源中的数据的连接。换言之，它必须支持数据联合。
应用Hadoop的企业部署SQL引擎是大势所趋。企业在选择不同技术的时候，希望能考虑到上述因素。
目前流行的DBMS有哪些?
目前流行的 DBMS（Database Management System，数据库管理系统）包括：
1. 关系型数据库管理系统（RDBMS）：这是一种按照行和列的方式来存储和管理数据的 DBMS。常见的关系型 DBMS 有：
– Oracle
– MySQL
– Microsoft SQL Server
– PostgreSQL
– IBM DB2
– SQLite
2. 非关系型数据库管理系统（NoSQL）：这是一种针对大数据、高并发、高可扩展性等方面设计的数据库。它们采用的数据模型不同于传统的关系型数据扮枝库的模型。常见的 NoSQL DBMS 有：
– MongoDB
– Couchbase
– Cassandra
– Redis
– HBase
3. 新型数据库管理系统：这是一些全新的数据库管理系统，它们采用了一些新的数据库架构和技术，包括图形数据库、列式数据库、内存数据库等。常见的新型 DBMS 有：
– Neo4j
– Vertica
– Google Bigtable
– Apache Ignite
– SAP HANA
不同的 DBMS 适用于不同的应用场景。在选择 DBMS 时，需要根据具体的需求和应用场景进行评估和选择。例如，如果需要处理大容局缺铅量、高速读写的数据，则 NoSQL 数据库可能更适合；而如果需要具有严格事务控制、复杂桐好查询的应用，则关系型数据库可能更适合。
ORACLE(金橡蠢融孙悄)
Microsoft SQL Server 2023
Sybase SQL Server
DB2
Visual FoxPro
Access 2023（流行）则如渣
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