对比：hbase与关系型数据库的优劣分析 (hbase与关系型数据库)

对比：HBase与关系型数据库的优劣分析

HBase和关系型数据库是两种不同的数据存储和管理方式。HBase是基于分布式架构的非关系型数据库，而关系型数据库则是基于SQL的数据管理工具。这两种数据库各有优劣，下面将对它们进行详细的分析。

1. 数据模型

HBase是列式数据库，与传统的行式数据库不同。它的数据存储方式是通过列族（Column Family）进行组织，而列族则包含了一组相关的数据列。相对于关系型数据库的行式存储，列式存储具有更快的查询速度和更好的压缩效果。而且，由于可以为每个数据单元定义不同的列族，因此可以根据不同的查询访问模式对数据进行优化。这使得HBase更适合处理大量非结构化的数据。

对比之下，关系型数据库使用的是数据表和行的存储方式。表存储了多个列，而行则是一条完整的数据，所有数据必须遵循固定的关系模式。因此，相对于HBase，关系型数据库更适用于处理结构化数据或者需要进行事务处理的应用。

2. 扩展性

HBase是基于分布式存储模型的数据库，具有优秀的可扩展性。它能够在不断加入新的节点的情况下，保证性能的同时提高可用性。HBase支持自动负载均衡，其通过复制数据自动建立备份，并自动重启备机，使得当主机发生故障时可以自动切换到备机上。

与之相比，关系型数据库的扩展性不如HBase。如果要扩展关系型数据库，则必须为每个节点提供更多的资源，这会导致硬件成本和管理成本的增加。而且，由于关系型数据库通常具有严格的数据一致性要求，因此在多节点部署的情况下，需要进行很多复杂的配置和优化，使得可扩展性较弱。

3. 读写性能

HBase具有优秀的读写性能。其实现了高速读写的设计，并采用了数据水平分片技术，使得读写性能得到了极大的提升。HBase还支持全表扫描，可以对整个表进行扫描，提高查询效率。

而关系型数据库在高并况下的读写性能会存在问题。当数据库中的并发读写请求过多时，会出现死锁和阻塞的情况，导致读写效率下降。此外，当数据量较大时，关系型数据库的查询速度也会降低。

4. 数据可靠性

HBase通过数据复制实现了高可靠性。HBase会将数据复制到多个节点，以保证数据的备份和容错性。而且，由于HBase是分布式数据库，即使出现节点故障，仍然可以保持数据的完整性，并将数据从备机节点恢复。

而关系型数据库由于其单节点部署，一旦数据库服务器出现故障，就会导致数据无法访问。虽然关系型数据库也支持备份和恢复，在发生故障时可以将备份数据导入到功能齐全的服务器上，但这仍然需要一定的恢复时间，使得数据的可用性有所下降。

5. 成本

相对于关系型数据库，HBase的成本较低。HBase是基于开源软件Hadoop的数据库，因此不需要花费大量的资金购买商业软件。同时，HBase的可扩展性和数据复制机制也可以降低数据管理和维护的成本。

而关系型数据库在部署和维护方面则需要花费更多的成本，因为它需要较高的硬件资源和人力物力投入，同时还需要购买相应的商业软件。

综上所述，对比HBase和关系型数据库的优劣，可以得出以下结论：如果需要处理大量非结构化的数据，且具有高可靠性和可扩展性的要求，使用HBase是相对更好的选择；如果需要进行事务处理和处理结构化的数据，使用关系型数据库是更好的选择。当然，根据应用需求和实际情况进行选择。

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• 关系型资料库与Hadoop的本质区别在什么地方

关系型资料库与Hadoop的本质区别在什么地方

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两者的思路是一样，都是分散式并行处理。本质肯定一样，不同的是应用场景不一样：

1、hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软体，搭个DPF环境需要费挺大力气的。

2、hadoop能处理半结构化，非结构化资料。

但hadoop要写map reduce函式，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。。。

在处理结构化资料方面，个人觉得MPP的资料库效能其实不会比hadoop差，只是一提起MPP大家就会想到要伺服器，外部储存，光纤网路，还要做很好的规划，觉得成本很高，所以都去追捧hadoop去了 ：）

参考：:itpub./thread.

这完全是两个东西啊！一个是资料库，一个是分散式系统基础架构，两个没有可比性吧！

我猜你想问的应该是hadoop的hbase这个nosql与关系型资料库的区别吧！

:zhihu./question/

一般来说，关系型资料库都拿来做高效响应即时查询。但在大资料离线分析上比较弱。而hadoop很适合拿来做大资料离线分析。

面试题 关系型资料库和非关系型资料库的区别

索引实际上是一组指向表中资料的指标,索引的排列顺序其实就是这组指标的顺序.聚集索引:表的物理储存顺序与指标(即逻辑)顺序相同非聚集索引:物理与逻辑顺序不同因为一个表只能有一个物理顺序,所以,聚集索引的个数最多只能是1.其中唯一索引是给所做的索引增加了唯一性的约束,新增,修改索引列中资料时,不允许出现重复值.它可以是聚集索引,也可以是非聚集的。主键不允许有NULL，唯一索引可以。但是唯一索引只允许一个NULL。主键索引是把主键列定义为索引,主键具有唯一性,所以主键索引缺郑是唯一索引的一种特殊形式

关系型和非关系型资料库的区别

非关系型资料库的实质：非关系型资料库产品是悉扮皮传统关系型资料库的功能版本，通过减少用不到或很少用的功能，来大幅度提高产品效能。

关系式资料结构把一些复杂的资料结构归结为简单的

二元关系(即二维表格形式)

。

非关系型资料库通常分为层次式资料库、网路式资料库。按照

网状资料结构

建立的资料库系统称为网状资料库系统。用数学方法可将网状资料结构转化为层次资料结构。

层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中”树”被定义为一个无回的连通图)。

当前主流的关系型资料库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Aess、MySQL等。

非关系型资料库有 NoSql、Cloudant。

nosql和关系型资料库比较？

优点：

1）成本：nosql资料库简单易部署，基本都是开源软体，不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型资料库价格便宜。

2）查询速度：nosql资料库将资料储存于快取之中，关系型资料库将资料储存在硬碟中，自然查询速度远不及nosql资料库。

3）储存资料的格式：nosql的储存格式是key,value形式、文件形式、图片形式等等，所以可以储存基础型别以及物件或者是等各种格式，而资料库则只支援基础型别。

4）扩充套件性：关系型资料库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩充套件很艰难。

缺点：

1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术，不能和关系型资料库10几年的技术同日而语。

2）不提供对sql的支援，如果不支援sql这样的工业标准，将产生一定使用者的学习和使用成本。

3）不提供关系型资料库对事物的处理。

hbase和关系型资料库的区别

Mongodb用于储存非结构化资料，尤其擅长储存json格式的资料。储存的量大概在10亿级别，再往上效能就下降了，除非另外分库。

Hbase是睁差架构在hdfs上的列式储存，擅长rowkey的快速查询，但模糊匹配查询（其实是前模糊或全模糊）不擅长，但储存的量可以达到百亿甚至以上，比mongodb的储存量大多了。

关系型资料库与实时型资料库有什么区别？

■关系资料库 facts and information

关系资料库是建立在代数基础上，应用数学方法来处理资料库中的资料。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联络均用关系模型来表示。

关系模型由关系资料结构、关系操作、关系完整性约束三部分组成。

全关系系统十二准则

全关系系统应该完全支援关系模型的所有特征。关系模型的奠基人E.F.Codd具体地给出了全关系系统应遵循的基本准则。

;”准则0” : 一个关系形的关系资料库系统必须能完全通过它的关系能力来管理资料库。

;”准则1” 资讯准则 : 关系资料库系统的所有资讯都应该在逻辑一级上用表中的值这一种方法显式的表示。

;”准则2” 保证访问准则 : 依靠表名、主码和列名的组合，保证能以逻辑方式访问关系资料库中的每个资料项。

;”准则3” 空值的系统化处理 : 全关系的关系资料库系统支援空值的概念，并用系统化的方法处理空值。

;”准则4” 基于关系模型的动态的联机资料字典 : 资料库的描述在逻辑级上和普通资料采用同样的表述方式。

;”准则5” 统一的资料子语言 :

一个关系资料库系统可以具有几种语言和多种终端访问方式，但必须有一种语言，它的语句可以表示为严格语法规定的字串，并能全面的支援各种规则。

;”准则6” 检视更新准则 : 所有理论上可更新的检视也应该允许由系统更新。

;”准则7” 高阶的插入、修改和删除操作 : 系统应该对各种操作进行查询优化。

;”准则8” 资料的物理独立性 : 无论资料库的资料在储存表示或存取方法上作任何变化，应用程式和终端活动都保持逻辑上的不变性。

;”准则9” 资料逻辑独立性 : 当对基本关系进行理论上资讯不受损害的任何改变时，应用程式和终端活动都保持逻辑上的不变性。

;”准则10” 资料完整的独立性 : 关系资料库的完整性约束条件必须是用资料库语言定义并存储在资料字典中的。

;”准则11” 分布独立性 : 关系资料库系统在引入分布资料或资料重新分布时保持逻辑不变。

;”准则12” 无破坏准则 : 如果一个关系资料库系统具有一个低阶语言，那么这个低阶语言不能违背或绕过完整性准则。

■实时资料库是资料库系统发展的一个分支，它适用于处理不断更新的快速变化的资料及具有时间限制的事务处理。实时资料库技术是实时系统和资料库技术相结合的产物，研究人员希望利用资料库技术来解决实时系统中的资料管理问题，同时利用实时技术为实时资料库提供时间驱动排程和资源分配演算法。然而，实时资料库并非是两者在概念、结构和方法上的简单整合。需要针对不同的应用需求和应用特点，对实时资料模型、实时事务排程与资源分配策略、实时资料查询语言、实时资料通讯等大量问题作深入的理论研究。实时资料库系统的主要研究内容包括：

实时资料库模型

实时事务排程：包括并发控制、冲突解决、死锁等内容

容错性与错误恢复

访问准入控制

记忆体组织与管理

I/O与磁碟排程

主记忆体资料库系统

不精确计算问题

放松的可序列化问题

实时SQL

实时事务的可预测性

研究现状与发展实时资料库系统最早出现在1988年3月的ACM SIGMOD Record的一期专刊中。随后，一个成熟的研究群体逐渐出现，这标志着实时领域与资料库领域的融合，标志着实时资料库这个新兴研究领域的确立。此后，出现了大批有关实时资料库方面的论文和原型系统。人机互动技术与智慧资讯处理实验室实时资料库小组一直致力于实时系统、实时智慧、实时资料库系统及相关技术的研究与开发，并取得了一定的成绩。

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