即非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。
創(chuàng)新互聯(lián)是一家專業(yè)提供息烽企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、H5場(chǎng)景定制、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為息烽眾多企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司優(yōu)惠進(jìn)行中。
MySQL的優(yōu)點(diǎn)：事務(wù)處理—保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性；由于以標(biāo)準(zhǔn)化為前提，數(shù)據(jù)更新的開(kāi)銷很?。ㄏ嗤淖侄位旧现挥幸惶帲?；可以進(jìn)行Join等復(fù)雜查詢
NoSQL的優(yōu)點(diǎn)：首先它是基于內(nèi)存的，也就是數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中，而不是像數(shù)據(jù)庫(kù)那樣把數(shù)據(jù)放在磁盤上，而內(nèi)存的讀取速度是磁盤讀取速度的幾十倍到上百倍，所以NoSQL工具的速度遠(yuǎn)比數(shù)據(jù)庫(kù)讀取速度要快得多，滿足了高響應(yīng)的要求。即使NoSQL將數(shù)據(jù)放在磁盤中，它也是一種半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù) 格式，讀取到解析的復(fù)雜度遠(yuǎn)比MySQL要簡(jiǎn)單，這是因?yàn)镸ySQL存儲(chǔ)的是經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)化、多范式等有復(fù)雜規(guī)則的數(shù)據(jù)，還原為內(nèi)存結(jié)構(gòu)的速度較慢。NoSQL在很大程度上滿足了高并發(fā)、快速讀/和響應(yīng)的要求，所以它也是Java互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的利器。
簡(jiǎn)單的擴(kuò)展：典型例子是Cassandra，由于其架構(gòu)是類似于經(jīng)典的P2P，所以能通過(guò)輕松地添加新的節(jié)點(diǎn)來(lái)擴(kuò)展這個(gè)集群;
低廉的成本：這是大多數(shù)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)共有的特點(diǎn)，因?yàn)橹饕际情_(kāi)源軟件，沒(méi)有昂貴的License成本;
NoSQL的缺點(diǎn)：大多數(shù)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都不支持事務(wù)，也不像 SQL Server和Oracle那樣能提供各種附加功能，比如BI和報(bào)表等; 不提供對(duì)SQL的支持
那么該如何選擇？
如果規(guī)模和性能比24小時(shí)的數(shù)據(jù)一致性更重要，那NoSQL是一個(gè)理想的選擇 （NoSQL依賴于BASE模型——基本可用、軟狀態(tài)、最終一致性）。
但如果要保證到“始終一致”，尤其是對(duì)于機(jī)密信息和財(cái)務(wù)信息，那么MySQL很可能是最優(yōu)的選擇（MySQL依賴于ACID模型——原子性、一致性、獨(dú)立性和耐久性）。
如果關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在你的應(yīng)用場(chǎng)景中，完全能夠很好的工作，而你又是非常善于使用和維護(hù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的，那么我覺(jué)得你完全沒(méi)有必要遷移到NoSQL上面，除非你是個(gè)喜歡折騰的人。如果你是在金融，電信等以數(shù)據(jù)為王的關(guān)鍵領(lǐng)域，目前使用的是Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)提供高可靠性的，除非遇到特別大的瓶頸，不然也別貿(mào)然嘗試NoSQL。
然而，在WEB2.0的網(wǎng)站中，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)大部分都出現(xiàn)了瓶頸。在磁盤IO、數(shù)據(jù)庫(kù)可擴(kuò)展上都花費(fèi)了開(kāi)發(fā)人員相當(dāng)多的精力來(lái)優(yōu)化，比如做分表分庫(kù)（database sharding）、主從復(fù)制、異構(gòu)復(fù)制等等，然而，這些工作需要的技術(shù)能力越來(lái)越高，也越來(lái)越具有挑戰(zhàn)性。如果你正在經(jīng)歷這些場(chǎng)合，那么我覺(jué)得你應(yīng)該嘗試一下NoSQL了。
具體問(wèn)題具體分析
MySQL體積小、速度快、成本低、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、便于查詢，可以保證數(shù)據(jù)的一致性，但缺乏靈活性。
NoSQL高性能、高擴(kuò)展、高可用，不用局限于固定的結(jié)構(gòu)，減少了時(shí)間和空間上的開(kāi)銷，卻又很難保證數(shù)據(jù)一致性。
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原文鏈接：
有兩種方法，一種方法使用mysql的check table和repair table 的sql語(yǔ)句，另一種方法是使用MySQL提供的多個(gè)myisamchk, isamchk數(shù)據(jù)檢測(cè)恢復(fù)工具。前者使用起來(lái)比較簡(jiǎn)便。推薦使用。
1. check table 和 repair table
登陸mysql 終端：
mysql -uxxxxx -p dbname
check table tabTest;
如果出現(xiàn)的結(jié)果說(shuō)Status是OK，則不用修復(fù)，如果有Error，可以用：
repair table tabTest;
進(jìn)行修復(fù)，修復(fù)之后可以在用check table命令來(lái)進(jìn)行檢查。在新版本的phpMyAdmin里面也可以使用check/repair的功能。
2. myisamchk, isamchk
其中myisamchk適用于MYISAM類型的數(shù)據(jù)表，而isamchk適用于ISAM類型的數(shù)據(jù)表。這兩條命令的主要參數(shù)相同，一般新的系統(tǒng)都使用MYISAM作為缺省的數(shù)據(jù)表類型，這里以myisamchk為例子進(jìn)行說(shuō)明。當(dāng)發(fā)現(xiàn)某個(gè)數(shù)據(jù)表出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)可以使用：
myisamchk tablename.MYI
進(jìn)行檢測(cè)，如果需要修復(fù)的話，可以使用：
myisamchk -of tablename.MYI
關(guān)于myisamchk的詳細(xì)參數(shù)說(shuō)明，可以參見(jiàn)它的使用幫助。需要注意的時(shí)在進(jìn)行修改時(shí)必須確保MySQL服務(wù)器沒(méi)有訪問(wèn)這個(gè)數(shù)據(jù)表，保險(xiǎn)的情況下是最好在進(jìn)行檢測(cè)時(shí)把MySQL服務(wù)器Shutdown掉。
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另外可以把下面的命令放在你的rc.local里面啟動(dòng)MySQL服務(wù)器前：
[ -x /tmp/mysql.sock ] /pathtochk/myisamchk -of /DATA_DIR/*/*.MYI
其中的/tmp/mysql.sock是MySQL監(jiān)聽(tīng)的Sock文件位置，對(duì)于使用RPM安裝的用戶應(yīng)該是/var/lib/mysql/mysql.sock，對(duì)于使用源碼安裝則是/tmp/mysql.sock可以根據(jù)自己的實(shí)際情況進(jìn)行變更，而pathtochk則是myisamchk所在的位置，DATA_DIR是你的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存放的位置。
需要注意的時(shí)，如果你打算把這條命令放在你的rc.local里面，必須確認(rèn)在執(zhí)行這條指令時(shí)MySQL服務(wù)器必須沒(méi)有啟動(dòng)！檢測(cè)修復(fù)所有數(shù)據(jù)庫(kù)(表)
mysql在線擴(kuò)容和縮容一般涉及到的內(nèi)容，主要包括三個(gè)方面，1.在線也就意味著需要把增量的數(shù)據(jù)重新分布到新的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,我們一般稱做增量復(fù)制，2.原有的數(shù)據(jù)需要一條不漏的掃出來(lái)重新分布到新的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,這個(gè)一般叫做全量復(fù)制，3.全量做完，增量正在同步，把應(yīng)用的數(shù)據(jù)路由拓?fù)淝械叫碌穆酚赏負(fù)渖蟻?lái)，并且做到無(wú)數(shù)據(jù)丟失，這個(gè)我們叫做停寫切換。做好這三個(gè)方面的工作，能夠達(dá)到的效果就是應(yīng)用在最后切換數(shù)據(jù)分布拓?fù)涞臅r(shí)刻，只要停寫非常短的時(shí)間(秒級(jí)別)就能夠做到無(wú)數(shù)據(jù)丟失的擴(kuò)容和縮容。
增量同步一般有2種方式，一種是應(yīng)用端或者數(shù)據(jù)庫(kù)前端做trigger,記錄變更數(shù)據(jù)的特征值log(比如pk,sharding key)，然后異步復(fù)制到新的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中。另外一種方式是通過(guò)分析mysql的binlog再進(jìn)行不同數(shù)據(jù)拓?fù)涞膹?fù)制。兩者本質(zhì)上來(lái)說(shuō)應(yīng)該是一樣的，后者可能更加簡(jiǎn)便，并且對(duì)應(yīng)用無(wú)侵入，前者雖然也能夠做到，實(shí)際實(shí)現(xiàn)或者推廣和操作上都有不少阻力，最起碼解析binlog方式是mysql一上去，更新的log已經(jīng)天然存在與binlog中了。
增量同步的兩種方式如果要考慮到同步的可伸縮性(也就是多臺(tái)機(jī)器可以同時(shí)消費(fèi)相同的變更日志)，需要在原數(shù)據(jù)中添加數(shù)據(jù)的版本信息防止更新亂序，或者通過(guò)唯一鍵進(jìn)行復(fù)制機(jī)器的sharding,也就是不同進(jìn)程(線程)同時(shí)消費(fèi)相同的更新日志，必須讓同一條記錄的更新落在同一個(gè)線程里面，如果還需要保證復(fù)制的事務(wù)，那么實(shí)現(xiàn)會(huì)非常復(fù)雜，一般不會(huì)去支持多線程下復(fù)制的事務(wù)。
全量復(fù)制，也就是掃描需要復(fù)制的表的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分布，主要存在的問(wèn)題是復(fù)制速度和對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的寫入壓力的矛盾，其實(shí)能夠做到整個(gè)拓?fù)溥B數(shù)據(jù)庫(kù)都全部換掉，來(lái)達(dá)到對(duì)正在使用數(shù)據(jù)庫(kù)的0影響，這個(gè)是一種可行的方案，另外是分時(shí)段調(diào)整復(fù)制線程數(shù)，一般單線程復(fù)制對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)的影響不會(huì)很大，在凌晨再轉(zhuǎn)換成多線程方式達(dá)到提速的目標(biāo)。
擴(kuò)容或者縮容在最后階段如何切換，這個(gè)涉及到的問(wèn)題主要是如何避免新更新進(jìn)來(lái)以至于增量沒(méi)完沒(méi)了，方式有很多，最簡(jiǎn)單的方法就是停掉應(yīng)用，一般時(shí)間只有幾分鐘是可以接受的。另外一種是邏輯停寫，因?yàn)槲覀冞w移的時(shí)候是有一個(gè)規(guī)則去重新散列數(shù)據(jù)，也就是如果新的規(guī)則和舊的規(guī)則兩者算出來(lái)的結(jié)果不一致，那么這個(gè)數(shù)據(jù)就是需要被遷移的，如果在停寫的時(shí)刻，向前端拋錯(cuò)即可。邏輯停寫最大的好處就是避免PE的介入，并且配合動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)路由數(shù)據(jù)推送，可以完全避免重新發(fā)布達(dá)到擴(kuò)容或者縮容，這個(gè)就是真正的在線擴(kuò)容，停寫不可避免（等待延遲的增量同步完成），但是不影響讀。
數(shù)據(jù)擴(kuò)容或者縮容，我們覺(jué)得不應(yīng)該排入業(yè)務(wù)的開(kāi)發(fā)日程中，而是由數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)對(duì)應(yīng)用透明地進(jìn)行這種操作，最后介入的人員只是DBA而已。但是不像一些nosql一樣按容量或者完全透明的split,數(shù)據(jù)庫(kù)的sharding還是按照應(yīng)用的數(shù)據(jù)特性（pk,user_id,gmt_create等等不同字段，自選策略）進(jìn)行sharding,應(yīng)用知道他們的某條數(shù)據(jù)具體存在哪個(gè)機(jī)器哪張表上，這個(gè)無(wú)論對(duì)于開(kāi)發(fā)還是測(cè)試或者DBA都是一件不錯(cuò)的事情。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，“多種架構(gòu)支持多類應(yīng)用”成為數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)出現(xiàn)互為補(bǔ)充的三大陣營(yíng)，適用于事務(wù)處理應(yīng)用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的NoSQL。但在一些復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景中，單一數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)都不能完全滿足應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理、復(fù)雜分析、關(guān)聯(lián)查詢、實(shí)時(shí)性處理和控制建設(shè)成本等多方面的需要，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)混合部署應(yīng)用成為滿足復(fù)雜應(yīng)用的必然選擇。不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過(guò)三個(gè)案例對(duì)不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的混合應(yīng)用部署進(jìn)行介紹。
OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中混合部署
采用OldSQL+NewSQL模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)處理能力的同時(shí)，借助NewSQL在實(shí)時(shí)性、復(fù)雜分析、即席查詢等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，以及面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)較強(qiáng)的擴(kuò)展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對(duì)當(dāng)前“熱”數(shù)據(jù)事務(wù)型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NewSQL不適合事務(wù)處理的不足，NewSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和處理性能方面的缺陷。
商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數(shù)據(jù)庫(kù)滿足各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務(wù)型應(yīng)用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫(kù)集群對(duì)即席查詢、多維分析等應(yīng)用提供高性能支持，并且通過(guò)MPP集群架構(gòu)實(shí)現(xiàn)應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的擴(kuò)展能力。
商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)架構(gòu)
與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數(shù)據(jù)加載性能提升3倍以上，即席查詢和統(tǒng)計(jì)分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴(kuò)展性能夠應(yīng)對(duì)新的業(yè)務(wù)需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)采用集群方式構(gòu)建存儲(chǔ)容量更大的數(shù)據(jù)中心。
OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署
在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和快速處理的需求。在諸如大型電子商務(wù)平臺(tái)、大型SNS平臺(tái)等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景中，OldSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和事務(wù)型處理，NoSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NoSQL在ACID特性和復(fù)雜關(guān)聯(lián)運(yùn)算方面的不足，NoSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面的缺陷。
數(shù)據(jù)魔方是淘寶網(wǎng)的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析、店鋪數(shù)據(jù)分析。淘寶數(shù)據(jù)產(chǎn)品在存儲(chǔ)層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲(chǔ)集群Prom組成。由于OldSQL強(qiáng)大的語(yǔ)義和關(guān)系表達(dá)能力，在應(yīng)用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲(chǔ)在MyFOX中的統(tǒng)計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到10TB，占據(jù)著數(shù)據(jù)魔方總數(shù)據(jù)量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補(bǔ)充，解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法解決的全屬性選擇器等問(wèn)題。
淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)
基于OldSQL+NoSQL混合架構(gòu)的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，支持每天4000萬(wàn)的查詢請(qǐng)求，平均響應(yīng)時(shí)間在28毫秒，足以滿足未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)需求。
NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署
行業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于行業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度更高，并且對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景主要是分析類應(yīng)用，如：電信、金融、政務(wù)、能源等行業(yè)的決策輔助、預(yù)測(cè)預(yù)警、統(tǒng)計(jì)分析、經(jīng)營(yíng)分析等。
在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢(shì)，以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補(bǔ)，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)高價(jià)值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等要求，以及對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和精確查詢的要求。在應(yīng)用中，NewSQL承擔(dān)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析處理工作，NoSQL承擔(dān)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工作。
當(dāng)前電信運(yùn)營(yíng)商在集中化BI系統(tǒng)建設(shè)過(guò)程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問(wèn)題，并且需要應(yīng)對(duì)大量的固定應(yīng)用，以及占統(tǒng)計(jì)總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時(shí)統(tǒng)計(jì)(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設(shè)中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復(fù)雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢(shì)，及NoSQL在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)高效低成本。
集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)
集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在不同的系統(tǒng)中：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺(tái)上存儲(chǔ)與處理;結(jié)構(gòu)化、不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)或Hadoop平臺(tái);結(jié)構(gòu)化、需要關(guān)聯(lián)分析或經(jīng)常ad-hoc查詢的數(shù)據(jù)，保存在NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫(kù)中，短期高價(jià)值數(shù)據(jù)放在高性能平臺(tái)，中長(zhǎng)期放在低成本產(chǎn)品中。
結(jié)語(yǔ)
當(dāng)前信息化應(yīng)用的多樣性、復(fù)雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢(shì)和局限性，造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)都不能完全滿足應(yīng)用需求，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)混合使用，從而彌補(bǔ)其他架構(gòu)的不足成為必然選擇。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)形成互補(bǔ)，完全涵蓋應(yīng)用需求，保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用，將成為未來(lái)一段時(shí)期內(nèi)信息化應(yīng)用主要采用的解決方式。
目前在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國(guó)外數(shù)據(jù)庫(kù)廠商所壟斷，達(dá)夢(mèng)、金倉(cāng)等國(guó)產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國(guó)產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫(kù)GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場(chǎng)三強(qiáng);NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開(kāi)源方案。
訪問(wèn)表的方式很多，基本原理是：客戶端連接服務(wù)端，正常登陸（通過(guò)身份驗(yàn)證），即可正常訪問(wèn)到數(shù)據(jù)庫(kù)表，可用語(yǔ)句，也可直接打開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)表
百度百科：
NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)理念比較
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的表都是存儲(chǔ)一些格式化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個(gè)元組字段的組成都一樣，即使不是每個(gè)元組都需要所有的字段，但數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)為每個(gè)元組分配所有的字段，這樣的結(jié)構(gòu)可以便于表與表之間進(jìn)行連接等操作，但從另一個(gè)角度來(lái)說(shuō)它也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)性能瓶頸的一個(gè)因素。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以鍵值對(duì)存儲(chǔ)，它的結(jié)構(gòu)不固定，每一個(gè)元組可以有不一樣的字段，每個(gè)元組可以根據(jù)需要增加一些自己的鍵值對(duì)，這樣就不會(huì)局限于固定的結(jié)構(gòu)，可以減少一些時(shí)間和空間的開(kāi)銷。
特點(diǎn)：
它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。
它們擊碎了性能瓶頸。
沒(méi)有過(guò)多的操作。
Bootstrap支持
缺點(diǎn)：
但是一些人承認(rèn)，沒(méi)有正式的官方支持，萬(wàn)一出了差錯(cuò)會(huì)是可怕的，至少很多管理人員是這樣看。
此外，nosql并未形成一定標(biāo)準(zhǔn)，各種產(chǎn)品層出不窮，內(nèi)部混亂，各種項(xiàng)目還需時(shí)間來(lái)檢驗(yàn)
重慶分公司
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