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SQL&NoSQL之辩,究竟谁更适海量数据处理

2014-7-30 08:59| 发布者: joejoe0332| 查看: 3110| 评论: 0|原作者: 大数据中国|来自: 大数据中国

摘要: 大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL?VoltDB公司首席技术官Ryan Betts和Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold分别提出了不同的意见,同时借助多项论据来支持自己的说法,让我们来看看他们是如何证明的。 ...
  大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL?VoltDB公司首席技术官Ryan Betts和Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold分别提出了不同的意见,同时借助多项论据来支持自己的说法,让我们来看看他们是如何证明的。

  以下为原文:



  执行大数据【注】项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库,SQL还是NoSQL?SQL有着骄人的业绩,庞大的安装基础;而NoSQL正在获得可观的收益,且有很多支持者。我们来看看两位专家对这个问题的看法。


专家

  • VoltDB公司首席技术官Ryan Betts表示,SQL已经赢得了大型企业的广泛部署,大数据是它可以支持的另一个领域。
  • Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold表示,NoSQL是可行的选择,并且从很多方面来看,它是大数据的最佳选择,特别是涉及到可扩展性时。


SQL经历时间的考验,并仍然在蓬勃发展

VoltDB公司首席技术官Ryan Betts

  结构化查询语言(SQL)是经过时间考验的胜利者,它已经主宰了几十年,目前大数据公司和组织(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)正在积极投资于SQL。

  在成为主导技术(例如SQL)后,有时候我们很容易忘记其优越性。SQL的独特优势包括:

  1. SQL能够加强与数据的交互,并允许对单个数据库设计提出问题。这是很关键的特征,因为无法交互的数据基本上是没用的,并且,增强的交互性能够带来新的见解、新的问题和更有意义的未来交互。
  2. SQL是标准化的,使用户能够跨系统运用他们的知识,并对第三方附件和工具提供支持。
  3. SQL能够扩展,并且是多功能和经过时间验证的,这能够解决从快写为主导的传输到扫描密集型深入分析等问题。
  4. SQL对数据呈现和存储采用正交形式,一些SQL系统支持JSON和其他结构化对象格式,比NoSQL具有更好的性能和更多功能。


  虽然NoSQL的出现带来了一些影响,但SQL仍然主导着市场,并在大数据领域赢得了很多投资和广泛部署。


  NoSQL的说法很含糊,对于本次讨论,我借用Rick Cattell对NoSQL的定义,即提供简单操作(例如密钥/数值存储)或简单记录和索引,并专注于这些简单操作的横向可扩展性的系统。


  很显然,现在很多新的数据库并不是都一样,认识每种数据库背后的原理以及潜在问题是成功的关键。NoSQL的主要特点使其更适合于特定的问题。例如,图形数据库更适合于数据通过关系组织的情况,而专门的文本搜索系统更适合于需要实时搜索的情况。


  在这里,让我们看看SQL系统的主要优势和差异化功能:

  • SQL可实现交互性。 SQL是一种声明性查询语言。用户说出他们想要什么(例如,显示过去五年三月份期间顶级客户的地理位置),数据库内部就会构件算法并提取请求的结果。相比之下,NoSQL编程创新MapReduce是一种程序性查询技术。在用户提出请求时,MapReduce要求用户不仅说出自己想要什么,而且要求他们陈述如何产生答案。


  这听起来像一个无趣的技术差异,但这很关键,原因在于:首先,声明性SQL查询更容易通过图形化工具以及点击报告构建器来构建。这让分析师、操作员、管理者和其他不具备软件编程能力的员工进行数据库查询;其次,数据库引擎可以利用内部信息来选择最有效的算法。改变数据库的物理布局或数据库,最佳算法仍然能够计算出来。而在程序性系统中,编程人员需要重新访问和重新编程算法,这是非常昂贵且容易出错的过程。


  市场理解这个关键区别。在2010年,谷歌宣布部署SQL来补充MapReduce,主要受内部用户需求所驱动。最近,Facebook发布了Presto(一种SQL部署)来查询其PB级HDFS集群。根据Facebook表示:“随着我们的仓库增长到PB级,以及我们的需求变化,我们清楚地意识到,我们需要一个提供低延时查询的互动系统。”此外,Cloudera也正在构建Impala—另一个基于HDFS的SQL部署。

  • SQL是标准化的。 虽然供应商有时候会添加自己的语言到SQL界面,但SQL的核心是标准化的,还有其他规格(例如ODBC和JDBC)提供广泛可用的稳定界面到SQL存储。这带来了一个管理和操作工具生态系统,可以在SQL系统之上设计、监控、检查、探索和构建应用程序。


  SQL用户和程序员可用跨多个后端系统重复使用其API和UI知识,减少了应用程序的开发时间。标准化还允许声明性第三方提取、转换、加载(ETL)工具,使企业可以在数据库之间以及跨系统传输数据。

  • SQL可扩展。 认为SQL必须牺牲以获得可扩展性的看法,完全是错误的。如前所述,Facebook创建了一个SQL界面来查询PB级数据。SQL能够非常有效地运行极快的ACID传输。SQL对数据存储和索引提供的抽象【注】化允许跨各种问题和数据集大小的一致使用,让SQL可以跨集群复制数据存储有效地运行。使用SQL作为界面独立于构建云、规模或HA系统,SQL中并没有什么在阻止和限制容错、高可用性和复制。事实上,所有现代SQL系统支持云友好型横向可扩展性、复制和容错性。
  • SQL支持JSON。几年前,很多SQL系统增加了XML文档支持。现在,随着JSON成为一种流行的数据交换格式,SQL供应商也纷纷加入了JSON型的支持。基于现在灵活的编程过程和web基础设施的正常运行时间要求,我们很需要结构化数据类型的支持。Oracle 12c、PostgreSQL 9.2、VoltDB和其他支持JSON的数据库,通常具有优于“原生”JSON的性能。


  SQL将继续赢得市场份额,并会继续看到新的投资和部署。NoSQL数据库提供专有查询语言或简单的键值语义,而没有更深层次的技术差异化。现代SQL系统提供可扩展性的同时,还支持更丰富的查询语义,并有庞大的用户安装基础,广泛的生态系统整合和深度企业部署。



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