大数据时代：NewSQL、OldSQL与NoSQL分析型数据库对比

"这篇文档主要对比了不同类型的分析型数据库，包括OldSQL、NewSQL和NoSQL，讨论了大数据时代下数据处理架构的变革，并列举了一些代表性产品的技术特点和来源。" 在当前的大数据时代，分析型数据库已经成为企业处理海量数据、支持决策分析的重要工具。分析型数据库通常用于处理大规模的数据仓库，对数据进行复杂分析和挖掘，以提供商业智能。本文档主要对比了几种主流的分析型数据库架构和技术： 1. OldSQL：传统的基于行存储的关系型数据库，如Oracle、DB2等，主要适用于事务处理。在大数据场景下，OldSQL的性能往往受限于其对大规模并发查询的支持和数据读取效率。 2. NewSQL：这类数据库旨在保留SQL的便利性，同时优化处理大规模数据的能力。NewSQL数据库如Google的F1/Spanner、SAP的HANA和Greenplum等，采用了列存储、MPP（大规模并行处理）架构，以及内存计算技术，提高了查询速度和并发性能。例如，SAP HANA采用了行列混合存储和内存计算，提供了极高的数据处理速度。 3. NoSQL：非关系型数据库，如MongoDB、Cassandra等，适合互联网应用和大数据分析，特别是键值存储和MapReduce模型。NoSQL数据库通常支持分布式计算和分布式文件系统，能较好地处理结构化程度较低或动态变化的数据模型。 文档中还提到了一些具体的产品和它们的技术特点： - Sybase IQ：采用列式存储和共享磁盘，通过多处理器SMP节点构成，实现用户并行模式，提高查询吞吐量。 - SAP HANA：行列混合存储，结合内存计算，提供软硬一体解决方案，既可处理实时分析，也能支持事务处理。 - Vertica：列式存储，基于MPP集群，是纯软件解决方案，被HP收购。 - Greenplum：具备行存和列存，也是MPP架构，被EMC收购。 - Netezza：使用FPGA进行数据过滤，提供软硬一体机，被IBM收购。 - Teradata：混合存储，采用Hash算法，以软硬一体机形式提供服务，从NCR拆分出来。 - HBase：基于Hadoop的列式Key-Value存储，开源社区维护，适合大数据存储和实时查询。 - Exadata：Oracle的软硬一体机，结合内存和分析功能，优化了数据库性能。 - GBase 8a：国内自主研发的列式存储MPP数据库，纯软件产品。 这些产品各有优势，适应不同的业务场景和需求。选择哪种分析型数据库，通常取决于应用的需求、数据规模、性能要求、成本以及现有IT基础设施等因素。随着技术的发展，分析型数据库将继续进化，满足更多样化的数据分析需求。