大数据下的RDBMS与nosql介绍.pdf

在大数据时代，数据库管理系统（RDBMS）与非关系型数据库（Nosql）扮演着至关重要的角色。这两种数据库系统在处理大规模数据时各有优势，适应不同的业务需求。 RDBMS，即关系型数据库管理系统，是基于关系理论的数据模型，以表格的形式存储数据，并通过SQL语言进行操作。其核心特性包括ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性），保证了数据操作的准确性和完整性。例如，Oracle数据库是RDBMS的一个典型代表，它提供了强大的事务处理能力、高度的可靠性和安全性，适用于需要强一致性的场景，如金融交易、银行系统等。 然而，随着大数据时代的到来，传统的RDBMS在处理海量、高增长、结构不固定的数据时显得力不从心。这时，Nosql应运而生。Nosql数据库强调水平扩展、分布式存储和高可用性，而非严格的ACID属性，通常提供基础的一致性或最终一致性。NoSQL数据库种类繁多，如键值存储、列族数据库、文档数据库和图形数据库，它们各有特色，适应不同场景。 Oracle公司认识到这一趋势，推出了与NoSQL数据库集成的解决方案。通过Oracle的外部表功能，用户可以直接使用SQL查询NoSQL数据库中的数据，无需改变现有的SQL技能和工作流程。这种集成使得企业能够在保持对SQL的熟悉度的同时，利用NoSQL数据库的优势处理大数据问题。此外，Oracle NoSQL数据库还支持Hadoop和Apache MapReduce，这使得用户能够无缝地在传统数据库和大数据处理框架之间进行数据迁移和分析。 在一致性方面，Oracle NoSQL提供了除了最终一致性之外的绝对一致性选项。这意味着对于某些需要高一致性的应用，Oracle NoSQL可以在所有复制节点上保证数据的一致性，尽管这可能会牺牲写入性能。这种灵活性允许用户根据具体业务需求来权衡一致性和性能。 大数据环境下，RDBMS与Nosql并非相互替代的关系，而是互补的。RDBMS适合处理结构化数据，保证强一致性，而Nosql则在处理半结构化和非结构化数据、大数据量和高并发场景中表现出色。选择合适的数据库类型取决于应用场景的具体需求，如数据类型、数据规模、事务处理需求和性能要求。企业应根据自身业务特点，结合RDBMS和Nosql的优势，构建适应大数据挑战的解决方案。