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满足大数据需求的最佳9个数据库平台

满足大数据需求的最佳9个数据库平台插图(1)

最近,企业和公司开始依赖开源解决方案,例如MongoDB和Cassandra,这是满足大数据负载的理想选择。另一个工具,例如OrientDB,每秒可以保存多达150,000个文档。现在,最著名的品牌(如波音)依靠开源数据库。

一些数据库可以满足大数据世界的需求。从根本上讲,这始终是一个好的开始。用户具有在线应用程序以寻求事务协助以及并发控制。该应用程序提供了平衡的更新,可以处理TB级的数据大小。要指望的名称是:

1.关系数据库管理系统(RDMS)

该平台利用B树结构作为数据引擎存储。索引和数据通过B-Tree概念进行排列,并以对数时间进行写入/读取。该平台基于近一百万条记录,在B树中进行约20次比较,以查找索引中的数据。如果有必要的优化,则比较可以减少到三个。

2. MongoDB

如果需要对表进行非规范化,则可以使用此平台。如果您要求助于在单个文档中包含所有联盟嵌套结构的文档,以保持一致性,则很合适。该平台利用索引和B树结构,文件映射存储在内存中。它有助于快速访问数据。进行写操作后,内存数据将定期刷新。在读回数据时,问题从内存中选择数据。通常,与RDMS相比,NoSQL数据库平台会使用内存。MongoDB查询功能丰富。该平台可以管理TB级的数据。它在需要可伸缩性和一致性的在线应用程序中表现最佳。要了解有关此内容的更多信息,可以查看RemoteDBA.com。

3. 卡桑德拉

该数据库平台非常适合进行前期查询和快速编写。但是,查询性能略有下降,这使其非常适合时间序列数据。Cassandra在存储引擎中使用Long-Structured-Merge-Tree格式。在这里,它开始写入内存,然后将其刷新到磁盘。与RDMS和几个NoSQL数据库平台相比,Cassandra有助于更快地编写。数据库不需要任何额外的空间来插入信息,并且可以追加。在查询的情况下,根据PK,当问题到达单个节点时,将获得最佳性能。此外,查询不会扫描多个节点。此外,Cassandra以列格式存储数据值。因此,在将数据保存到此数据库管理平台之前,有必要先对数据进行切片,然后分列。

4. Apache HBASE

该数据管理平台的格式与Cassandra相似。HBase还具有与Cassandra相同的性能指标。您已经投资了Hadoop吗?如果是,则可以使用此数据库平台。该平台的主要用途是查找。

5. OpenTSDB

您是否需要在Cassandra或Apache HBase上添加分析功能?如果是,则可以选择加入OpenTSDB。该平台非常适合物联网用户案例,在此案例中信息可以在几秒钟内收集成千上万。仪表板需要收集的问题。OpenTSDB替代方案之一是Druid,它利用实时汇总来计算IOT维度中的聚合。

6. NewSQL

您可以使用MemSQL和VoltDB,它们是NewSQL内存数据库。顾名思义,该信息存储在内存中。NewSQL旨在避免RDMS的缺点并提供NoSQL性能。这意味着该平台兼具两全其美的优势。

此外,NewSQL备份ACID事务。它还会在受限联接中写入和读取分析。MemSQL被更多地用于分析。另一方面,由于Volt DB备份了Java中存储的过程,因此被放置为CEP。目的是操作自定义逻辑并使用连接器直接用完提要。有趣的是,与RDMS相比,内存数据库平台总是更快。由于其革命性的数据库平台设计方法,它带有额外的RAM。

同样,Kudu是另一个面向磁盘的解决方案,可解决HTAP作为存储引擎的要求。但是,它需要另一个查询引擎,例如Impala,它具有并发工作负载增加的问题。您还将遇到在New SQL方法上设计的磁盘,这些磁盘与Parquet和HBase的功能具有相似之处。

7. Infinispan

该数据库平台来自JBoss,并且具有高度可扩展性。另外,Infinispan被称为可访问数据网格平台。该平台基于Java,并针对其多核设计而设计。它提供了分布式缓存容量。

8. Infobright社区版 

您最好将其描述为可伸缩的数据仓库。简而言之,Infobright可帮助存储多达50TB的数据。数据库平台还提供了约40:1的数据压缩以增强性能。公司网站上提供了使用类似技术过时的商业产品。适用于该数据库平台的操作系统是Linux和Windows。

9. 蜂巢

Hive是Hadoop的数据仓库。它提供了无缝,直接的数据汇总以及即席查询。除此之外,还有其他大数据分析。如有疑问,此数据库平台使用SQL语言(例如HiveQL)。此与操作系统无关的操作系统。

这些是大数据的领先数据库平台。数据的使用和消耗正在增加。因此,公司必须选择最佳的数据库平台。如果要满足您的大数据需求,则可以选择上述任何数据库,然后选择最适合的平台。

作者:克里斯汀·史密斯(Kristen Smith)

本文为作者 大咖说 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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