Java中每個數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢是什么？

提及數(shù)據(jù)庫類型，人們先想到的是SQL，不過隨著大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，NoSQL應運而生。專業(yè)人士分析，隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)的進一步發(fā)展，NewSQL將成為未來數(shù)據(jù)庫的主角。

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SQL

SQL是Structured Query Language(結構化查詢語言)的縮寫，是傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫領域主流模型，經(jīng)典應用在金融和電信行業(yè)，確保數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不會出錯和丟失。而SQL是專為數(shù)據(jù)庫而建立的操作命令集，是一種功能齊全的數(shù)據(jù)庫語言。SQL功能強大、簡單易學、使用方便，已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)庫操作的基礎，并且現(xiàn)在幾乎所有的數(shù)據(jù)庫均支持SQL。

NoSQL

NoSQL泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫，它的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應用難題。NoSQL的強項是特別適合處理大量分布式數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫相比，NoSQL數(shù)據(jù)庫為軟件開發(fā)人員及其他用戶提供了更快的速度和更高的靈活性。目前在市場上有超過24個開源和商業(yè)NoSQL數(shù)據(jù)庫。

NewSQL

NewSQL是指一類新式的關系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，針對OLTP(讀-寫)工作負載，追求提供和NoSQL系統(tǒng)相同的擴展性能，且仍然保持ACID和SQL等特性。對企業(yè)而言，使用NewSQL不僅免去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程，降低存儲成本的同時極大的縮短數(shù)據(jù)分析的延遲，使得實時分析決策系統(tǒng)成為可能。

MySQL

優(yōu)點：

體積小、速度快、總體擁有成本低，開源；

支持多種操作系統(tǒng)；

是開源數(shù)據(jù)庫，提供的接口支持多種語言連接操作 ；

SqlServer

優(yōu)點：

易用性、適合分布式組織的可伸縮性、用于決策支持的數(shù)據(jù)倉庫功能、與許多其他服務器軟件緊密關聯(lián)的集成性、良好的性價比等；

Oracle

優(yōu)點：

開放性： Oracle 能所有主流平臺上運行（包括 windows）完全支持所有工業(yè)標準采用完全開放策略使客戶選擇適合解決方案對開發(fā)商全力支持。

可伸縮性,并行性：oracle 并行服務器通過使組結點共享同簇工作來擴展windownt能力提供高用性和高伸縮性簇解決方案windowsNT能滿足需要用戶把數(shù)據(jù)庫移UNIXOracle并行服務器對各種UNIX平臺集群機制都有著相當高集成度。

以上我的回答希望對你有所幫助

newsql和nosql的區(qū)別和聯(lián)系

在大數(shù)據(jù)時代，“多種架構支持多類應用”成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)應對大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫行業(yè)出現(xiàn)互為補充的三大陣營，適用于事務處理應用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應用的NoSQL。但在一些復雜的應用場景中，單一數(shù)據(jù)庫架構都不能完全滿足應用場景對海量結構化和非結構化數(shù)據(jù)的存儲管理、復雜分析、關聯(lián)查詢、實時性處理和控制建設成本等多方面的需要，因此不同架構數(shù)據(jù)庫混合部署應用成為滿足復雜應用的必然選擇。不同架構數(shù)據(jù)庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構數(shù)據(jù)庫的混合應用部署進行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫的事務處理能力的同時，借助NewSQL在實時性、復雜分析、即席查詢等方面的獨特優(yōu)勢，以及面對海量數(shù)據(jù)時較強的擴展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對當前“熱”數(shù)據(jù)事務型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應用中的互補作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補了NewSQL不適合事務處理的不足，NewSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲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)庫滿足各業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務型應用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫集群對即席查詢、多維分析等應用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構實現(xiàn)應對海量數(shù)據(jù)存儲的擴展能力。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲架構

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)計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應對新的業(yè)務需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長采用集群方式構建存儲容量更大的數(shù)據(jù)中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中混合部署

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用對海量結構化和非結構化數(shù)據(jù)進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務平臺、大型SNS平臺等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用場景中，OldSQL在應用中負責高價值密度結構化數(shù)據(jù)的存儲和事務型處理，NoSQL在應用中負責存儲和處理海量非結構化的數(shù)據(jù)和低價值密度結構化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中的互補作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關聯(lián)運算方面的不足，NoSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲和非結構化數(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)品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關系型數(shù)據(jù)庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由于OldSQL強大的語義和關系表達能力，在應用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統(tǒng)計結果數(shù)據(jù)已經(jīng)達到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的有益補充，解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術架構

基于OldSQL+NoSQL混合架構的特點，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應時間在28毫秒，足以滿足未來一段時間內(nèi)的業(yè)務增長需求。

NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應用中混合部署

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)的價值密度更高，并且對結構化數(shù)據(jù)的實時處理、復雜的多表關聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應用場景主要是分析類應用，如：電信、金融、政務、能源等行業(yè)的決策輔助、預測預警、統(tǒng)計分析、經(jīng)營分析等。

在行業(yè)大數(shù)據(jù)應用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結構化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢，以及NoSQL在非結構數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應用對高價值結構化數(shù)據(jù)的實時處理、復雜的多表關聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等要求，以及對海量非結構化數(shù)據(jù)存儲和精確查詢的要求。在應用中，NewSQL承擔高價值密度結構化數(shù)據(jù)的存儲和分析處理工作，NoSQL承擔存儲和處理海量非結構化數(shù)據(jù)和不需要關聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結構化數(shù)據(jù)的工作。

當前電信運營商在集中化BI系統(tǒng)建設過程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問題，并且需要應對大量的固定應用，以及占統(tǒng)計總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時統(tǒng)計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢，及NoSQL在非結構化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)高效低成本。

集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲架構

集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)分別存儲在不同的系統(tǒng)中：非結構化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺上存儲與處理;結構化、不需要關聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫或Hadoop平臺;結構化、需要關聯(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)庫中，短期高價值數(shù)據(jù)放在高性能平臺，中長期放在低成本產(chǎn)品中。

結語

當前信息化應用的多樣性、復雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫架構各自所具有的優(yōu)勢和局限性，造成任何一種架構的數(shù)據(jù)庫都不能完全滿足應用需求，因此不同架構數(shù)據(jù)庫混合使用，從而彌補其他架構的不足成為必然選擇。根據(jù)應用場景采用不同架構數(shù)據(jù)庫進行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構數(shù)據(jù)庫的特點和優(yōu)勢，并且與其他架構數(shù)據(jù)庫形成互補，完全涵蓋應用需求，保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用，將成為未來一段時期內(nèi)信息化應用主要采用的解決方式。

目前在國內(nèi)市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數(shù)據(jù)庫廠商所壟斷，達夢、金倉等國產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強;NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。

newsql數(shù)據(jù)庫支持結構化數(shù)據(jù)嗎?

首先，來談一下對數(shù)據(jù)庫市場的看法，關系型數(shù)據(jù)庫會一直占有主導地位。第一個原因是它的歷史最久，有龐大的用戶基礎，根深。第二，SQL 的 query 在場景上依然是占主體的，尤其在數(shù)據(jù)分析上。 NoSQL的產(chǎn)生的是SQL對某些非關系為場景（KV點讀)上的scalability 不好導致的。那個時候，主要問題是無法橫向 scale，也就是沒有分布式的支持，所以NoSQL 誕生了。而且KV， document 使用 normalized 數(shù)據(jù)結構也不利于理解和編程，所以可以看做是NoSQL 從SQL中搶了一些自己更適合的場景，所以它是在特定的時間和環(huán)境出現(xiàn)的一個產(chǎn)品。隨著Distributed SQL 的出現(xiàn)， NoSQL 和 Distributed SQL 變得越來越像。未來幾年有可能和 Distributed SQL 合并作為了一個產(chǎn)品類型。 NoSQL 在市場份額上不會超過或取代SQL， 在一些場景上會繼續(xù)成長，尤其是用關系型數(shù)據(jù)集不好表達的，比如圖。

今天 NewSQL 和 Distributed SQL 這2個名詞在業(yè)界有一定的混淆。NewSQL 出現(xiàn)的早，可以被認為是Distributed SQL 的子集。以后還是以 Distributed SQL 為定義好。 所以你的問題其實是在 傳統(tǒng)SQL，Distributed SQL 和 noSQL 之間如何選擇。

答案是，最重要的指標是看用戶的數(shù)據(jù)access的場景，和對應的數(shù)據(jù)結構。滿足以下條件，更多考慮NoSQL：

數(shù)據(jù)之間沒有關系，或者關系不強烈；每個row獨立，row 之間不存在大規(guī)模的一對多，多對多的關系。

數(shù)據(jù)本身適合KV， 或者自我包含的hierachy關系。 比如個人profile, 完全自我contain, 人很人之間不需要query。

Access 數(shù)據(jù)的方式主要以 ID (primary key) 為主的點讀，和順序access (按順序iterate）。

需要支持大規(guī)模的讀寫，低延時。

如果需要事務特性，范圍限于一個或幾個row, 沒有關系型的事務。

使用 SQL 主要是因為 row 和 row 之間有關系； 存在一對多、多對多的關系。同時在關系的前提下，支持事務。支持table join的語法。對一致性要求高（強一致)。 Distributed SQL 提供了跨節(jié)點的分布式事務，query 等。但它是建立在犧牲性能的前提下的，延時大大價高。所以 NoSQL 是分布式+無關系，傳統(tǒng)SQL 是 有關系+無分布式， Distributed SQL 是 分布式 + 有關系 + 性能取舍。

NewSQL 現(xiàn)在已經(jīng)消退了，目前在國外退化為Distributed SQL原因如下：

卡耐基梅隆大學數(shù)據(jù)庫教授Andy Pavlo，在文中系統(tǒng)地分析了NewSQL興起到消亡的過程，給出了他認為NewSQL消亡的一些原因，比如：

1）沒有開源。

2）沒有擁抱公有云，在成本與技術上難與跟公有云廠商抗衡。

3）已有的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL,PostgreSQL做的不錯，而且在不斷改進，大部分客戶數(shù)據(jù)并不多，單節(jié)點存儲就能裝下。

4）銷售困難：客戶擔心切換風險，而且面臨NoSQL在易用性方面的夾擊。

另外，在談到數(shù)據(jù)庫發(fā)展趨勢時，也提到NoSQL開始普遍支持SQL,joins和事務功能。到2021年后NewSQL概念除了中國的數(shù)據(jù)庫創(chuàng)業(yè)公司，國外較少提了，更多地轉向Distributed SQL。

NoSQL 和 關系型數(shù)據(jù)庫，OLAP和OLTP的邊界目前和未來會進一步模糊。市場的主要NoSQL產(chǎn)品開始普遍支持SQL,joins和事務功能，就我個人觀點而言，NoSQL未來應該還是堅守初心——高并發(fā)，低延時，高伸縮性，對于關系型數(shù)據(jù)庫擅長的 跨表Join, 跨機事務，AP等能力擴展應該謹慎些。產(chǎn)品選型時，最好也從這些方面多考慮些。

如何通過擴展為mysql帶來2億qps

　MySQL Cluster提供多種方式對存儲數(shù)據(jù)進行訪問; 最常見的方法當然是SQL，不過正如下圖所示，我們還可以利用多種原生API幫助應用程序直接從數(shù)據(jù)庫當中讀取及寫入數(shù)據(jù)，同時又能通過轉換為SQL以繞過MySQL Server的方式防止效率低下或者拉高開發(fā)復雜程度。現(xiàn)有API面向C++、Java、JPA、JavaScript/Node.js、HTTP以及Memcached協(xié)議。

基準目標：每秒2億次查詢

MySQL Cluster在設計當中主要面向兩種工作負載類型：

-OLTP(即聯(lián)機事務處理)：內(nèi)存優(yōu)化型表提供次毫秒級低延遲與堪稱極端水平的OLTP工作負載并發(fā)能力，同時仍然保證良好的耐久性表現(xiàn); 此外，其也能夠被用于處理基于磁盤的表數(shù)據(jù)。

-臨時性搜索：MySQL Cluster增加了并行數(shù)量上限，從而在對表內(nèi)非索引數(shù)據(jù)列進行掃描時帶來顯著的速度提升。

值得一提的是，MySQL Cluster在處理OLTP工作負載方面的表現(xiàn)最為突出，特別是在以并發(fā)方式發(fā)出海量查詢/事務請求的情況下。為此，我們一般會使用flexAsynch基準測試來衡量將更多數(shù)據(jù)節(jié)點添加到集群當中后，NoSQL所獲得的實際性能擴展效果。

什么是New SQL?分析NewSQL是如何融合NoSQL和RDBMS兩者的優(yōu)勢

NewSQL是對一類現(xiàn)代關系型數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)稱，這類數(shù)據(jù)庫對于一般的OLTP讀寫請求提供可橫向擴展的性能，同時支持事務的ACID保證。這些系統(tǒng)既擁有NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴展性，又保持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的事務特性。NewSQL重新將“應用程序邏輯與數(shù)據(jù)操作邏輯應該分離”的理念帶回到現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫的世界，這也驗證了歷史的發(fā)展總是呈現(xiàn)出螺旋上升的形式。

在21世紀00年代中，出現(xiàn)了許多數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng) (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，這些以處理OLAP 請求為設計目標的系統(tǒng)并不在本文定義的NewSQL范圍內(nèi)。OLAP 數(shù)據(jù)庫更關注針對海量數(shù)據(jù)的大型、復雜、只讀的查詢，查詢時間可能持續(xù)秒級、分鐘級甚至更長。

NoSQL的擁躉普遍認為阻礙傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫橫向擴容、提高可用性的原因在于ACID保證和關系模型，因此NoSQL運動的核心就是放棄事務強一致性以及關系模型，擁抱最終一致性和其它數(shù)據(jù)模型?(如 key/value，graphs 和Documents)。

兩個最著名的NoSQL數(shù)據(jù)庫就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由于二者都未開源，其它組織就開始推出類似的開源替代項目，包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些創(chuàng)業(yè)公司也加入到這場NoSQL運動中，它們不一定是受BigTable和Dynamo的啟發(fā)，但都響應了NoSQL的哲學，其中最出名的就是MongoDB。

在21世紀00年代末，市面上已經(jīng)有許多供用戶選擇的分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。使用NoSQL的優(yōu)勢在于應用開發(fā)者可以更關注應用邏輯本身，而非數(shù)據(jù)庫的擴展性問題；但與此同時許多應用，如金融系統(tǒng)、訂單處理系統(tǒng)，由于無法放棄事務的一致性要求被拒之門外。

一些組織，如Google，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)他們的許多工程師將過多的精力放在處理數(shù)據(jù)一致性上，這既暴露了數(shù)據(jù)庫的抽象、又提高了代碼的復雜度，這時候要么選擇回到傳統(tǒng)DBMS時代，用更高的機器配置縱向擴容，要么選擇回到中間件時代，開發(fā)支持分布式事務的中間件。這兩種方案成本都很高，于是NewSQL運動開始醞釀。

NewSQL數(shù)據(jù)庫設計針對的讀寫事務有以下特點：

1、耗時短。

2、使用索引查詢，涉及少量數(shù)據(jù)。

3、重復度高，通常使用相同的查詢語句和不同的查詢參考。

也有一些學者認為NewSQL系統(tǒng)是特指實現(xiàn)上使用Lock-free并發(fā)控制技術和share-nothing架構的數(shù)據(jù)庫。所有我們認為是NewSQL的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)確實都有這樣的特點。

一份難得的數(shù)據(jù)庫市場分析報告

目錄

- 數(shù)據(jù)庫分類維度：關系型/非關系型、交易型/分析型

- NoSQL數(shù)據(jù)庫的進一步分類

- OLTP市場規(guī)模：關系型數(shù)據(jù)庫仍占營收大頭

- 數(shù)據(jù)庫市場份額：云服務和新興廠商主導NoSQL

- 開源數(shù)據(jù)庫 vs. 商業(yè)數(shù)據(jù)庫

- 數(shù)據(jù)庫三大陣營：傳統(tǒng)廠商和云服務提供商

最近由于時間原因我寫東西少了，在公眾號上也轉載過幾篇搞數(shù)據(jù)庫朋友的大作。按說我算是外行，沒資格在這個領域品頭論足，而當我看到下面這份報告時立即產(chǎn)生了學習的興趣，同時也想就能看懂的部分寫點心得體會分享給大家。

可能本文比較適合普及性閱讀，讓數(shù)據(jù)庫領域資深的朋友見笑了：）

數(shù)據(jù)庫分類維度：關系型/非關系型、交易型/分析型

首先是分類維度，上圖中的縱軸分類為Relational Database（關系型數(shù)據(jù)庫，RDBMS）和Nonrelational Database （非關系型數(shù)據(jù)庫，NoSQL），橫軸的分類為Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。

按照習慣我們先看關系型數(shù)據(jù)庫，左上角的交易型類別中包括大家熟悉的商業(yè)數(shù)據(jù)庫Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括開源領域流行的MySQL（MariaDB是它的一個分支）、PostgreSQL，還有云上面比較常見的SQL Azure和Amazon Aurora等。

比較有意思的是，SAP HANA正好位于交易型和分析型的中間分界處，不要忘了SAP還收購了Sybase，盡管后者今天不夠風光了，而早年微軟的SQL Server都是來源于Sybase。Sybase的ASE數(shù)據(jù)庫和分析型Sybase IQ還是存在的。

右上角的分析型產(chǎn)品中包括幾款知名的列式數(shù)據(jù)倉庫Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），來自互聯(lián)網(wǎng)巨頭的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一體機，它上面運行的也是Oracle數(shù)據(jù)庫，其最初設計用途是OLAP，而在后來發(fā)展中也可以良好兼顧OLTP，算是一個跨界產(chǎn)品吧。

再來看非關系型數(shù)據(jù)庫，左下角的交易型產(chǎn)品中，有幾個我看著熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型產(chǎn)品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（這2家已并購），Bigtable（來自Google，Hadoop中的HBase是它的開源實現(xiàn)）、Elasticsearch等。

顯然非關系型數(shù)據(jù)庫的分類要更加復雜，產(chǎn)品在應用中的差異化也比傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫更大。Willian Blair很負責任地對它們給出了進一步的分類。

NoSQL數(shù)據(jù)庫的進一步分類

上面這個圖表應該說很清晰了。非關系型數(shù)據(jù)庫可以分為Document-based Store（基于文檔的存儲）、Key-Value Store（鍵值存儲）、Graph-based（圖數(shù)據(jù)庫）、Time Series（時序數(shù)據(jù)庫），以及Wide Cloumn-based Store（寬列式存儲）。

我們再來看下每個細分類別中的產(chǎn)品：

文檔存儲 ：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等

Key-Value存儲 ：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等

圖數(shù)據(jù)庫 ：Neo4j等

時序數(shù)據(jù)庫 ：InfluxDB等

WideCloumn ：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等

多模型數(shù)據(jù)庫 ：支持上面不只一種類別特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。

OLTP市場規(guī)模：關系型數(shù)據(jù)庫仍占營收大頭

上面這個基于IDC數(shù)據(jù)的交易型數(shù)據(jù)庫市場份額共有3個分類，其中深藍色部分的關系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS，在這里不統(tǒng)計數(shù)據(jù)挖掘/分析型數(shù)據(jù)庫）占據(jù)80%以上的市場。

Dynamic Database（DDMS，動態(tài)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，同樣不統(tǒng)計Hadoop）就是我們前面聊的非關系型數(shù)據(jù)庫。這部分市場顯得小（但發(fā)展勢頭看好），我覺得與互聯(lián)網(wǎng)等大公司多采用開源+自研，而不買商業(yè)產(chǎn)品有關。

而遵循IDC的統(tǒng)計分類，在上圖灰色部分的“非關系型數(shù)據(jù)庫市場”其實另有定義，參見下面這段文字：

數(shù)據(jù)庫市場份額：云服務和新興廠商主導NoSQL

請注意，這里的關系型數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計又包含了分析型產(chǎn)品。Oracle營收份額42%仍居第一，隨后排名依次為微軟、IBM、SAP和Teradata。

代表非關系型數(shù)據(jù)庫的DDMS分類中（這里同樣加入Hadoop等），云服務和新興廠商成為了主導，微軟應該是因為云SQL Server的基礎而小幅領先于AWS，這2家一共占據(jù)超過50%的市場，接下來的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起來13%）。

上面是IDC傳統(tǒng)分類中的“非關系型數(shù)據(jù)庫”，在這里IBM和CA等應該主要是針對大型機的產(chǎn)品，InterSystems有一款在國內(nèi)醫(yī)療HIS系統(tǒng)中應用的Caché數(shù)據(jù)庫（以前也是運行在Power小機上比較多）。我就知道這些，余下的就不瞎寫了。

開源數(shù)據(jù)庫 vs. 商業(yè)數(shù)據(jù)庫

按照流行度來看，開源數(shù)據(jù)庫從2013年到現(xiàn)在一直呈現(xiàn)增長，已經(jīng)快要追上商業(yè)數(shù)據(jù)庫了。

商業(yè)產(chǎn)品在關系型數(shù)據(jù)庫的占比仍然高達60.5%，而上表中從這列往左的分類都是開源占優(yōu)：

Wide Cloumn：開源占比81.8%；

時序數(shù)據(jù)庫：開源占比80.7%；

文檔存儲：開源占比80.0%；

Key-Value存儲：開源占比72.2%；

圖數(shù)據(jù)庫：開源占比68.4%；

搜索引擎：開源占比65.3%

按照開源License的授權模式，上面這個三角形越往下管的越寬松。比如MySQL屬于GPL，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)用戶較多；而PostgreSQL屬于BSD授權，國內(nèi)有不少數(shù)據(jù)庫公司的產(chǎn)品就是基于Postgre哦。

數(shù)據(jù)庫三大陣營：傳統(tǒng)廠商和云服務提供商

前面在討論市場份額時，我提到過交易型數(shù)據(jù)庫的4個巨頭仍然是Oracle、微軟、IBM和SAP，在這里William Blair將他們歸為第一陣營。

隨著云平臺的不斷興起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）組成了另一個陣營，在國外分析師的眼里還沒有BAT，就像有的朋友所說，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭更多是自身業(yè)務導向的，在本土發(fā)展公有云還有些優(yōu)勢，短時間內(nèi)將技術輸出到國外的難度應該還比較大。（當然我并不認為國內(nèi)缺優(yōu)秀的DBA和研發(fā)人才）

第三個陣容就是規(guī)模小一些，但比較專注的數(shù)據(jù)庫玩家。

接下來我再帶大家簡單過一下這前兩個陣容，看看具體的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品都有哪些。

甲骨文的產(chǎn)品，我相對熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一體機。

IBM DB2也是一個龐大的家族，除了傳統(tǒng)針對小型機、x86（好像用的人不多）、z/OS大型機和for i的版本之外，如今也有了針對云和數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)品。記得抱枕大師對Informix的技術比較推崇，可惜這個產(chǎn)品發(fā)展似乎不太理想。

微軟除了看家的SQL Server之外，在Azure云上還能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB開源數(shù)據(jù)庫。應該說他們是傳統(tǒng)軟件License+PaaS服務兩條腿走路的。

如今人們一提起SAP的數(shù)據(jù)庫就想起HANA，之前從Sybase收購來的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎沒有之前發(fā)展好了。

在云服務提供商數(shù)據(jù)庫的3巨頭中，微軟有SQL Server的先天優(yōu)勢，甚至把它移植到了Linux擁抱開源平臺。關系型數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非關系型特性），至于它們具體好在哪里我就不裝內(nèi)行了：）

非關系型數(shù)據(jù)庫則是Amazon全面開花，這與其云計算業(yè)務發(fā)展早并且占據(jù)優(yōu)勢有關。Google當年的三篇經(jīng)典論文對業(yè)界影響深遠，Yahoo基于此開源的Hadoop有一段時間幾乎是大數(shù)據(jù)的代名詞。HBase和Hive如今已不再是人們討論的熱點，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服務Google自身業(yè)務為主，畢竟GCP的規(guī)模比AWS要小多了。

最后這張DB-Engines的排行榜，相信許多朋友都不陌生，今年3月已經(jīng)不是最新的數(shù)據(jù)，在這里列出只是給大家一個參考。該排行榜幾乎在每次更新時，都會有國內(nèi)數(shù)據(jù)庫專家撰寫點評。

以上是我周末的學習筆記，班門弄斧，希望對大家有幫助。

參考資料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》

擴展閱讀：《 數(shù)據(jù)庫存儲：互相最想知道的事 》

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