大數據正在如何改變數據庫格局？

—————————————從NoSQL到NewSQL的超越，創新洶涌而來。

原文作者：Katherine Noyes，中文翻譯：Juzen  本文由Juzen翻譯向36大數據投稿，并經由36大數據編輯發布，任何不標明譯者和本文鏈接http://www.36dsj.com/archives/37418的均為侵權。

提及“數據庫”，大多數人會想到擁有30多年風光歷史的RDBMS。然而，這可能很快就會發生改變。

一大批新的競爭者都在爭奪這一塊重要市場，他們的方法是多種多樣的，卻都有一個共同點：極其專注于大數據。

推動新的數據迭代衍生品大部分都是基于底層大數據的3V特征：數量，速度和種類。

本質上來講，今天的數據比以往任何時候都要傳輸更快，體積更大， 同時更加多樣化。這是一個新的數據世界，換言之， 傳統的關系數據庫管理系統并沒有真正為此而設計。

“基本上，他們不能擴展到大量，或快速，或不同種類的數據。”一位數據分析、數據科學咨詢機構的總裁格雷戈里認為。

這就是哈特漢克斯最近發現。截至到2013年左右， 營銷服務機構使用不同的數據庫，包括Microsoft SQL Server和Oracle真正應用集群（RAC）的組合。

“我們注意到，數據隨著時間的增長，我們的系統不能足夠快速的處理信息”一位科技發展公司的負責人肖恩說到。“如果你不斷地購買服務器，你只能繼續走到這幺遠，我們希望確保自己有向外擴展的平臺。”

最小化中斷是一個重要的目標，Iannuzzi說到，因此“ 我們不能只是切換到Hadoop。 ”

相反，卻選擇了拼接機器，基本上把完整的SQL數據庫放到目前流行的Hadoop大數據平臺之上，并允許現有的應用程序能夠與它連接，他認為。

哈特漢克斯現在是在執行的初期階段，但它已經看到了好處，Iannuzzi說，包括提高容錯性，高可用性，冗余性，穩定性和“性能全面提升”。

一種完美風暴推動了新的數據庫技術的出現，IDC公司研究副總裁Carl Olofson說到。

首先，“我們正在使用的設備與過去對比，處理大數據集更加快速，靈活性更強”Olofson說。

在過去，這樣的集合“幾乎必須放在旋轉磁盤上”，而且數據必須以特定的方式來結構化，他解釋說。

現在有64位尋址，使得能夠設置更大的存儲空間以及更快的網絡，并能夠串聯多臺計算器充當單個大型數據庫。

“這些東西在不可用之前開辟了可能性”Olofson說。

與此同時，工作負載也發生了變化。10年前的網站主要是靜態的，例如，今天我們享受到的網絡服務環境和互動式購物體驗。反過來，需要新的可擴展性，他說。

公司正在利用新的方式來使用數據。雖然傳統上我們大部分的精力都放在了對事務處理 – 銷售總額的記錄，比如，數據存儲在可以用來分析的地方 – 現在我們做的更多。

應用狀態管理就是一個例子

假設你正在玩一個網絡游戲。該技術會記錄你與系統的每個會話并連接在一起，以呈現出連續的體驗，即使你切換設備或各種移動，不同的服務器都會進行處理，Olofson解釋說。

數據必須保持連續性，這樣企業才可以分析問題，例如“為什么從來沒有人穿過水晶廳”。在網絡購物方面，為什么對方點擊選擇顏色后大多數人不會購買某個特殊品牌的鞋子。

“以前，我們并沒試圖解決這些問題，或者我們試圖扔進盒子也不太合適”Olofson說。

Hadoop是當今新的競爭者中一個重量級的產品。雖然他本身不是一個數據庫，它的成長為企業解決大數據扮演關鍵角色。從本質上講，Hadoop是一個運行高度并行應用程序的數據中心平臺，它有很強的可擴展性。

通過允許企業擴展“走出去”的分布方式，而不是通過額外昂貴的服務器“向上”擴展，“它使得我們可以低成本地把一個大的數據集匯總，然后進行分析研究成果”Olofson說。

其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族產品，其中包括MongoDB -目前第四大流行數據庫管理系統，比照DB引擎和MarkLogic非結構化數據存儲服務。

“關系型數據庫一直是一項偉大的技術持續了30年，但它是建立在不同的時代有不同的技術限制和不同的市場需求，”MarkLogic的執行副總裁喬·產品帕卡說。

大數據是不均勻的，他說。許多傳統的技術，這仍然是一個基本要求。

“想象一下，你的筆記本電腦上唯一的程序是Excel”帕卡說。“設想一下，你要和你的朋友利用網絡保持聯系 – 或者你正在寫一個合約卻不適合放進行和列中。”

拼接數據集是特別棘手的

“關系型，你把所有這些數據集中在一起前，必須先決定如何去組織所有的列，”他補充說。“我們可以采取任何形式或結構，并立即開始使用它。”

NoSQL數據庫沒有使用關系數據模型，并且它們通常不具有SQL接口。盡管許多的NoSQL存儲折中支持速度等其他因素，MarkLogic為企業定身量做，提供更為周全的選擇。

NoSQL儲存市場有相當大的增長，據市場研究媒體，不是每個人都認為這是正確的做法-至少，不是在所有情況下。

NoSQL系統“解決了許多問題，他們橫向擴展架構，但他們卻拋出了SQL，”一位CEO-Monte Zweben說。這反過來，又為現有的代碼構成問題。

Splice Machine是一家基于Hadoop的實時大數據技術公司，支持SQL事務處理，并針對OLAP 和OLAP應用進行實時優化處理。它被稱為替代NewSQL的一個例子，另一類預期會在未來幾年強勁增長。

“我們的理念是保持SQL，但橫向擴展架構”Zweben說。“這是新事物，但我們正在努力試圖使它讓人們不必重寫自己的東西。”

深度信息科學選擇并堅持使用SQL，但需要另一種方法。

公司的DeepSQL數據庫使用相同的應用程序編程接口（API）和關系模型如MySQL，意味著沒有應用變化的需求而使用它。但它以不同的方式處理數據，使用機器學習。

DeepSQL可以自動適應使用任何工作負載組合的物理，虛擬或云主機，該公司表示，從而省去了手動優化數據庫的需要。

該公司的首席戰略官Chad Jones表示，在業績大幅增加的同時，也有能力將“規模化”為上千億的行。

一種來自Algebraix數據完全不同的方式，表示已經開發了數據的第一個真正的數學化基礎。

而計算器硬件需在數學建模前建成，這不是在軟件的情況下，Algebraix首席執行官查爾斯銀說。

“軟件，尤其是數據，從未建立在數學的基礎上”他說，“軟件在很大程度上是語言學的問題。”

經過五年的研發，Algebraix創造了所謂的“數據的代數”集合論，“數據的通用語言”Silver說。

“大數據骯臟的小秘密是數據仍然放在不與其他數據小倉融合的地方”Silver解釋說。“我們已經證明，它都可以用數學方法來表示所有的集成。”

配備一個基礎的平臺，Algebraix現在為企業提供業務分析作為一種服務。改進的性能，容量和速度都符合預期的承諾。

時間會告訴我們哪些新的競爭者取得成功，哪些沒有，但在此期間，長期的領導者如Oracle不會完全停滯不前。

“軟件是一個非常時尚行業”安德魯·門德爾松，甲骨文執行副總裁數據庫服務器技術說。“事情經常去從流行到不受歡迎，回再次到流行。”

今天的許多創業公司“帶回炒冷飯少許拋光或旋轉就可以了”他說。“這是一個新一代孩子走出學校和重塑的東西。”

SQL是“唯一的語言，可以讓業務分析師提出問題并得到答案，他們沒有程序員，”門德爾松說。“大市場將始終是關系型。”

至于新的數據類型，關系型數據庫產品早在上世紀90年代發展為支持非結構化數據，他說。在2013年，甲骨文的同名數據庫版本12C增加了支持JSON（JavaScript對象符號）。

與其說需要一個不同類型的數據庫，它更是一種商業模式的轉變，門德爾松說。

“云，若是每個人都去，這將破壞這些小家伙”他說。“大家都在云上了，所以在這里有沒有地方來放這些小家伙？

“他們會去亞馬遜的云與亞馬遜競爭？” 他補充說。“這將是困難的。”

甲骨文有“最廣泛的云服務”門德爾松說。“在現在的位置，我們感覺良好。”

Gartner公司的研究主任里克·格林沃爾德，傾向于采取了類似的觀點。

“對比傳統強大的RDBMS，新的替代品并非功能齊全”格林沃爾德說。“一些使用案例可以與新的競爭者來解決，但不是全部，并非一種技術”。

展望未來，格林沃爾德預計，傳統的RDBMS供貨商感到價格壓力越來越大，并為他們的產品增加新的功能。“有些人會自由地帶來新的競爭者進入管理自己的整個數據生態系統”他說。

至于新的產品，有幾個會生存下來，他預測“許多人將被收購或資金耗盡”。

今天的新技術并不代表傳統的RDBMS的結束，“正在迅速發展自己”IDC的Olofson。贊成這種說法，“RDBMS是需要明確定義的數據 – 總是會有這樣一個角色。”

但也會有一些新的競爭者的角色，他說，特別是物聯網技術和新興技術如非易失性內存芯片模塊（NVDIMM）占據上風。

會有許多問題需要大量解決方案，Olofson說。“也會伴隨有很多有趣的東西”

原文標題：How big data is changing the database landscape for good

End.