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作為一款高性能的列式數(shù)據(jù)庫(kù)，Vertica由HP公司開發(fā)，主要用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)分析，尤其是適用于海量數(shù)據(jù)的查詢和分析。但是，Vertica數(shù)據(jù)庫(kù)也存在一些劣勢(shì)，需要我們了解和深入分析，以便更好地應(yīng)用和使用。
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一，高昂的成本
Vertica數(shù)據(jù)庫(kù)的成本十分高昂，主要體現(xiàn)在軟件許可費(fèi)、硬件設(shè)備費(fèi)和人力資源費(fèi)等方面。這對(duì)于普通用戶或中小企業(yè)來說，是個(gè)非常大的負(fù)擔(dān)，因此有很多用戶并不能輕松地接受這種高昂的成本。而且，Vertica數(shù)據(jù)庫(kù)只能在特定的硬件平臺(tái)或操作系統(tǒng)上運(yùn)行，這也會(huì)增加用戶的成本。
二，不太適合事務(wù)性處理
Vertica數(shù)據(jù)庫(kù)并不是一個(gè)很好的事務(wù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)。因?yàn)樗臄?shù)據(jù)存儲(chǔ)方式是采用的列式存儲(chǔ)模式，這種模式的優(yōu)勢(shì)在于查詢性能有很大的提升，但相應(yīng)的，寫入性能卻比較低下，特別是針對(duì)較小的數(shù)據(jù)量寫入時(shí)，其響應(yīng)速度會(huì)較慢，不適合需要快速寫入數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。同時(shí)，由于Vertica數(shù)據(jù)庫(kù)不支持ACID事務(wù)（原子性、一致性、隔離性和持久性），對(duì)于需要事務(wù)性支持的業(yè)務(wù)場(chǎng)景也不能夠提供很好的解決方案。
三，缺乏跨平臺(tái)支持
Vertica數(shù)據(jù)庫(kù)只能在Linux和Unix等操作系統(tǒng)上運(yùn)行，并不支持Windows系統(tǒng)。這就需要用戶在實(shí)際使用時(shí)，提前評(píng)估選擇好合適的硬件平臺(tái)和操作系統(tǒng)，并進(jìn)行調(diào)整和適配。對(duì)于那些同時(shí)在多個(gè)平臺(tái)上運(yùn)行業(yè)務(wù)的公司來說，這就增加了比較大的挑戰(zhàn)。
四，建表操作較為復(fù)雜
建表操作是數(shù)據(jù)庫(kù)編程的重要部分，但是在Vertica數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行建表操作可能會(huì)比較復(fù)雜。這主要是因?yàn)?，Vertica數(shù)據(jù)庫(kù)在建表時(shí)需要先考慮表的分區(qū)方式、排序方式和復(fù)制方式等等，這些優(yōu)化和配置需要用戶有一定的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，否則會(huì)因?yàn)榻ū砼渲貌划?dāng)，導(dǎo)致查詢性能下降或數(shù)據(jù)不一致的問題。
五，缺乏集成工具
Vertica數(shù)據(jù)庫(kù)缺乏集成工具，這使得Vertica在數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出操作中需要用戶通過編寫程序或使用其他工具進(jìn)行處理。這對(duì)于一些非技術(shù)型企業(yè)或個(gè)人用戶來說會(huì)相對(duì)麻煩，增加了學(xué)習(xí)成本和使用門檻。
以上就是Vertica數(shù)據(jù)庫(kù)存在的一些劣勢(shì)，但是這并不能否定其在海量數(shù)據(jù)查詢和分析方面的卓越性能。在實(shí)際應(yīng)用中，可以針對(duì)其劣勢(shì)進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化和調(diào)整，以達(dá)到更優(yōu)效果。此外，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，Vertica數(shù)據(jù)庫(kù)也在不斷完善其性能和功能，希望未來能更好地服務(wù)于用戶。
我們需要根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求和實(shí)際情況，綜合考慮選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，而在選擇Vertica數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，也需要充分了解其優(yōu)劣勢(shì)，以便進(jìn)行合理的決策。
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華為的高斯數(shù)據(jù)庫(kù)是基于什么數(shù)據(jù)庫(kù)的
你裝一個(gè)試試不就知道基于什么數(shù)據(jù)庫(kù)了。
解答題主疑問：基于postgresql數(shù)據(jù)庫(kù)。
主要還是基于Oracle和PGDB 數(shù)旅啟據(jù)陸枝庫(kù)的。
高斯
數(shù)據(jù)庫(kù)是
華為云拆悉如
推出的一種數(shù)據(jù)庫(kù)，今年算華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)的元年，很多人比較看好
華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)
可以在這里看看官方的文檔介紹。
在Hadoop和NoSQL技術(shù)中，人們逐漸把焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移到了Hadoop上的SQL引擎。今天，可選擇的引擎越來越多，反倒讓組織陷入了選擇困境。本文將羅列幾點(diǎn)選擇引擎時(shí)需要考量的因素，供您參考。
基于Hadoop的SQL技術(shù)一大優(yōu)勢(shì)在于可以使用熟悉的SQL語言，訪問存儲(chǔ)在Hadoop中的大數(shù)據(jù)集。
用戶幾乎可以應(yīng)用任何報(bào)表或工具來分析和研究數(shù)據(jù)。在Hadoop上還不能應(yīng)用SQL的時(shí)候，要訪問Hadoop中的大數(shù)據(jù)集，需要十分了解Hadoop
的技術(shù)應(yīng)用程序界面，比如HDFS、MapReduce或HBase。現(xiàn)在有了基于Hadoop的SQL引擎，每個(gè)人都可以使用他喜歡的工具了。對(duì)企業(yè)而
言，相當(dāng)于Hadoop開放了更大的窗口，有更多的企業(yè)可以應(yīng)用Hadoop處理大數(shù)據(jù)。
有哪些技術(shù)可以選擇
之一個(gè)基于Hadoop的SQL引擎是Apache Hive，不過過去一年里，有很多新產(chǎn)品出現(xiàn)，包括CitusDB、Cloudera
Impala、Concurrent Lingual、Hadapt、InfiniDB、 JethroData、MammothDB、Apache
Drill、MemSQL、Pivotal HawQ、Progress DataDirect、ScleraDB、Simba和Splice
Machine。
除了上述引擎之外，數(shù)中豎扒據(jù)虛擬化服務(wù)器也應(yīng)在此列，因?yàn)樗鼈儗?duì)Hadoop數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了SQL訪問。虛擬化服務(wù)器可以訪問所有數(shù)據(jù)源，包括Hadoop，不同的數(shù)據(jù)源都可以集成。數(shù)據(jù)虛擬化服務(wù)器有很多，包括Cirro Data Hub、Cisco/Composite
當(dāng)然，還有一些SQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)也支持多種數(shù)據(jù)源。它們?cè)谧约旱腟QL數(shù)據(jù)庫(kù)或Hadoop中存儲(chǔ)纖脊數(shù)據(jù)，提供對(duì)Hadoop數(shù)據(jù)的SQL訪問。比如
EMC/Greenplum UAP、 HP Vertica （on MapR）、Microsoft PolyBase、Actian
ParAccel 和Teradata Aster Database （via SQL-H）。
這么多基于Hadoop的SQL工具可以使用，可以說是讓組織眼花繚亂。那么該如何選擇呢看它們彼此的差別又在哪呢看
事實(shí)上，不同的技術(shù)之間差別很大，比如說，CitusDB知道數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在哪里，可以更快地訪問數(shù)據(jù);JethroData存儲(chǔ)索引，可以直接訪問數(shù)據(jù);Splice Machine提供交易型SQL界面。
要選擇正確的技術(shù)，需要比對(duì)細(xì)節(jié)。以下是具體的考慮因素：
SQL語言
支持的SQL語言越多，能使用的應(yīng)用程序也就越多。并且，支持的語言越豐富，Hadoop能運(yùn)賣昌行的查詢程序就越多，應(yīng)用和報(bào)表工具要做的就越少。
節(jié)點(diǎn)連接
在大表上快速有效地執(zhí)行節(jié)點(diǎn)連接并不容易，尤其是在SQL引擎不知道數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在哪的情況下。效率低下的連接過程會(huì)導(dǎo)致大量的I/O，以及不同節(jié)點(diǎn)之間巨大的數(shù)據(jù)傳輸，最終影響處理速度。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
SQL是為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)設(shè)
計(jì)的。表中的每一條記錄都位于同一列，每一列都有同樣的屬性。但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，并不是所有的數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的。Hadoop文件中可能包含嵌套的數(shù)據(jù)、可
變的數(shù)據(jù)（具有層級(jí)結(jié)構(gòu)）、無模式的數(shù)據(jù)和自我描述的數(shù)據(jù)。基于Hadoop的SQL引擎必須能夠把所有數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)換為關(guān)系數(shù)據(jù)，并優(yōu)化這些數(shù)據(jù)之間的查
詢。
存儲(chǔ)模式
Hadoop支持一些標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)格式，比如Parquet、Avro和ORCFile?；贖adoop的SQL技術(shù)使用的格式越多，其他引擎和技術(shù)能夠讀取的格式也就越多。這極大地減少了復(fù)制數(shù)據(jù)的工作。
用戶定義函數(shù)
要在SQL上執(zhí)行復(fù)雜的分析函數(shù)，比如高斯判別分析和購(gòu)物籃分析等，很重要的前提是SQL對(duì)該函數(shù)的支持。這樣的函數(shù)被稱為用戶定義函數(shù)（UDF）。基于Hadoop的SQL引擎需要能夠在多節(jié)點(diǎn)上分部執(zhí)行用戶定義函數(shù)。
多用戶工作負(fù)載
還需要考量的一個(gè)因素是，引擎應(yīng)該如何在不同的查詢和不同類型的查詢之間劃分資源。比如，不同應(yīng)用程序的查詢有不同的處理優(yōu)先級(jí);需要運(yùn)行較長(zhǎng)時(shí)間的查詢
應(yīng)該讓位于需要立即處理的查詢;如果計(jì)劃外的或資源密集型的查詢占用很多資源的話，應(yīng)該被取消或暫停查詢。基于Hadoop的SQL技術(shù)需要更加智能的工
作負(fù)載管理。
數(shù)據(jù)聯(lián)合
并不是所有的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在Hadoop中。大部分企業(yè)數(shù)據(jù)還存儲(chǔ)在其他數(shù)據(jù)源中，比如SQL數(shù)據(jù)庫(kù)。基于Hadoop的SQL引擎需要支持存儲(chǔ)在不同類型數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)的連接。換言之，它必須支持?jǐn)?shù)據(jù)聯(lián)合。
應(yīng)用Hadoop的企業(yè)部署SQL引擎是大勢(shì)所趨。企業(yè)在選擇不同技術(shù)的時(shí)候，希望能考慮到上述因素。
目前流行的DBMS有哪些?
目前流行的 DBMS（Database Management System，數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)）包括：
1. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（RDBMS）：這是一種按照行和列的方式來存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的 DBMS。常見的關(guān)系型 DBMS 有：
– Oracle
– MySQL
– Microsoft SQL Server
– PostgreSQL
– IBM DB2
– SQLite
2. 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（NoSQL）：這是一種針對(duì)大數(shù)據(jù)、高并發(fā)、高可擴(kuò)展性等方面設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)。它們采用的數(shù)據(jù)模型不同于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)扮枝庫(kù)的模型。常見的 NoSQL DBMS 有：
– MongoDB
– Couchbase
– Cassandra
– Redis
– HBase
3. 新型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)：這是一些全新的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，它們采用了一些新的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和技術(shù)，包括圖形數(shù)據(jù)庫(kù)、列式數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)等。常見的新型 DBMS 有：
– Neo4j
– Vertica
– Google Bigtable
– Apache Ignite
– SAP HANA
不同的 DBMS 適用于不同的應(yīng)用場(chǎng)景。在選擇 DBMS 時(shí)，需要根據(jù)具體的需求和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行評(píng)估和選擇。例如，如果需要處理大容局缺鉛量、高速讀寫的數(shù)據(jù)，則 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)可能更適合；而如果需要具有嚴(yán)格事務(wù)控制、復(fù)雜桐好查詢的應(yīng)用，則關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可能更適合。
ORACLE(金橡蠢融孫悄)
Microsoft SQL Server 2023
Sybase SQL Server
DB2
Visual FoxPro
Access 2023（流行）則如渣
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