为什么大数据系统会部分取代关系型数据库?
一、为什么大数据系统会部分取代关系型数据库
搞清楚关系型数据库使用的场景就明白了。
应用系统的后台数据库。这类数据库的特点是数据量非常少，增删查改的场景都会有。由于数据量少，较轻量的关系型数据库对比hadoop等大数据库就有很大优势了，这块目前取代不了。数据仓库。特点是数据只有写入，删除和更新通过快照和缓慢变化维的方式用写入代替删除和更新。这种场景就非常适合用放弃了事务和更新的hive，大数据完美取代。大型业务系统后台数据库。特点是数据量大且有删除更新的场景，甚至还会有实时计算的场景。这块用关系型数据库集群也行，用hadoop生态圈的组件实现也行，具体得看业务场景和系统整体架构。延伸阅读：
二、什么是数据库和数据库管理系统
数据库的应用非常广泛，举个例子，我们平时在浏览器上搜索内容，就要用到数据库去检索我们的关键字。以前我们可能会用数组、集合、文件等来存储数据，但是接下来我们就会面临一个问题，当存储的数据或内容过多的时候，我们如何去精准的找到我们需要的东西，这时候数据库管理系统就派上了用场。除此之外，数据库管理系统还能永久的储存我们的数据。
为了便于大家理解，这里先给大家讲解几个概念
DB数据库（database)：存储数据的“仓库”。它保存了一系列有组织的数据。
DBMS数据库管理系统（Database Management System)：数据库是通过DBMS创建和操作的容器。
SQL，结构化查询语言（Structured Query Language）用一句话概括，SQL是一种特殊目的的编程语言，一种专门用来与数据库通信的语言。在数据库中，数据被结构化并存储在不同的表中，从而简化了访问，更新和操作数据的过程。该表由列和行组成。数据库中的表可以在关系的帮助下进行连接。要在数据库中执行与数据相关的任务，可以使用SQL。SQL代表结构化查询语言，旨在在特定RDBMS内创建，修改和管理数据库中的数据。
SQL优点：
1、不是某个特定数据库供应商专有的语言，几乎所有DBMS（数据库管理系统）都支持SQL
2、简单易学
3、虽然简单，但实际上是一种强有力的语言，灵活使用其语言元素，可以进行非常复杂和高级的数据库操作。
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