說到大數據，不知道大家的***反應是什么？

Hadoop，一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。

有人會想到數據庫嗎？應該不會！

因為在人們的概念中，傳統關系型數據庫主要應用在OLTP（On-Line Transaction Processing聯機事務處理過程）等，以交易為核心的業務，通常是關鍵業務。

但是不知道大家注意到沒有：新的12cR2的一大特點就是順應大數據應用的需要，提供從數據倉庫到大數據的支持。“一個數據庫同時支持OLTP和ＯLAP（Online Analytical Processing, 聯機實時分析） ，不需要劃分在線/離線的業務。”該數據庫廠商說。

如今，關系型數據庫可以保存任何類型的數據，能夠支持關系型數據SQL查詢，也能夠提供針對Hadoop、對象存儲的NoSQL查詢能力，還可以訪問JSON格式的數據。

如此，豈不就是一個大數據分析的完整解決方案嗎？

華為MPP+Shared-nothing數據庫

圖靈獎得主，數據庫領域的布道者Michael Stonebraker曾經說過：傳統數據庫架構是30年前，以OLTP應用為主設計的。如今，大數據屬于OLAP，應采用新技術架構。

新技術思路是要由“一種架構支持所有應用”轉變成“多種架構支持多類應用”，Stonebreaker說。

傳統數據庫給人另外一個印象就是價格昂貴。數據庫在數據一致性、可靠性、安全性等技術環節上所表現出來的水平，讓數據庫適用于關鍵業務應用，以及分析報表等。

但大數據的特點有所不同，其中很重要一點就是其價值密度比較低，需要的存儲容量會比較大，有時會達到PB級。如此一來，傳統關系型數據庫，數據進不去、查不出、存不下和擴容難等問題就暴露無遺。

針對傳統關系型數據庫存在的問題，一種新的構建于x86開放平臺上的MPP（Massively Parallel Processing）架構+shared-nothing架構的企業級數據庫產品應運而生。

華為GaussDB 200企業級數據庫無疑是其中的佼佼者。

華為GaussDB 200

華為GaussDB 200開始于2012年，研發團隊分析了業界數據庫相關理論和技術，在基于傳統關系型數據庫的SQL引擎和事務強一致性等基礎上，進行了分布式、并行計算的改造。歷時6年，打造了一款架構領先的分析型數據庫，為各行業PB級海量數據分析提供有競爭力的解決方案。

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GaussDB 200可以很好兼容標準ANSI SQL 99/2003語法和PostgreSQL生態。

與傳統數據倉庫產品使用專有硬件不同，GaussDB 200運行在通用X86服務器上，采用MPP+shared-nothing架構，因而能夠具備良好的擴展性。可以在不中斷業務的前提下，實現數據庫的在線擴容。

這個擴容采用表級擴容機制，即完即用，支持未擴容表與已擴容表之間關聯分析；通過引入一套增量機制記錄擴容重分布過程中的數據修改（增刪改），待基線數據重分布完成后，將增量數據Merge到擴容后的集群中；提供任務自動等待Retry機制，確保新舊數據切換業務不中斷、無感知。

GaussDB 200 MPP節點間并行+SMP單機多核并行+列存向量化指令集并行+LLVM機器碼編譯等技術，可以充分發揮集群硬件資源，能夠達到萬億級數據查詢秒級響應的能力。其中通用X86服務器上，可以提供彈性集群、跨代兼容等特性，避免硬件鎖定。

在架構設計上，硬件中磁盤、交換機、網卡等均采用高可用設計；軟件上則采用全組件高可靠架構，協調節點多活，數據節點***主+備+Handoff三重數據保護，GTM（Global Transaction Management）等進程采用主備方案。可以確保集群中任意一個節點故障業務不中斷。

安全性方面，新產品支持客戶端連接的SSL認證服務；并通過了華為網絡安全實驗室ICSL認證，遵從英國頒布的網絡安全標準。

GaussDB 200支持通過SQL訪問HDFS上的數據，支持C UDF，支持全文檢索，從而為數據業務創新，提供簡單應用的技術手段。

小結

很多時候，大數據應用并不是技術之爭，適用就好。與數據庫相比，Hadoop能夠提供更加細顆粒度的數據分析，有些用戶也是利用Hadoop來解決傳統數據庫數據分析性能不足的問題。但也有很多時候，數據建模也成為了很多用戶難以逾越的障礙。任何技術應用是要和應用的場景進行對應，用戶要根據自身的情況選擇最合適技術路線。