hbase和传统关系数据库的区别(hbase和hadoop的关系)

大家好，关于hbase和传统关系数据库的区别很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于hbase和hadoop的关系的知识，希望对各位有所帮助！

hbase是还是组件数据库

HBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。

与FUJITSUCliq等商用大数据产品不同，HBase是GoogleBigtable的开源实现，类似GoogleBigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用HadoopHDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据；GoogleBigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。

hbase与mpp数据库的区别

hbase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于FayChang所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。

mpp数据库

大规模并行分析（MPP）数据库（AnalyticalMassivelyParallelProcessing(MPP)Databases）是针对分析工作负载进行了优化的数据库：聚合和处理大型数据集。MPP数据库往往是列式的，因此MPP数据库通常将每一列存储为一个对象，而不是将表中的每一行存储为一个对象（事务数据库的功能）。这种体系结构使复杂的分析查询可以更快，更有效地处理。

非关系型数据库和关系型数据库区别，优势比较

随着大数据的发展，数据库也越来越受重视了。当前数据库分为关系型数据库和非关系数据库。下面通俗的解释区别和优缺点。

概念的解释

关系型数据库：指采用了关系模型来组织数据的数据库。这边关系可以理解为表，所以

系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

非关系型数据库：指非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。非关系型数据库以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，不局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。

两者优缺点分析

关系型数据库的优点：

容易理解,它的逻辑类似常见的表格使用方便,都使用sql语句,sql语句非常的成熟数据一致性高,冗余低,数据完整性好,便于操作技术成熟,功能强大,支持很多复杂操作

缺点：

每次操作都要进行sql语句的解析,消耗较大不能很好的满足并发需求,特别是海量数据爆发,关系型数据库读写能力会显得不足关系型数据库往往每一步都要进行加锁的操作,也造成了数据库的负担数据一致性高,有时也会使数据的存储不灵活

非关系数据库优点：

用户可以根据需要去添加自己需要的字段，为了获取用户的不同信息，不像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。高并发,读写能力强，分布式计算低成本，架构的灵活性；没有复杂的关系。弱化数据结构一致性,使用更加灵活，有良好的可扩展性

缺点：

没有标准化；查询功能有限。操作灵活导致容易出错和混乱常见的关系型数据库和非关系型数据库

关系型的常见的有

Oracle，MicrosoftSQLServer，MySQL，PostgreSQL，DB2，MicrosoftAccess，SQLite，Teradata，MariaDB(MySQL的一个分支)，SAP

常见的非关系型数据库

NoSql、Cloudant、MongoDB、redis、HBase

区别的总结

首先一般非关系型数据库是基于CAP模型，而传统的关系型数据库是基于ACID模型的

1.数据存储结构：

首先关系型数据库一般都有固定的表结构，并且需要通过DDL语句来修改表结构，不是很容易进行扩展，而非关系型数据库的存储机制就有很多了，比如基于文档的，K-V键值对的，还有基于图的等，对于数据的格式十分灵活没有固定的表结构，方便扩展，因此如果业务的数据结构并不是固定的或者经常变动比较大的，那么非关系型数据库是个好的选择

2.可扩展性

传统的关系型数据库给人一种横向扩展难，不好对数据进行分片等，而一些非关系型数据库则原生就支持数据的水平扩展(比如mongodb的sharding机制)，并且这可能也是很多NoSQL的一大卖点，其实象Mysql这种关系型数据库的水平扩展也并不是难，即使NoSQL水平扩展容易但对于向跨分片进行joins这种场景都没有什么太好的解决办法，不管是关系型还是非关系型数据库，解决水平扩展或者跨分片Joins这种场景，在应用层和数据库层中间加一层中间件来做数据处理也许是个好的办法

3.数据一致性

非关系型数据库一般强调的是数据最终一致性，而不没有像ACID一样强调数据的强一致性，从非关系型数据库中读到的有可能还是处于一个中间态的数据，因此如果你的业务对于数据的一致性要求很高，那么非关系型数据库并不一个很好的选择，非关系型数据库可能更多的偏向于OLAP场景，而关系型数据库更多偏向于OLTP场景。

hbase和SQL的区别

两者属于不同类型数据库。HBASE是按列存储型数据库，MySQL是关系型数据库。

1.数据类型，Hbase只有简单的字符类型，所有的类型都是交由用户自己处理，它只保存字符串。而关系数据库有丰富的类型和存储方式。

2.数据操作：HBase只有很简单的插入、查询、删除、清空等操作，表和表之间是分离的，没有复杂的表和表之间的关系，而传统数据库通常有各式各样的函数和连接操作。

3.存储模式：HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同的列族的文件时分离的。而传统的关系型数据库是基于表格结构和行模式保存的

4.数据维护，HBase的更新操作不应该叫更新，它实际上是插入了新的数据，而传统数据库是替换修改

5.可伸缩性，Hbase这类分布式数据库就是为了这个目的而开发出来的，所以它能够轻松增加或减少硬件的数量，并且对错误的兼容性比较高。而传统数据库通常需要增加中间层才能实现类似的功能。

mongodb,redis,hbase，三者都是nosql数据库，他们的最大区别和不同定位是什么

1.如果你对数据的读写要求极高，并且你的数据规模不大，也不需要长期存储，选redis；

2.如果你的数据规模较大，对数据的读性能要求很高，数据表的结构需要经常变，有时还需要做一些聚合查询，选MongoDB；

3.如果你需要构造一个搜索引擎或者你想搞一个看着高大上的数据可视化平台，并且你的数据有一定的分析价值或者你的老板是土豪，选ElasticSearch；

4.如果你需要存储海量数据，连你自己都不知道你的数据规模将来会增长多么大，那么选HBase。

而对于分布式数据库的选择，初步来看实际上可以分为三类

1.偏基于Hadoop体系架构和分布式存储的，类似HDFS库和HBase数据库，也包括中间类型MongoDB

2.偏内存和缓存类的，类似Redis库

3.偏全文检索类和数据分析类的，类似ElasticSearch和Solr库

分布式数据库和传统数据库的区别

分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。

分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组schema，存入取出删除的粒度较小。

分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoopdistributedfilesystem）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

关于hbase和传统关系数据库的区别到此分享完毕，希望能帮助到您。