关系型数据库和MapReduce的差异

关系型数据库和MapReduce的差异

1. OLAP关系型数据库SQL语义对表达复杂BI报表与分析要方便很多，开发人员使用MapReduce来模拟表达同样的效果SQL语义往往比较复杂；
2. 关系型数据库的执行引擎，对SQL的执行有很多优化机制，例如执行路径优化、关联算法等，对于BI的处理和分析比较方便，而采用MapReduce则需要大量的开发工作，以及较强编程技能；
3. 很多在SQL体系不适合实现数据处理需求（如：预测、高级聚类算法），在MapReduce中则比较容易实现；
4. MapReduce扩展性比OLAP关系型数据库扩展性强，更适合大规模数据处理分析与工作；
5. 在数据处理结果展示方面，很对BI工具都是基于关系型数据库，即使采用MapReduce实现数据处理分析工作，最终还是会导入到数据库中做展示。

为什么还需要MapReduce

1. 更大的数据处理规模却需要更低的成本；
2. 不适合关系模型的数据类型；
3. 不适合SQL体系的处理逻辑（如：模糊聚类、孤立点分析、关联分析等）。

简而言之

关系型数据库设计的目标是，只需要你告诉他“需要什么”就行，MapReduce则需要用户告诉他具体“怎么做”，他就会帮助你在MPP环境中执行“怎么做”的过程，因此MapReduce比关系型数据库灵活很多，无论什么数据类型都是根据你要求处理。