資料庫擴展性

A. 為什麼說HADOOP擴展性優於MPP架構的關系型資料庫

個人沒有這方面的經驗。但是我覺得吧，傳統的資料庫產生的時代，數據量遠遠沒有現在這么大。
大量數據存入磁碟，大量數據讀出的時候，自然就慢了。只有多節點協同才能提供高並發性。
MPP不適合PB級（其實有部分MPP號稱支持PB級），是因為它確實處理不了那麼大的數據量，它的擴展性只能到百級別，再多節點性能也無法提高了，擴展性限制了MPP處理的數據量。

B. 如何設計一個好的，可擴展性的資料庫

如何設計一個好的，可擴展性的資料庫
資料庫設計(Database Design)是指對於一個給定的應用環境，構造最優的資料庫模式，建立資料庫及其應用系統，使之能夠有效地存儲數據，滿足各種用戶的應用需求（信息要求和處理要求）。

在資料庫領域內，常常把使用資料庫的各類系統統稱為資料庫應用系統。

C. 資料庫都有哪些

一、資料庫種類有哪些
早期較為時興的資料庫種類有三種，分別是層次式資料庫、網路式資料庫和關系型資料庫。而在如今的互聯網中，最常見的資料庫種類主要有2種，即關系型資料庫和非關系型資料庫。

二、層次資料庫介紹
層次資料庫是最開始研製的資料庫系統軟體，它把數據根據層次構造（樹結構）的方法呈現。層次資料庫以前是非常熱門的資料庫，但伴隨著關系資料庫的逐漸流行，如今早已非常少應用了。

較為具備象徵性的層次資料庫是IMS（Information Management System）資料庫，由IBM企業研發。

三、關系型資料庫詳細介紹
網路資料庫和層次資料庫在數據獨立性和抽象性級別上有所欠缺，用戶開展存儲時，需要聲明數據的存儲結構和相對路徑。而關系資料庫就可以較切實解決這種問題。

和Excel工作簿一樣，關系型資料庫也選用由列和行構成的二維表來管理數據，簡單易懂。另外，它還利用sql（Structured Query Language，結構化查詢語言）對數據開展實際操作。

四、非關系型資料庫詳細介紹
伴隨著互聯網技術Web2.0的興起，傳統關系型資料庫在應對大數據量，比如大規模和高並發的微博、微信或者SNS類型的web2.0動態網頁時，已經有些力不從心，曝露了許多難以克服的難題。因此出現了針對大規模數據量場景，以性能卓越和應用便捷為目的的的資料庫產品——NOSQL資料庫。

D. 如何設計資料庫使在其基礎上開發的軟體具有良好的可擴展性

這是個非常有深度的問題，恐怕沒有標准答案。我只能嘗試說出我的建議，供你參考
1.根據你的需求選擇適合的資料庫管理系統，這很重要，對後期的擴容起到決定性的作用。
2.資料庫結構的設計很難做到一步到位，因此你要做的僅是根據需求來維護你的數據字典
3.數據的備份工作一定要做到位，不能有絲毫差池，這是你產品的生命線。
4.掌握些資料庫中表與關聯的常識，這樣有利於資料庫的檢索和提高數據的存取速度
5.希望能幫到你

E. 問問大神，請問mybatis和hibernate的區別

首先簡單介紹下兩者的概念：
Hibernate ：Hibernate 是當前最流行的ORM框架，對資料庫結構提供了較為完整的封裝。
Mybatis：Mybatis同樣也是非常流行的ORM框架，主要著力點在於POJO 與SQL之間的映射關系。
其次具體從幾個方面說一下兩者的區別：
1.兩者最大的區別：
針對簡單邏輯，Hibernate和MyBatis都有相應的代碼生成工具，可以生成簡單基本的DAO層方法。

針對高級查詢，Mybatis需要手動編寫SQL語句，以及ResultMap。而Hibernate有良好的映射機制，開發者無需關心SQL的生成與結果映射，可以更專注於業務流程。
2.開發難度對比
Hibernate的開發難度要大於Mybatis。主要由於Hibernate比較復雜、龐大，學習周期較長。

而Mybatis則相對簡單一些，並且Mybatis主要依賴於sql的書寫，讓開發者感覺更熟悉。

3.sql書寫比較

Mybatis的SQL是手動編寫的，所以可以按需求指定查詢的欄位。不過沒有自己的日誌統計，所以要藉助log4j來記錄日誌。
Hibernate也可以自己寫SQL來指定需要查詢的欄位，但這樣就破壞了Hibernate開發的簡潔性。不過Hibernate具有自己的日誌統計。

4.資料庫擴展性比較

Mybatis由於所有SQL都是依賴資料庫書寫的，所以擴展性，遷移性比較差。

Hibernate與資料庫具體的關聯都在XML中，所以HQL對具體是用什麼資料庫並不是很關心。

5.緩存機制比較

相同點：Hibernate和Mybatis的二級緩存除了採用系統默認的緩存機制外，都可以通過實現你自己的緩存或為其他第三方緩存方案，創建適配器來完全覆蓋緩存行為。
不同點：Hibernate的二級緩存配置在SessionFactory生成的配置文件中進行詳細配置，然後再在具體的表-對象映射中配置是那種緩存。
MyBatis的二級緩存配置都是在每個具體的表-對象映射中進行詳細配置，這樣針對不同的表可以自定義不同的緩存機制。並且Mybatis可以在命名空間中共享相同的緩存配置和實例，通過Cache-ref來實現。
兩者比較：因為Hibernate對查詢對象有著良好的管理機制，用戶無需關心SQL。所以在使用二級緩存時如果出現臟數據，系統會報出錯誤並提示。
而MyBatis在這一方面，使用二級緩存時需要特別小心。如果不能完全確定數據更新操作的波及范圍，避免Cache的盲目使用。否則，臟數據的出現會給系統的正常運行帶來很大的隱患。

6.總結：

Hibernate與MyBatis都可以是通過SessionFactoryBuider由XML配置文件生成SessionFactory，然後由SessionFactory 生成Session，最後由Session來開啟執行事務和SQL語句。
而MyBatis的優勢是MyBatis可以進行更為細致的SQL優化，可以減少查詢欄位，並且容易掌握。
Hibernate的優勢是DAO層開發比MyBatis簡單，Mybatis需要維護SQL和結果映射。資料庫移植性很好，MyBatis的資料庫移植性不好，不同的資料庫需要寫不同SQL。有更好的二級緩存機制，可以使用第三方緩存。MyBatis本身提供的緩存機制不佳。
參考博客：http://blog.csdn.net/julinfeng/article/details/19821923

F. NoSQL資料庫是如何解決可擴展性問題的

NoSQL資料庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系資料庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

G. 為什麼說HADOOP擴展性優於MPP架構的關系型資料庫

hive跟mpp的內存管理方式不大一樣，mpp內存管理比較精細，他主要的想法是在每個機器上放個資料庫，傳統資料庫的內存管理比較復雜，主要是內外存交互的東西，這樣的架構決定了mpp在小數據量的時候，latency可以做的比較小，但是在大數據量的時候，throughput做不上去。
而hive的內存管理非常粗放，他後來就是maprece的job，mr的job是沒有太多精細的內存管理的，他就是拼了命地scan，完了頂多就是個spill，這樣的架構導致throughput很大，但是latency很高，當你集群規模很大的時候，你一般會追求很大的throughput，當數據量很大的時候，如果你用mpp那種傳統的內存管理的話，大批量的計算反而會慢，而且更加占資源，所以vertica這種一開始就考慮了列式存儲就是這個道理。

H. 雲計算 NoSQL資料庫是如何解決可擴展性問題的

NoSQL 資料庫系統目前主流的有 HBase、MongoDB 和 SimpleDB等，每個產品的實現都不盡相同，還是要根據你的實際應用來分析的的。比如你使用的Hbase，那就參考hadoop的擴展方法即可。

I. 雲計算 NoSQL資料庫是如何解決可擴展性問題的

NoSQL
資料庫系統目前主流的有
HBase、MongoDB
和
SimpleDB等，每個產品的實現都不盡相同，還是要根據你的實際應用來分析的的。比如你使用的Hbase，那就參考hadoop的擴展方法即可。

J. mysql資料庫的擴展性是什麼意思

memcached是基於內存的軟體。
首先可以作為提升系統性能的工具。如果將memcached作為應用系統的cache服務，那麼資料庫不需要做任何改動。
其次可以將memcached與mysql整合為數據服務層。有兩種方式。第一種是將memcached的內存容量作為mysql資料庫的二級緩存，以此提升mysql的緩存容量。第二種是通過msyql的UDF（userdefined function interface）來與memcached進行數據通信，維護和更新memcached中的數據。應用程序直接通過memcached讀取數據。
第一種情況適用於業務比較特殊，實在難以對數據操作進行切分的場景。waffle grid就是這樣的一個開源項目。目前僅用於innodb的buffer pool。在這種情況下，memcached中的數據完全由資料庫來維護。