数据库扩展性

A. 为什么说HADOOP扩展性优于MPP架构的关系型数据库

个人没有这方面的经验。但是我觉得吧，传统的数据库产生的时代，数据量远远没有现在这么大。
大量数据存入磁盘，大量数据读出的时候，自然就慢了。只有多节点协同才能提供高并发性。
MPP不适合PB级（其实有部分MPP号称支持PB级），是因为它确实处理不了那么大的数据量，它的扩展性只能到百级别，再多节点性能也无法提高了，扩展性限制了MPP处理的数据量。

B. 如何设计一个好的，可扩展性的数据库

如何设计一个好的，可扩展性的数据库
数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。

在数据库领域内，常常把使用数据库的各类系统统称为数据库应用系统。

C. 数据库都有哪些

一、数据库种类有哪些
早期较为时兴的数据库种类有三种，分别是层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。而在如今的互联网中，最常见的数据库种类主要有2种，即关系型数据库和非关系型数据库。

二、层次数据库介绍
层次数据库是最开始研制的数据库系统软件，它把数据根据层次构造（树结构）的方法呈现。层次数据库以前是非常热门的数据库，但伴随着关系数据库的逐渐流行，如今早已非常少应用了。

较为具备象征性的层次数据库是IMS（Information Management System）数据库，由IBM企业研发。

三、关系型数据库详细介绍
网络数据库和层次数据库在数据独立性和抽象性级别上有所欠缺，用户开展存储时，需要声明数据的存储结构和相对路径。而关系数据库就可以较切实解决这种问题。

和Excel工作簿一样，关系型数据库也选用由列和行构成的二维表来管理数据，简单易懂。另外，它还利用sql（Structured Query Language，结构化查询语言）对数据开展实际操作。

四、非关系型数据库详细介绍
伴随着互联网技术Web2.0的兴起，传统关系型数据库在应对大数据量，比如大规模和高并发的微博、微信或者SNS类型的web2.0动态网页时，已经有些力不从心，曝露了许多难以克服的难题。因此出现了针对大规模数据量场景，以性能卓越和应用便捷为目的的的数据库产品——NOSQL数据库。

D. 如何设计数据库使在其基础上开发的软件具有良好的可扩展性

这是个非常有深度的问题，恐怕没有标准答案。我只能尝试说出我的建议，供你参考
1.根据你的需求选择适合的数据库管理系统，这很重要，对后期的扩容起到决定性的作用。
2.数据库结构的设计很难做到一步到位，因此你要做的仅是根据需求来维护你的数据字典
3.数据的备份工作一定要做到位，不能有丝毫差池，这是你产品的生命线。
4.掌握些数据库中表与关联的常识，这样有利于数据库的检索和提高数据的存取速度
5.希望能帮到你

E. 问问大神，请问mybatis和hibernate的区别

首先简单介绍下两者的概念：
Hibernate ：Hibernate 是当前最流行的ORM框架，对数据库结构提供了较为完整的封装。
Mybatis：Mybatis同样也是非常流行的ORM框架，主要着力点在于POJO 与SQL之间的映射关系。
其次具体从几个方面说一下两者的区别：
1.两者最大的区别：
针对简单逻辑，Hibernate和MyBatis都有相应的代码生成工具，可以生成简单基本的DAO层方法。

针对高级查询，Mybatis需要手动编写SQL语句，以及ResultMap。而Hibernate有良好的映射机制，开发者无需关心SQL的生成与结果映射，可以更专注于业务流程。
2.开发难度对比
Hibernate的开发难度要大于Mybatis。主要由于Hibernate比较复杂、庞大，学习周期较长。

而Mybatis则相对简单一些，并且Mybatis主要依赖于sql的书写，让开发者感觉更熟悉。

3.sql书写比较

Mybatis的SQL是手动编写的，所以可以按需求指定查询的字段。不过没有自己的日志统计，所以要借助log4j来记录日志。
Hibernate也可以自己写SQL来指定需要查询的字段，但这样就破坏了Hibernate开发的简洁性。不过Hibernate具有自己的日志统计。

4.数据库扩展性比较

Mybatis由于所有SQL都是依赖数据库书写的，所以扩展性，迁移性比较差。

Hibernate与数据库具体的关联都在XML中，所以HQL对具体是用什么数据库并不是很关心。

5.缓存机制比较

相同点：Hibernate和Mybatis的二级缓存除了采用系统默认的缓存机制外，都可以通过实现你自己的缓存或为其他第三方缓存方案，创建适配器来完全覆盖缓存行为。
不同点：Hibernate的二级缓存配置在SessionFactory生成的配置文件中进行详细配置，然后再在具体的表-对象映射中配置是那种缓存。
MyBatis的二级缓存配置都是在每个具体的表-对象映射中进行详细配置，这样针对不同的表可以自定义不同的缓存机制。并且Mybatis可以在命名空间中共享相同的缓存配置和实例，通过Cache-ref来实现。
两者比较：因为Hibernate对查询对象有着良好的管理机制，用户无需关心SQL。所以在使用二级缓存时如果出现脏数据，系统会报出错误并提示。
而MyBatis在这一方面，使用二级缓存时需要特别小心。如果不能完全确定数据更新操作的波及范围，避免Cache的盲目使用。否则，脏数据的出现会给系统的正常运行带来很大的隐患。

6.总结：

Hibernate与MyBatis都可以是通过SessionFactoryBuider由XML配置文件生成SessionFactory，然后由SessionFactory 生成Session，最后由Session来开启执行事务和SQL语句。
而MyBatis的优势是MyBatis可以进行更为细致的SQL优化，可以减少查询字段，并且容易掌握。
Hibernate的优势是DAO层开发比MyBatis简单，Mybatis需要维护SQL和结果映射。数据库移植性很好，MyBatis的数据库移植性不好，不同的数据库需要写不同SQL。有更好的二级缓存机制，可以使用第三方缓存。MyBatis本身提供的缓存机制不佳。
参考博客：http://blog.csdn.net/julinfeng/article/details/19821923

F. NoSQL数据库是如何解决可扩展性问题的

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

G. 为什么说HADOOP扩展性优于MPP架构的关系型数据库

hive跟mpp的内存管理方式不大一样，mpp内存管理比较精细，他主要的想法是在每个机器上放个数据库，传统数据库的内存管理比较复杂，主要是内外存交互的东西，这样的架构决定了mpp在小数据量的时候，latency可以做的比较小，但是在大数据量的时候，throughput做不上去。
而hive的内存管理非常粗放，他后来就是maprece的job，mr的job是没有太多精细的内存管理的，他就是拼了命地scan，完了顶多就是个spill，这样的架构导致throughput很大，但是latency很高，当你集群规模很大的时候，你一般会追求很大的throughput，当数据量很大的时候，如果你用mpp那种传统的内存管理的话，大批量的计算反而会慢，而且更加占资源，所以vertica这种一开始就考虑了列式存储就是这个道理。

H. 云计算 NoSQL数据库是如何解决可扩展性问题的

NoSQL 数据库系统目前主流的有 HBase、MongoDB 和 SimpleDB等，每个产品的实现都不尽相同，还是要根据你的实际应用来分析的的。比如你使用的Hbase，那就参考hadoop的扩展方法即可。

I. 云计算 NoSQL数据库是如何解决可扩展性问题的

NoSQL
数据库系统目前主流的有
HBase、MongoDB
和
SimpleDB等，每个产品的实现都不尽相同，还是要根据你的实际应用来分析的的。比如你使用的Hbase，那就参考hadoop的扩展方法即可。

J. mysql数据库的扩展性是什么意思

memcached是基于内存的软件。
首先可以作为提升系统性能的工具。如果将memcached作为应用系统的cache服务，那么数据库不需要做任何改动。
其次可以将memcached与mysql整合为数据服务层。有两种方式。第一种是将memcached的内存容量作为mysql数据库的二级缓存，以此提升mysql的缓存容量。第二种是通过msyql的UDF（userdefined function interface）来与memcached进行数据通信，维护和更新memcached中的数据。应用程序直接通过memcached读取数据。
第一种情况适用于业务比较特殊，实在难以对数据操作进行切分的场景。waffle grid就是这样的一个开源项目。目前仅用于innodb的buffer pool。在这种情况下，memcached中的数据完全由数据库来维护。