百万级别数据,数据库Mysql,Mongodb,Hbase如何选择
情况说明:
现在需要做一个数据存储,500w左右的数据,日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来,供日后的数据分析用?使用上面说的三种数据库中的哪中比较好?是否有必要建立集群?
个人看法是:从长远角度看,由于单台机器的性能瓶颈,后期肯定要做集群,单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此,使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡,而mysql的均衡器是第三方的,无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集群能很好的解决这个问题,而且它的读写性能也快。Hbase提供了大数据存储的解决方案。
回到我问题,最终是要在大数据的基础上做数据分析,虽然mongodb也能与Mapreduce整合,但想必Hbase做这一块会更有优势。
我们的需求是做一个数据仓库,不是线上数据,即是OLAP。数据来源是很多的线上数据库(我们用的是mysql),每隔一段时间会同步数据过来(大概是几天的样子)。这些数据将用于日后的数据分析。因此,对实时性要求不是很高。
答案:
百万级的数据,无论侧重OLTP还是OLAP,当然就是MySql了。
过亿级的数据,侧重OLTP可以继续Mysql,侧重OLAP,就要分场景考虑了。
实时计算场景:强调实时性,常用于实时性要求较高的地方,可以选择Storm;
批处理计算场景:强调批处理,常用于数据挖掘、分析,可以选择Hadoop;
实时查询场景:强调查询实时响应,常用于把DB里的数据转化索引文件,通过搜索引擎来查询,可以选择solr/elasticsearch;
企业级ODS/EDW/数据集市场景:强调基于关系性数据库的大数据实时分析,常用于业务数据集成,可以选择Greenplum;
数据库系统一般分为两种类型:
传统数据库侧重交易处理,即OLTP,关注的是多用户的同时的双向操作,在保障即时性的要求下,系统通过内存来处理数据的分配、读写等操作,存在IO瓶颈。
OLTP(On-Line Transaction Processing,联机事务处理)系统也称为生产系统,它是事件驱动的、面向应用的,比如电子商务网站的交易系统就是一个典型的OLTP系统。OLTP的基本特点是:
分析型数据库是以实时多维分析技术作为基础,即侧重OLAP,对数据进行多角度的模拟和归纳,从而得出数据中所包含的信息和知识。
OLAP(On-Line Analytical Processing,联机分析处理)是基于数据仓库的信息分析处理过程,是数据仓库的用户接口部分。OLAP系统是跨部门的、面向主题的,其基本特点是:
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