京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Michael Stonebraker,数据库领域的布道者,著名的数据库科学家,美国工程院院士,冯诺依曼奖的获得者,第一届SIGMOD Edgar F. Codd创新奖的得主,曾担任Informix CTO。他在1992年提出对象关系数据库模型,在加州伯克利分校任计算机教授达25年,更是众多数据库公司的创始人之一,其中包括Ingres、Illustra、Cohera、StreamBase Systems和Vertica等,目前是麻省理工学院教授,所参与的项目包括:Aurora,C-Store,H-Store,Morpheus,以及SciDB系统等。
Stonebraker是SQL Server/Sysbase奠基人,87年左右,Sybase联合了微软,共同开发SQL Server。原始代码的来源与Ingres有些渊源。后来1994年,两家公司合作终止。此时,两家公司都拥有一套完全相同的SQLServer代码。也可以认为,Stonebraker教授是目前主流数据库的奠基人。
2014年12月12-14日北京召开的2014中国大数据技术大会(暨第二届CCF大数据学术会议)正在邀请数据库领域的布道者Michael Stonebraker,希望能有机会带大家领略大数据时代数据库领域的最前沿思想。
数据库领域的布道者Michael Stonebraker
2012年,他发现一个有趣的现象:相当一部分计算机学团体已重新制定了其研究课题,并加盟到了“大数据”大旗麾下,发觉大数据已然成为最时髦的术语。他结合自己在数据库(根据定义,数据库就是处理大数据的)领域侵淫多年,特撰写了四篇博文来解释他对“大数据”的理解。
他对大数据有如下四种含义:
大数据量、“小分析学”。此处的目标是对极大量的数据集使用SQL。对大数据集,没有人会用“Select *”来查询因为其返回太子节(terabyte)的数据使接收者无法应付。替代方案,则是对海量数据把注意力放在SQL的分析功能上,如count、sum、max、min、avg等,可辅之以group_by。我将此称作“小分析学”,以便把这个用例(use case)区别于下面的场合。
对大量数据使用大分析学。“大分析学”在此的含义是:对海量数据施用数据聚类(clustering)、回归分析、机器学习、以及其他更为复杂的分析手段。目前,用户倾向于采用统计学软件包如R、SPSS、SAS等来实现。其他方案是使用线性代数软件包,例如:ScalaPack或Arpack。最后,也有大量自行开发的代码在使用中。
大速度。其含义是:对电子交易、实时网页广告投放、实时客户针对营销、移动社交网络等应用,能够吸收并处理“灭火水龙带”式的数据涌入。此用例在大型网站公司和华尔街盛行,二者都倾向于自行开发。
大多样性。许多企业面临整合日益扩大的多种数据源,而数据格式千差万别,例如:电子表格、网页、XML、传统的关系型数据库等。许多企业认为这是最头疼的问题。从历史上来说,萃取、转置、加载(ETL)供应商在此市场上对有限的数据源曾提供服务。
他第一篇博文中专门讨论了大量数据的小分析学,尔后的三篇博文将运用实例论及其他三点,感兴趣的可以到Stonebraker的博客查看。(原文链接: 一、 二、 三、 四)
去年底,Stonebraker还参加了一期 Structure Show,谈论自己对数据库市场的观点,包括NoSQL和Oracle的未来,当然还有Facebook的MySQL问题。若使用或研究数据库技术的人想听整个访谈,请点击 这里。以下是一些精华摘要:
1. 单一模式不能包打天下:“任何我可以想到的垂直市场,相比传统的关系型数据库系统,总会有一些更合适的解决方案。”Stonebraker 如是说。事实上,这是他一贯的主张。但今时今日这一主张看起来更有说服力了。现在有用于数据分析的列存储架构,用于交易的内存架构,当然也有用于简单的键值操作及新数据类型的NoSQL架构。甚至图形数据库都开始步入商用。
2. 数据库领域可以有很多赢家:“将有3到5个,甚至6个非常不同的数据库系统架构成为赢家,而在每一类下都会有2到3个成功的供应商。”Stonebraker预测:“我的核心观点是,传统的关系型数据库系统将慢慢收缩,这一切转变也许需要十年。”
3. NoSQL会被广泛接受:“我的预测是NoSQL将意味着不止SQL。”Stonebraker说,“Cassandra和MongoDB已经宣布了类似这样的东西,如果你放下你的偏见,那么这种高级语言基本上就是SQL。”人们已经不那么看好单纯的底层语言的价值。Stonebraker认为NoSQL系统将来也要拥抱ACID。而这一切可能正在发生。
4. Oracle将感受到来自SAP的压力:“我觉得另一个非常有趣的事是SAP在数据库领域还没有得到很多关注,现在SAP的客户同时也是Oracle最大的客户。”Stonebraker说:“在这些巨头中,Oracle和SAP会好好地干上一架。”
现在说这个可能有点早了,我们也不知道SAP的客户将如何回应切换数据库的游说。不过Stonebraker补充说:“我的预期是,SAP会给客户一个信服的理由,让他们从Oracle迁移到HANA。”
5. Facebook会继续寻找MySQL的替代品,不过可能劳而无功:“Facebook面对的是这个星球上最难的数据管理问题之一。”Stonebraker说。“他们花了数年的时间尝试从MySQL迁移到别的系统,但是到目前为止还没有发现可以匹配他们规模的替代品。”
相比几年前的观点,Stonebraker现在的主张已经有所缓和。可能这是因为Facebook分享了他们在MySQL上做的一些努力,包括为了维持MySQL系统的运行所作的精妙的配置。然而这一缓和,与其说是对MySQL的支持,不如说是对Facebook的数据库改造的认同。
最后,Stonebraker的总结一如既往的幽默:“传统的数据库销售商提供的产品,它们的代码基础和25年前一样,现在正让它们退休的时候了。(文章来自:CDA数据分析师)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21