
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
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29