说到大数据，有谁会想到数据库吗？

说到大数据，不知道大家的第一反应是什么？

Hadoop，一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

有人会想到数据库吗？

应该不会！

因为在人们的概念中，传统关系型数据库主要应用在OLTP（On-Line Transaction Processing联机事务处理过程）等，以交易为核心的业务，通常是关键业务。

但是不知道大家注意到没有：新的12cR2的一大特点就是顺应大数据应用的需要，提供从数据仓库到大数据的支持。“一个数据库同时支持OLTP和ＯLAP（Online Analytical Processing, 联机实时分析） ，不需要划分在线/离线的业务。”该数据库厂商说。

如今，关系型数据库可以保存任何类型的数据，能够支持关系型数据SQL查询，也能够提供针对Hadoop、对象存储的NoSQL查询能力，还可以访问JSON格式的数据。

如此，岂不就是一个大数据分析的完整解决方案吗？

华为MPP+Shared-nothing数据库

图灵奖得主，数据库领域的布道者Michael Stonebraker曾经说过：传统数据库架构是30年前，以OLTP应用为主设计的。如今，大数据属于OLAP，应采用新技术架构。

新技术思路是要由“一种架构支持所有应用”转变成“多种架构支持多类应用”，Stonebreaker说。

传统数据库给人另外一个印象就是价格昂贵。数据库在数据一致性、可靠性、安全性等技术环节上所表现出来的水平，让数据库适用于关键业务应用，以及分析报表等。

但大数据的特点有所不同，其中很重要一点就是其价值密度比较低，需要的存储容量会比较大，有时会达到PB级。如此一来，传统关系型数据库，数据进不去、查不出、存不下和扩容难等问题就暴露无遗。

针对传统关系型数据库存在的问题，一种新的构建于x86开放平台上的MPP（Massively Parallel Processing）架构+shared-nothing架构的企业级数据库产品应运而生。

华为GaussDB 200企业级数据库无疑是其中的佼佼者。

华为GaussDB 200

华为GaussDB 200开始于2012年，研发团队分析了业界数据库相关理论和技术，在基于传统关系型数据库的SQL引擎和事务强一致性等基础上，进行了分布式、并行计算的改造。历时6年，打造了一款架构领先的分析型数据库，为各行业PB级海量数据分析提供有竞争力的解决方案。

GaussDB 200可以很好兼容标准ANSI SQL 99/2003语法和PostgreSQL生态。

与传统数据仓库产品使用专有硬件不同，GaussDB 200运行在通用X86服务器上，采用MPP+shared-nothing架构，因而能够具备良好的扩展性。可以在不中断业务的前提下，实现数据库的在线扩容。

这个扩容采用表级扩容机制，即完即用，支持未扩容表与已扩容表之间关联分析；通过引入一套增量机制记录扩容重分布过程中的数据修改（增删改），待基线数据重分布完成后，将增量数据Merge到扩容后的集群中；提供任务自动等待Retry机制，确保新旧数据切换业务不中断、无感知。

GaussDB 200 MPP节点间并行+SMP单机多核并行+列存向量化指令集并行+LLVM机器码编译等技术，可以充分发挥集群硬件资源，能够达到万亿级数据查询秒级响应的能力。其中通用X86服务器上，可以提供弹性集群、跨代兼容等特性，避免硬件锁定。

在架构设计上，硬件中磁盘、交换机、网卡等均采用高可用设计；软件上则采用全组件高可靠架构，协调节点多活，数据节点独创主+备+Handoff三重数据保护，GTM（Global Transaction Management）等进程采用主备方案。可以确保集群中任意一个节点故障业务不中断。

安全性方面，新产品支持客户端连接的SSL认证服务；并通过了华为网络安全实验室ICSL认证，遵从英国颁布的网络安全标准。

GaussDB 200支持通过SQL访问HDFS上的数据，支持C UDF，支持全文检索，从而为数据业务创新，提供简单应用的技术手段。

小结

很多时候，大数据应用并不是技术之争，适用就好。与数据库相比，Hadoop能够提供更加细颗粒度的数据分析，有些用户也是利用Hadoop来解决传统数据库数据分析性能不足的问题。但也有很多时候，数据建模也成为了很多用户难以逾越的障碍。任何技术应用是要和应用的场景进行对应，用户要根据自身的情况选择最合适技术路线。