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大数据用什么数据库(几亿数据存储用什么数据库)

在数字时代 ， 我们的一举一动 ， 一言一行都变成了海量的数据 。
很多人都有过这样的经历——你可以在银行和运营商随时查看最近几个月或者近一年的账单；但当时间跨度超过一年时 ， 系统的查询时间会更长 ， 你可能会断断续续地等待几秒钟 。并不是系统“懒” ， 相反 ， 它是在帮你全速从以前的数据库中检索数据 。
这就是线上业务和线下业务的区别 。对于那些检索频率高、应用范围广的数据 ， 很多都存储在在线数据库中 ， 方便用户随时检索；而那些时间长或者检索频率低的数据会更多地存储在离线数据库中 ， 这样可以进一步降低使用成本 ， 提高整个系统的资源利用效率 。
但这种优势并不是普遍的 。数据查询和检索是一项复杂的工程 。要知道 ， 目前国内已经有60多种类型的商业数据库 ， 还不包括很多企业开发的开源版本 。换句话说 ， 这些不同品牌的数据库很容易对数据应用造成壁垒 ， 也让你在数据应用中遇到问题 ， 包括应用复杂度、数据处理速度、系统吞吐量、平台部署和调优等 。 ， 相应影响用户决策 ， 制约行业发展 。要解决这个问题 ， 最重要的是提高数据检索的效率 ， 即提高数据处理性能和系统吞吐量 。
以最关注安全稳定的金融业务为例 。我们许多人都有与银行打交道的经验 。以前我们去银行办理业务 ， 大部分都是对应后端的结构化数据库 。比如我们的每一笔交易都在这里；但是现在银行也很强调非结构化数据的应用 ， 比如人脸识别、开户全过程录像等 。这些非结构化的数据也需要存储在数据中 ， 这也改变了原有的数据应用形式和模式 。
在传统环境下 ， 大部分数据库都是为结构化数据构建的 ， 而且大部分都是机械硬盘 。虽然很多人对数据库的性能有所了解 ， 但受限于吞吐能力 ， 大多对数据库的性能要求不高 ， 甚至对其稳定性要求更好 。然而 ， 随着大数据和人工智能时代的到来 ， 高效率、低延迟、实时响应等需求的出现 ， 使得传统数据库不再复合应用需求 ， 越来越多的供应商开始结合全闪存开发新的数据库平台 ， 以满足用户对极致性能的需求 。
分布式数据库的出现正好解决了数据利用的效率和安全性等许多问题 。集群中的每台服务器都可能拥有完整的DBMS副本或部分DBMS副本 ， 并拥有自己的本地数据库 。许多位于不同地点的计算机通过网络相互连接 ， 形成一个完整的、全球性的、逻辑上集中而物理上分散的大型数据库 。这样 ， 既提高了数据检索的效率 ， 又提高了数据的安全性和稳定性 。
明星科技就是其中的佼佼者 。作为一家专注于企业级大数据基础软件的公司 ， 星环科技自成立以来推出了多个大数据基础软件平台 ， 尤其是一款名为Transwarp ArgoDB的分布式关系数据库产品 ， 得到了业界的认可和青睐 。甚至在几年前 ， 星环技术就已经成为英特尔与Transwarp ArgoDB合作的精选解决方案之一 。通过最近的升级 ， Transwarp ArgoDB还采用了最新发布的第三代英特尔至强可扩展处理器 ， 从而将其性能提升到一个新的水平 。
Argo一词取自太阳帆 ， 太阳帆从一个中心开始 ， 展开多个叶片 。也是星座名 。星环科技以Argo命名自己的分布式flash数据库产品 ， 可见一个多模式的数据库可以满足各种应用场景 。同时 ， 太阳帆的螺旋结构具有运动感和速度感 ， 显示了ArgoDB的高性能 。也希望太阳帆Argo能帮助客户在大数据的世界里漫游 ， 和大家一起破浪前行 。事实上 ， 结合当前开源和开放的趋势 ， 分布式数据库也成为了许多企业的选择 。Transwarp ArgoDB以其完整的SQL支持、分布式事务支持、实时和批量数据访问、海量数据的OLAP和离线分析以及对三级混合存储的支持得到了业界的认可 。在这五个特性中 ， 后三个直接关系到全闪存的性能 。
如“实时、批量数据访问” 。ArgoDB的这一特性支持实时和批量数据导入方法 。在线服务使用实时数据访问来保证数据的及时性；数据仓库等离线业务采用批量数据导入方式 ， 因此吞吐量更高 。显然 ， 这要求系统具有实时响应的效果 。借助Intel flash平台的优势 ， ArgoDB不仅可以保质保量地完成数据写入的任务 ， 还支持PB级数据量的离线分析和高并发实时/准实时数据集市服务 ， 大大提高了系统的存储和计算能力 ， 具有更大的性能优势 。


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