关于大数据和NoSQL和的一些片面认知

几次都有人像我传递大数据可能在未来的1-3年内带来更多的机会，所以就顺便查询了一些这些方面的资料。以下就说说片面的看法

这个“大数据”到底有多大才能为大呢？什么样的数量级？TB还是PB？目前来说没有一个明确的说法；
大数据必然带来存储和读取的各种高要求！！！很多人都在提大数据带来的数据分析服务，但是目前来看没有多少成功案例在这个方向上闪耀！因此这个方面到底能有多远无从得知，但是我们应该相信这里绝对存在机会；但不明朗！
对于大数据的存储，目前好像推荐的方案都是NoSQL的，所以我的标题把这两个方面扯在了一起。在NoSQL上我只是初略的了解了一下Hbase和mongodb的相关方案，未做深入研究所以本文的看法是片面的！
HBase比MongoDB晦涩，当然也有可能二者没有可比性；但是如果当你要了解或者试图了解这两个系统的时候，你会发觉MongoDB似乎安装配置更简单明鸟；而HBase得安装配置要求复杂多得多；甚至说MongoDB的数据库操作看起来也简单很多
这些NoSQL对于快速读非常好，高读取性能，高并发性能；但是对于高速写入和事务处理存在一些问题，所以如果你对于NoSQL感兴趣那么前提是你必须清晰的认知到他们的不同，什么情景用什么类型的数据库；NoSQL目前缺乏企业级支持，因此在选择的时候要慎重！出了问题无人可以解决；
只要是数据库，NoSQL一样会产生各种SQL类型的数据库要求：备份，导入导出，数据恢复等等，这些要先了解清楚，不要等需要的时候才了解：有没有对应的工具和方案；
这些NoSQL方案都伴发着分布式的要求和功能；
很多人在了解NoSQL方案的时候人云亦云，压根都没有清晰的了解那些产品或者方案提供的特性到底是干吗的！这点从各种网络上流传的资料可以看出来；
MongoDB使用了类似Json的Bson存储，但是我个人觉得xpath模式的查询似乎更方便；
对于那种用数据库存文件的做法，哥是真心不理解啊！不能他们所谓的高效和高性能有多高，哥都是不理解。哥只是知道多一个流程和环节就一定多很多事情！因此那种在MongoDB上炫耀文件存储的真心让我无语，当然有些特殊清楚的处理例外！
MongoDB好像对于各个语言的支持比较好，而HBase这个东西给我感觉是要桥接！
由于今天阅读的资料有限，对于NoSQL如何像SQL那样提供传统意义上统计分析了解实在不多，而SQL上在做有些分析的时候一定是多表关联，所以这个点上我还是存疑！
各种1,2,3。。。 。。。
对了，江湖一直传说的数据仓库啊，商业智能啊，请原谅我孤陋寡闻和觉悟低啊。这些被神话的东西似乎都没有超脱出我的认知和见解，真心寻找各种扫盲机会！
补充一点：我对于NoSQL的需求很奇怪，我需要一种轻量型但是有一定程度并发性能的单机数据库，用来代替sqlite，哈哈哈，让你们见笑了！
再补充一点：之前有资料谈到了Hadoop的大数据的高性能分析，但是为啥我今天这些资料里面没有提及类似的东西呢？另外一点如果在某一个双向可以解决的场景中，SQL和NoSQL到底有多大的差别呢！！！
2013.03.03 MongoDB 在MAC 上进行单机测试的时候发觉当记录很大需要进行文件创建时，会遇到非常明显的瓶颈现象！