转：Hbase与Oracle比较（列式数据库与行式数据库）

1 主要区别

1.1、Hbase适合大量插入同时又有读的情况

1.2、 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度，Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间。

Hbase本质上只有一种操作，就是插入，其更新操作是插入一个带有新的时间戳的行，而删除是插入一个带有插入标记的行。其主要操作是收集内存中一批数据，然后批量的写入硬盘，所以其写入的速度主要取决于硬盘传输的速度。Oracle则不同，因为他经常要随机读写，这样硬盘磁头需要不断的寻找数据所在，所以瓶颈在于硬盘寻道时间。

1.3、Hbase很适合寻找按照时间排序top n的场景

1.4、索引不同造成行为的差异。

1.5、Oracle 既可以做OLTP又可以做OLAP，但在某种极端的情况下(负荷十分之大)，就不适合了。

2 ：Hbase的局限：

1、只能做简单的Key value查询，复杂的sql统计做不到。

2、只能在row key上做快速查询。

3 传统数据库的行式存储



在数据分析的场景里面，我们经常是以某个列作为查询条件，返回的结果经常也只是某些列，不是全部的列。行式数据库在这种情况下的I/O性能会很差，以Oracle为例，Oracle会有一个很大的数据文件，在这个数据文件中，划分了很多block，然后在每个block中放入行，行是一行一行放进去，挤在一起，然后把block塞满，当然也会预留一些空间，用于将来update。这种结构的缺点是：当我们读某个列的时候，比如我们只需要读红色标记的列的时候，不能只读这部分数据，我必须把整个block读取到内存中，然后再把这些列的数据取出来，换句话说，我为了读表中某些列的数据，我必须把整个列的行读完，才可以读到这些列。如果这些列的数据很少，比如1T的数据中只占了100M, 为了读100M数据却要读取1TB的数据到内存中去，则显然是不划算。

4 列式存储



同一个列的数据会挤在一起，比如挤在block里，当我需要读某个列的时候，值需要把相关的文件或块读到内存中去，整个列就会被读出来，这样I/O会少很多。

同一个列的数据的格式比较类似，这样可以做大幅度的压缩。这样节省了存储空间，也节省了I/O,因为数据被压缩了，这样读的数据量随之也少了。

行式数据库适合OLTP，反倒列式数据库不适合OLTP。

转自：/article/10940957.html