大家好，關于hbase和傳統關系數據庫的區別很多朋友都還不太明白，今天小編就來為大家分享關于hbase和hadoop的關系的知識，希望對各位有所幫助！

hbase是還是組件數據庫

HBase–HadoopDatabase，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PCServer上搭建起大規模結構化存儲集群。

與FUJITSUCliq等商用大數據產品不同，HBase是GoogleBigtable的開源實現，類似GoogleBigtable利用GFS作為其文件存儲系統，HBase利用HadoopHDFS作為其文件存儲系統；Google運行MapReduce來處理Bigtable中的海量數據，HBase同樣利用HadoopMapReduce來處理HBase中的海量數據；GoogleBigtable利用Chubby作為協同服務，HBase利用Zookeeper作為對應。

hbase與mpp數據庫的區別

hbase

HBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫，該技術來源于FayChang所撰寫的Google論文“Bigtable：一個結構化數據的分布式存儲系統”。

mpp數據庫

大規模并行分析（MPP）數據庫（AnalyticalMassivelyParallelProcessing(MPP)Databases）是針對分析工作負載進行了優化的數據庫：聚合和處理大型數據集。MPP數據庫往往是列式的，因此MPP數據庫通常將每一列存儲為一個對象，而不是將表中的每一行存儲為一個對象（事務數據庫的功能）。這種體系結構使復雜的分析查詢可以更快，更有效地處理。

非關系型數據庫和關系型數據庫區別，優勢比較

隨著大數據的發展，數據庫也越來越受重視了。當前數據庫分為關系型數據庫和非關系數據庫。下面通俗的解釋區別和優缺點。

概念的解釋

關系型數據庫：指采用了關系模型來組織數據的數據庫。這邊關系可以理解為表，所以

系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型數據庫就是由二維表及其之間的聯系所組成的一個數據組織。

非關系型數據庫：指非關系型的，分布式的，且一般不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。非關系型數據庫以鍵值對存儲，且結構不固定，每一個元組可以有不一樣的字段，每個元組可以根據需要增加一些自己的鍵值對，不局限于固定的結構，可以減少一些時間和空間的開銷。

兩者優缺點分析

關系型數據庫的優點：

容易理解,它的邏輯類似常見的表格使用方便,都使用sql語句,sql語句非常的成熟數據一致性高,冗余低,數據完整性好,便于操作技術成熟,功能強大,支持很多復雜操作

缺點：

每次操作都要進行sql語句的解析,消耗較大不能很好的滿足并發需求,特別是海量數據爆發,關系型數據庫讀寫能力會顯得不足關系型數據庫往往每一步都要進行加鎖的操作,也造成了數據庫的負擔數據一致性高,有時也會使數據的存儲不靈活

非關系數據庫優點：

用戶可以根據需要去添加自己需要的字段，為了獲取用戶的不同信息，不像關系型數據庫中，要對多表進行關聯查詢。僅需要根據id取出相應的value就可以完成查詢。高并發,讀寫能力強，分布式計算低成本，架構的靈活性；沒有復雜的關系。弱化數據結構一致性,使用更加靈活，有良好的可擴展性

缺點：

沒有標準化；查詢功能有限。操作靈活導致容易出錯和混亂常見的關系型數據庫和非關系型數據庫

關系型的常見的有

Oracle，MicrosoftSQLServer，MySQL，PostgreSQL，DB2，MicrosoftAccess，SQLite，Teradata，MariaDB(MySQL的一個分支)，SAP

常見的非關系型數據庫

NoSql、Cloudant、MongoDB、redis、HBase

區別的總結

首先一般非關系型數據庫是基于CAP模型，而傳統的關系型數據庫是基于ACID模型的

1.數據存儲結構：

首先關系型數據庫一般都有固定的表結構，并且需要通過DDL語句來修改表結構，不是很容易進行擴展，而非關系型數據庫的存儲機制就有很多了，比如基于文檔的，K-V鍵值對的，還有基于圖的等，對于數據的格式十分靈活沒有固定的表結構，方便擴展，因此如果業務的數據結構并不是固定的或者經常變動比較大的，那么非關系型數據庫是個好的選擇

2.可擴展性

傳統的關系型數據庫給人一種橫向擴展難，不好對數據進行分片等，而一些非關系型數據庫則原生就支持數據的水平擴展(比如mongodb的sharding機制)，并且這可能也是很多NoSQL的一大賣點，其實象Mysql這種關系型數據庫的水平擴展也并不是難，即使NoSQL水平擴展容易但對于向跨分片進行joins這種場景都沒有什么太好的解決辦法，不管是關系型還是非關系型數據庫，解決水平擴展或者跨分片Joins這種場景，在應用層和數據庫層中間加一層中間件來做數據處理也許是個好的辦法

3.數據一致性

非關系型數據庫一般強調的是數據最終一致性，而不沒有像ACID一樣強調數據的強一致性，從非關系型數據庫中讀到的有可能還是處于一個中間態的數據，因此如果你的業務對于數據的一致性要求很高，那么非關系型數據庫并不一個很好的選擇，非關系型數據庫可能更多的偏向于OLAP場景，而關系型數據庫更多偏向于OLTP場景。

hbase和SQL的區別

兩者屬于不同類型數據庫。HBASE是按列存儲型數據庫，MySQL是關系型數據庫。

1.數據類型，Hbase只有簡單的字符類型，所有的類型都是交由用戶自己處理，它只保存字符串。而關系數據庫有豐富的類型和存儲方式。

2.數據操作：HBase只有很簡單的插入、查詢、刪除、清空等操作，表和表之間是分離的，沒有復雜的表和表之間的關系，而傳統數據庫通常有各式各樣的函數和連接操作。

3.存儲模式：HBase是基于列存儲的，每個列族都由幾個文件保存，不同的列族的文件時分離的。而傳統的關系型數據庫是基于表格結構和行模式保存的

4.數據維護，HBase的更新操作不應該叫更新，它實際上是插入了新的數據，而傳統數據庫是替換修改

5.可伸縮性，Hbase這類分布式數據庫就是為了這個目的而開發出來的，所以它能夠輕松增加或減少硬件的數量，并且對錯誤的兼容性比較高。而傳統數據庫通常需要增加中間層才能實現類似的功能。

mongodb,redis,hbase，三者都是nosql數據庫，他們的最大區別和不同定位是什么

1.如果你對數據的讀寫要求極高，并且你的數據規模不大，也不需要長期存儲，選redis；

2.如果你的數據規模較大，對數據的讀性能要求很高，數據表的結構需要經常變，有時還需要做一些聚合查詢，選MongoDB；

3.如果你需要構造一個搜索引擎或者你想搞一個看著高大上的數據可視化平臺，并且你的數據有一定的分析價值或者你的老板是土豪，選ElasticSearch；

4.如果你需要存儲海量數據，連你自己都不知道你的數據規模將來會增長多么大，那么選HBase。

而對于分布式數據庫的選擇，初步來看實際上可以分為三類

1.偏基于Hadoop體系架構和分布式存儲的，類似HDFS庫和HBase數據庫，也包括中間類型MongoDB

2.偏內存和緩存類的，類似Redis庫

3.偏全文檢索類和數據分析類的，類似ElasticSearch和Solr庫

分布式數據庫和傳統數據庫的區別

分布式文件系統（dfs）和分布式數據庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。

分布式數據庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型數據庫會定義數據元組schema，存入取出刪除的粒度較小。

分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoopdistributedfilesystem）。分布式數據庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式數據庫以分布式文件系統做基礎存儲。

關于hbase和傳統關系數據庫的區別到此分享完畢，希望能幫助到您。