Tartalomjegyzék:
Tisztában van a régi építészet és a hagyományos SQL adatbázisok alapvető hibáival? Tudta, hogy az SQL adatbázisokat nem úgy tervezték, hogy méretezzék az olvasást és az írást? Kíváncsi, vajon a hagyományos SQL-adatbázis problémákat tud-e okozni az online elemzés feldolgozásához? Sajnos a válasz határozott igen. Annak ellenére, hogy a DBA-k munkaigényes beavatkozása az adatbázisok méretezésére a meglévő vállalati szükségleteken túlmutató, az üzleti adatok hatalmas mennyisége és sebessége nagyon megnehezíti a dinamikus igényekhez való alkalmazkodást, elkerülve az állásidőket és a késéseket. Ezek a kihívások nem azt jelentik, hogy lehetetlen az SQL adatbázis méretezése. Ez csak azt jelenti, hogy a folyamat minden oldalán kihívásokkal teli. Tanuljuk meg miért. (Az SQL-vel kapcsolatos további információkért lásd: Hogyan segíthet az SQL a Hadoop-on a nagy adatok elemzésében?)
A monolitikus adatbáziskezelő rendszerek hiányosságai
A meglévő adatbázis-architektúrák egy viszonylag központosított korszakban, amikor a szoftvert statikus környezetben telepítették, és nem támogatják az egyre növekvő mobil világot, ahol az alkalmazásokhoz bármikor, bárhol elérhetők. Manapság a szoftverhasználók folyamatos javulást akarnak a használhatóságban, és elvárják, hogy a SaaS gyártói új funkciókat és funkciókat szállítsanak az üzleti céljaik eléréséhez.
A régebbi adatbázis-technológiák azonban a következő okok miatt nem elégítenek ki a mai elosztott és felhőkörnyezetek igényeinek:
