传统关系型数据库与MapReduce的比较中,横向扩展的非线性和线性是怎样的含义

线性扩展的意思，简单的理解，就是：

获得的扩展能力和增加的资源成比例。

例如：原有2个tasktracker节点，每个可以运行20个task。现在计算能力不够了，新增加一个节点，资源相当于增加了50%，那么，你获得的扩展了的计算能力，也增加到原来的150%。这是MapReduce的扩展能力。

对于传统关系型数据库来说，都是单节点的，例如原来用一个mysql来处理，当你觉得计算能力不够的时候，你没办法说我新增一台同样配置的机器，就把计算能力提高到原来的200%。一般需要更换原来的硬件，才能提高计算能力，那样就是不是横向扩展了。

传统数据库是关系型数据库，开发这种数据库的目的，是处理永久、稳定的数据。

关系数据库强调维护数据的完整性、一致性，但很难顾及有关数据及其处理的定时限制，不能满足工业生产管理实时应用的需要，因为实时事务要求系统能较准确地预报事务的运行时间。

常见的关系型数据库管理系统产品有Oracle、SQL Server、Sybase、DB2、Access等。 1Oracle

Oracle是1983年推出的世界上第一个开放式商品化关系型数据库管理系统。它采用标准的SQL结构化查询语言，支持多种数据类型，提供面向对象存储的数据支持，具有第四代语言开发工具，支持Unix、Windows NT、OS/2、Novell等多种平台。除此之外，它还具有很好的并行处理功能。Oracle产品主要由Oracle服务器产品、Oracle开发工具、Oracle应用软件组成，也有基于微机的数据库产品。主要满足对银行、金融、保险等企业、事业开发大型数据库的需求。

2SQL Server

SQL即结构化查询语言（Structured Query Language，简称为SQL）。SQL Server最早出现在1988年，当时只能在OS/2 *** 作系统上运行。2000年12月微软发布了SQL Server 2000，该软件可以运行于Windows NT/2000/XP等多种 *** 作系统之上，是支持客户机/服务器结构的数据库管理系统，它可以帮助各种规模的企业管理数据。

随着用户群的不断增大，SQL Server在易用性、可靠性、可收缩性、支持数据仓库、系统集成等方面日趋完美。特别是SQL Server的数据库搜索引擎，可以在绝大多数的 *** 作系统之上运行，并针对海量数据的查询进行了优化。目前SQL Server已经成为应用最广泛的数据库产品之一。

由于使用SQL Server不但要掌握SQL Server的 *** 作，而且还要能熟练掌握Windows NT/2000 Server的运行机制，以及SQL语言，所以对非专业人员的学习和使用有一定的难度。

3Sybase

1987年推出的大型关系型数据库管理系统Sybase，能运行于OS/2、Unix、Windows NT等多种平台，它支持标准的关系型数据库语言SQL，使用客户机/服务器模式，采用开放体系结构，能实现网络环境下各节点上服务器的数据库互访 *** 作。技术先进、性能优良，是开发大中型数据库的工具。Sybase产品主要由服务器产品Sybase SQL Server、客户产品Sybase SQL Toolset和接口软件Sybase Client/Server Interface组成，还有著名的数据库应用开发工具PowerBuilder。

4DB2

DB2是基于SQL的关系型数据库产品。20世纪80年代初期DB2的重点放在大型的主机平台上。到90年代初，DB2发展到中型机、小型机以及微机平台。DB2适用于各种硬件与软件平台。各种平台上的DB2有共同的应用程序接口，运行在一种平台上的程序可以很容易地移植到其他平台。DB2的用户主要分布在金融、商业、铁路、航空、医院、旅游等各个领域，以金融系统的应用最为突出。

5Access

Access是在Windows *** 作系统下工作的关系型数据库管理系统。它采用了Windows程序设计理念，以Windows特有的技术设计查询、用户界面、报表等数据对象，内嵌了VBA（全称为Visual Basic Application）程序设计语言，具有集成的开发环境。Access提供图形化的查询工具和屏幕、报表生成器，用户建立复杂的报表、界面无需编程和了解SQL语言，它会自动生成SQL代码。

Access被集成到Office中，具有Office系列软件的一般特点，如菜单、工具栏等。与其他数据库管理系统软件相比，更加简单易学，一个普通的计算机用户，没有程序语言基础，仍然可以快速地掌握和使用它。最重要的一点是，Access的功能比较强大，足以应付一般的数据管理及处理需要，适用于中小型企业数据管理的需求。当然，在数据定义、数据安全可靠、数据有效控制等方面,它比前面几种数据库产品要逊色不少。

数据发展过程中产生过三种基本的数据模型，它们是层次模型、网状模型和关系模型。这三种模型是按其数据结构而命名的，前两种采用格式化的结构。在这类结构中实体用记录型表示，而记录型抽象为图的顶点，记录型之间的联系抽象为顶点间的连接弧，整个数据结构与图相对应。

其中层次模型的基本结构是树形结构；网状模型的基本结构是一个不加任何限制条件的无向图。关系模型为非格式化的结构，用单一的二维表的结构表示实体及实体之间的联系，关系模型是目前数据库中常用的数据模型。

组成要素

数据模型所描述的内容：数据结构、数据 *** 作、数据约束。

1、数据结构：数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据 *** 作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的 *** 作和约束。

2、数据 *** 作：数据模型中数据 *** 作主要描述在相应的数据结构上的 *** 作类型和 *** 作方式。

3、数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、它们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。

图数据库是基于图模型的数据库。相比较于关系型数据库，图数据库是真正注重“关系”的数据库。图数据库的功能是传统关系型数据库的一个拓展。简单来说图数据库比起关系型数据库多了许多数据间的联系，这些联系的发现又要基于图数据库里面的图计算来发现和展示，前段时间云栖大会里面提到的GraphScope，就是阿里开发的做图计算图分析的一站式平台。您的采纳是我的动力

文档数据库与传统的关系数据库差异显著。关系数据库通常将数据存储在相互独立的表中，这些表由程序开发者定义，一个单一的对象可能散布在若干表中。 对于一个给定对象，文档数据库将其所有信息存储在数据库内某个单一实例中，并且存储的每一个对象可以不同于任一其它对象。这简化了将对象装加载数据库的过程，通常能消除对对象关系映射等类似方案的需求。文档数据库不同于关系数据库，关系数据库基于了关系模型，而文档数据库采用了半结构化模型，没有在数据和模式之间的分离，使用的结构的数量依赖于目标用途。在半结构化数据中，属于相同类的实体可有不同的属性，即使它们被分组在一起，并且属性的次序是不重要的。

关系数据库是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。

关系模型是由埃德加·科德于1970年首先提出的，并配合“科德十二定律”。现如今虽然对此模型有一些批评意见，但它还是数据存储的传统标准。

标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言，这种语言执行对关系数据库中数据的检索和 *** 作。 关系模型由关系数据结构、关系 *** 作集合、关系完整性约束三部分组成。

简单说，关系型数据库是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库。

一个大型、稳健、成熟的分布式系统的背后，往往会涉及众多的支撑系统，我们将这些支撑系统称为分布式系统的基础设施。除了前面所介绍的分布式协作及配置管理系统ZooKeeper,我们进行系统架构设计所依赖的基础设施，还包括分布式缓存系统、持久化存储、分布式消息系统、搜索引擎，以及CDN系统、负载均衡系统、运维自动化系统等，还有后面章节所要介绍的实时计算系统、离线计算系统、分布式文件系统、日志收集系统、监控系统、数据仓库等。

分布式缓存主要用于在高并发环境下，减轻数据库的压力，提高系统的响应速度和并发吞吐。当大量的读、写请求涌向数据库时，磁盘的处理速度与内存显然不在一个量级，因此，在数据库之前加一层缓存，能够显著提高系统的响应速度，并降低数据库的压力。作为传统的关系型数据库，MySQL提供完整的ACID *** 作，支持丰富的数据类型、强大的关联查询、where语句等，能够非常客易地建立查询索引，执行复杂的内连接、外连接、求和、排序、分组等 *** 作，并且支持存储过程、函数等功能，产品成熟度高，功能强大。但是，对于需要应对高并发访问并且存储海量数据的场景来说，出于对性能的考虑，不得不放弃很多传统关系型数据库原本强大的功能，牺牲了系统的易用性，并且使得系统的设计和管理变得更为复杂。这也使得在过去几年中，流行着另一种新的存储解决方案——NoSQL，它与传统的关系型数据库最大的差别在于，它不使用SQL作为查询语言来查找数据，而采用key-value形式进行查找，提供了更高的查询效率及吞吐，并且能够更加方便地进行扩展，存储海量数据，在数千个节点上进行分区，自动进行数据的复制和备份。在分布式系统中，消息作为应用间通信的一种方式，得到了十分广泛的应用。消息可以被保存在队列中，直到被接收者取出，由于消息发送者不需要同步等待消息接收者的响应，消息的异步接收降低了系统集成的耦合度，提升了分布式系统协作的效率，使得系统能够更快地响应用户，提供更高的吞吐。

当系统处于峰值压力时，分布式消息队列还能够作为缓冲，削峰填谷，缓解集群的压力，避免整个系统被压垮。垂直化的搜索引擎在分布式系统中是一个非常重要的角色，它既能够满足用户对于全文检索、模糊匹配的需求，解决数据库like查询效率低下的问题，又能够解决分布式环境下，由于采用分库分表，或者使用NoSQL数据库，导致无法进行多表关联或者进行复杂查询的问题。

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