传统关系型数据库和MapReduce的比较

传统关系型数据库和MapReduce的比较

	传统关系型数据库	MapReduce
数据量级	GB	PB
数据存取	交互式和批处理	批处理
数据更新	多次读写	一次写入，多次读取
结构	静态	动态
完整性	高	低
事务	ACID	无
横向扩展	非线性	线性

MapReduce其实是关系型数据库的补充。MapReduce适用于批量更新大的数据集，而传统关系型数据库适用于点查询和更新。对于小的数据集，传统关系型数据库依靠索引可以进行低延迟的检索，同时也能应付更新操作。但是一旦数据量级上升，（由于数据访问受限于磁道寻址）关系型数据库的B树结构执行更新操作的效率远远小于MapReduce。

结构：静态指定是结构化，动态指的是半结构化或非结构化。RDBMS是在数据库阶段安照具体数据类型处理数据，MapReduce是由用户对数据进行处理。

结构	描述
结构化数据	是有具体格式的数据
半结构化数据	结构松散，可能有一定的格式
非结构化数据	没有特定格式，比如纯文本或图像

完整性：关系型数据库往往是规范的，以保持其数据的完整性且不含冗余的数据。但是MapReduce不需要这样的规范，比如典型的Web服务器日志，每次记录都需要记录客户端的主机名，那么数据中就会多次重复出现这个主机名，也就不满足关系型数据库的规范性，依靠这样的非规范性，MapReduce才可以进行高速流读写操作。

横向扩展：对于MapReduce，程序员需要写map函数和reduce函数，每个函数定义从一个键值对到另一个键值对的映射。这些函数不关注数据集以及其所用集群的大小，可以应用于不同规模的数据集。如果输入的数量级是原先的两倍，那么执行时间也是原先的两倍。SQL查询一般没有此特性。