收集数据的重点是获得洞察力，随着技术的快速发展，大数据成为新常态。这里的“大数据”是指来自多个来源的大量呈指数增长的数据集。

SQL已成为大数据的代名词，通常被视为开发人员和数据专业人员与数据交互的选择。因此，大数据工具和框架也在其操作系统中采用了SQL。但是为什么呢？

继续阅读以了解SQL是否可用于大数据以及大数据管理和分析的一些技巧。

SQL可以用于大数据吗？

问题“SQL 可以用于大数据吗？”引起了很多争论。简短的回答是“是的”。不过，有一个“但是”。

这个问题的答案取决于几个因素，比如数据库和它们运行的环境。但是，无论如何，SQL在大数据领域占有一席之地。

SQL被开发人员和数据专业人员视为事实上的语言，用于访问和交互式查询来自各种数据源的数据。因此，许多组织和大型科技公司对其进行了大量的投资。

开发SQL时，目的很简单：一种可以交互、查询和操作数据库中数据的语言。虽然它非常高效并且在这项任务中表现出色，尤其是在关系数据库管理系统方面，但在一些瓶颈或情况下，NoSQL更受青睐。例如，在处理非结构化数据时。

但是，这并不会使SQL过时。

在大数据领域，SQL之所以如此伟大，是因为它综合了各种优势——从它的广泛采用到它的开源根基、简单性、安全性、可靠性、数据一致性和关系性。

此外，一些日常应用程序也使用SQL来存储、分析和处理大数据。例如，大多数银行机构将交易记录保存在Oracle数据库中。因此，它处理大数据的能力得到了证明。

尽管担心SQL将无法管理非结构化数据，但大多数现代数据库系统都支持SQL和类似SQL的语法，因为它们具有优势。

那么，什么时候应该将SQL用于大数据呢？

何时将SQL用于大数据？

当可靠性、安全性、数据有效性和一致性是业务优先级时，您应该使用SQL。

它最适用于关系数据库，它最适用于多行事务和具有固定模式的数据。但是，这并不意味着每个SQL系统都是完全相关的。

固定模式在存储数据之前需要预定义的结构化格式。该模式允许您在不扭曲先前存储的数据的情况下查询和修改数据，从而确保数据的一致性。

此外，SQL数据库的ACID事务属性提供了所有操作的完全一致性、完整性、可预测性和可靠性——这是大多数NoSQL数据库所缺乏的。ACID属性确保事务中的所有操作都遵循：

• 原子性：它要么执行事务语句中的每一行，要么不执行。这有助于防止数据损坏和数据丢失。
• 一致性：它通过只接受对预定义表的更改以确保完整性来实现这一点。
• 隔离性：来自访问同一数据库的多个用户的请求不会相互干扰，即使请求同时发生。
• 持久性：它通过保存所有成功执行的事务来实现这一点。

SQL虽然可靠，但通常需要有组织的数据。因此，它并不总是所有业务用例的最佳选择。

何时不使用SQL处理大数据？

在处理大数据时，关系数据库管理系统(RDBMS)并不总是最好的。今天，我们拥有的数据量比以往任何时候都多，而且其中大部分是非结构化的。不幸的是，这并不是传统RDBMS的真正重点。

NoSQL在这种情况下很有帮助。让我们来看看SQL的一些缺点。

• 首先是传统SQL数据库的垂直可扩展性。随着数据的增长，RDMBS为系统增加了额外的马力，以确保更快的运行。虽然这在一开始有效，但在某些时候会遇到性能瓶颈。另一方面，NoSQL将增加数据库服务器的数量，从而实现水平扩展和更有效的负载分配。

• 您必须预定义一个固定表模式。考虑到当前的数据趋势，较少关注模式的灵活数据模型将具有优势。

• RDBMS需要更高程度的标准化。但是，这确保并避免了数据重复和冗余的情况。

尽管大多数似乎是缺点，但有些加强了SQL，并且有多种方法可以解决这些低效率问题。除非意图只是存储数据，否则模式也是必要的。一些NoSQL供应商实现了SQL或类似SQL的语法接口来处理NoSQL数据库无法执行的特定作业。

因此，有人会说保留SQL并合并横向扩展架构。

如何使用SQL进行大数据管理和分析？

以下是使用SQL处理大数据的一些技巧，尤其是对于大数据管理和分析。

• 通过对键和视图进行相应的标记，并丢弃遗留的列和表，确保数据的一致性。做到这一点，你就会发现你的数据维护检查变得容易多了。
• 不要忽视基本的 “做 “和 “不做”。有描述性的名字，知道什么时候使用大写字母和小写字母，以及遵循SQL的执行顺序是其中的几个问题。虽然从技术上讲，这几条不会影响性能，但它们会使分析工作更加顺利。
• 谈到性能，一些值得注意的技巧是

（1）通过使用索引提高数据检索速度

（2）加入并编写高效的可索引WHERE子句

（3）使用MERGE引用数据库

（4）更有效地使用SQL通配符

• 最好将日期存储为DateTime和UTC时区以避免时间序列分析问题。
• 考虑对数据库进行分区以提高负载性能。
• 规范化您的数据库以消除冗余数据。您的数据库越规范化，它就越接近符合ACID的状态。

大数据SQL解决方案

不同的用例需要不同的解决方案。虽然一些工具和技术，如SQLite，可能无法支持大数据，但有一些专门为它构建的技术。此类技术的一些示例包括Google BigQuery、Presto、Apache Spark、Hive、Cloudera Impala和SQream。

其中一些以SQL为中心或使用类似SQL的语法（HiveQL、Spark SQL或SQL on Hadoop），并具有对其他编程语言和框架的独特扩展。然而，SQream使用GPU和 MPP-on-chip技术在SQL中处理大数据。有了这些，就可以在不牺牲性能或可伸缩性的情况下使用SQL，并且比传统的RDBMS更有效地管理数据。

无论您决定采用何种技术，请考虑您的数据，选择最适合您的业务用例的技术，了解它并为您的权衡制定计划。

为大数据选择SQL解决方案

选择合适的工具绝非易事。因此，确保您的SQL解决方案选中您的复选框至关重要。当然，根据您的业务数据，您的清单可能会有所不同。但是，在提交之前需要考虑以下几点：

• 是否支持二级索引？
• 它可以处理非结构化数据吗？
• 应用程序的大型连接算法是什么？
• 分析SQL的功能是什么？
• 它的SQL查询执行和优化怎么样？
• 它的延迟要求是怎么样的？

虽然没有“一刀切”，尤其是在使用SQL处理大数据时，但了解您的SQL解决方案会很有帮助。

大数据和SQL

那么，SQL可以用于大数据吗？答案是肯定的。

很明显，SQL至关重要，因为NoSQL是一种扩展，而不是替代。许多SQL解决方案都可以处理大数据。例如，SQream强大的JOIN和GPU加速功能简化了大数据的使用和分析。

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