大数据在成本和性能方面适合频繁写入数据还是频繁读取数据？

Posted 2023-04-18

【中文标题】大数据在成本和性能方面适合频繁写入数据还是频繁读取数据？

【英文标题】：Is big data suitable to frequent write data or frequently read data in terms of cost and performance?

【发布时间】：2012-12-06 06:28:44

【问题描述】：

大数据在成本和性能方面适合频繁写入数据还是频繁读取数据。我说的是 GAE 中的数据存储，其中 write 是一项昂贵的功能，他们还提出了一种混合解决方案，其中 sql 和 nosql 可以在alnongside 中使用。那么在这样的结构中，你更喜欢在 SQL 中存储什么，在 noSQL 中存储什么，区分频繁读取和频繁写入

【参考方案1】：

“大数据”是一个非常广泛的术语，涉及很多东西。然而，App Engine 数据存储区和其他 NoSQL 数据库针对读取频率远高于写入频率进行了优化，大多数网络应用程序就是这种情况。

【讨论】：

好的，如果我们继续使用混合解决方案（在 GAE 上合并 SQL 和 NOSQL）。我们应该考虑对 SQL 数据库进行更频繁写入（10-12 次写入/秒）和对 NOSQL 进行频繁读取的表？对吗？

@FaizanAli 可能，但这真的取决于你想要做什么。我非常不愿意尝试在同一个应用程序中使用两个数据库 - 几乎可以肯定，您可以单独使用数据存储区完成您需要的操作。

谷歌推荐使用混合模型的一件事，第二，是的，我们可以单独使用数据存储并实现所有功能，但对于我们之前的项目来说，它的成本太高了。

“谷歌推荐混合模型”，不，这又取决于你想要做什么。对于大多数 Web 应用来说，单独使用数据存储会更快、更便宜； SQL 主要用于 OLAP。同样，提供这样的一般性建议是不可能的 - 最佳选择完全取决于您要达到的目标。

【参考方案2】：

Google I/O 2012 - SQL vs NoSQL: Battle of the Backends

【讨论】：

感谢您的链接。但是你能不能总结一下 1,2 行，实际上你的管在我的国家是被禁止的，我不想看到在我的办公室里使用代理

您是否将使用大规模扩展和大量数据，您读取的数据远多于写入数据？ = 无 SQL。您是否有很多现有的数据或结构要以它们的关系形式保存？ SQL。