关系数据库和Hadoop的本质区别是什么？
1，hadoop是轻量级产品，而且是开源的。它不像dpf那样复杂，而且需要花费大量的精力来构建一个DPF环境。
2.hadoop可以处理半结构化和非结构化数据。
但是hadoop要写map reduce函数，远没有SQL方便灵活。。。
在处理结构化数据方面，我个人认为MPP的数据库性能不会比hadoop差。只要一提到MPP，人们就会想到服务器，外存，光纤网络，以及良好的规划。他们觉得成本高，所以都去追hadoop:)
参考:itpub。/线程-1566914-1-1。
这完全是两码事！一个是数据库，另一个是分布式系统基础设施。两者没有可比性！
我猜你想问的是hadoop的hbase，nosql和关系数据库的区别！
:胡志。/question/20059632
一般来说，关系数据库用于对实时查询的有效响应。但在大数据的线下分析上比较弱。Hadoop非常适合大数据的离线分析。
关系型数据库和非关系型数据库的区别其实就是一组指向表中数据的指标，指标的顺序其实就是指标的顺序。聚集索引:表的物理存储顺序与指标的存储顺序相同(即逻辑顺序)。非聚集索引:物理和逻辑顺序不同。因为一个表只能有一个物理顺序，所以聚集索引的最大数量只能是1。其中，唯一索引为索引添加了唯一约束。在索引列中添加或修改数据时，不允许出现重复值。它可以是聚集索引或非聚集索引。主键不允许有NULL，唯一索引可以。但是唯一索引只允许有一个NULL。主键索引将主键列定义为索引，主键是唯一的，所以主键索引是唯一索引的一种特殊形式。
关系型和非关系型数据库的区别非关系型数据库的本质:非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能版本，通过减少不使用或很少使用的功能，大大提高了产品性能。
关系数据结构将一些复杂的数据结构简化为简单的二元关系(即二维表格形式)。非关系数据库通常分为层次数据库和网络数据库。根据网格数据结构建立的数据库系统被称为网格数据库系统。网格数据结构可以通过数学方法转换成分层数据结构。
层次结构模型本质上是一棵有根节点的有向有序树(数学上“树”定义为无环连通图)。
目前主流的关系数据库有Oracle、DB2、微软SQL Server、微软Aess、MySQL等。
非关系数据库包括NoSql和Cloudant。
nosql和关系数据库的比较？
优势:
1)成本:nosql数据库简单易部署，基本是开源软件。它不需要像oracle那样花很多钱去购买和使用，而且比关系型数据库便宜。
2)查询速度:nosql数据库将数据存储在缓存中，而关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库。
3)存储数据的格式:nosql的存储格式是键、值、文档、图片等。，所以可以存储基本类型和对象或集合等各种格式，而数据库只支持基本类型。
4)扩展包:关系数据库受限于join这样的多表查询机制，很难扩展包。
缺点:
1)维护的工具和材料有限，因为nosql是新技术，跟关系数据库10几年的技术没法比。
2)不提供对sql的支持。如果不支持sql等行业标准，会产生某些用户的学习和使用成本。
3)不提供关系数据库来处理事情。
hbase和关系数据库Mongodb的区别是用来存储非结构化数据，尤其是json格式的数据。存储量约为6543.8+0亿，除非分库，否则效率会进一步下降。
Hbase是基于hdfs的列式存储，擅长rowkey的快速查询，但不擅长模糊匹配查询(其实是预模糊或者全模糊)，但存储容量可以达到几百亿甚至更多，比mongodb大很多。
关系数据库和实时数据库有什么区别？■关系数据库事实和信息
关系数据库以集合代数为基础，使用数学方法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都用关系模型来表示。
关系模型由三部分组成:关系数据结构、关系操作集和关系完整性约束。
全关系系统的十二个准则
一个完整的关系系统应该完全支持关系模型的所有特性。关系模型的创始人E.F.Codd给出了整个关系系统应该遵循的基本原则。
；标准0“”:关系形式的关系数据库系统必须能够完全通过其关系能力来管理数据库。
；准则1 ' '信息准则:关系数据库系统的所有信息都应该在逻辑层用表中的值显式表示。
；准则2 ' '保证访问准则:依赖于表名、主代码和列名的组合，关系数据库中的每一个数据项都可以保证以逻辑的方式被访问。
；标准3“空值的系统处理:具有全关系的关系数据库系统支持空值的概念，并以系统的方式处理空值。
；准则4 ' '基于关系模型的动态在线数据字典:数据库的描述与普通数据在逻辑层面的描述相同。
；标准5 ' '统一数据子语言:
一个关系数据库系统可以有多种语言，多种终端访问方式，但必须有一种语言，其语句可以用严格语法的字符串表示，并能完全支持各种规则。
；标准6‘视图更新标准:所有理论上可更新的视图也应该允许被系统更新。
；‘准则7’的高阶插入、修改、删除操作:系统要对各种操作进行查询优化。
；数据的物理独立性:无论数据库中的数据如何存储或访问，应用程序和终端活动在逻辑上都保持不变。
；标准9 ' '数据的逻辑独立性:当理论上信息不被破坏的基本关系发生任何变化时，应用程序和终端活动在逻辑上保持不变。
；标准10 ' '数据完整性的独立性:关系数据库的完整性约束必须用数据库语言定义，并存储在数据字典中。
；标准11 ' '分布独立性:关系数据库系统在引入分布数据或重新分布数据时保持逻辑不变。
；准则12 ' '非破坏性准则:如果关系数据库系统有一个低级语言，那么这个低级语言不能违反或绕过完整性准则。
■实时数据库是数据库系统开发的一个分支，适用于处理不断更新、快速变化的数据和有时间限制的事务。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物。研究人员希望利用数据库技术解决实时系统中的数据管理问题，同时利用实时技术为实时数据库提供时间驱动的调度和资源分配算法。然而，实时数据库并不是两者在概念、结构和方法上的简单结合。需要根据不同的应用需求和应用特点，对实时数据模型、实时事务调度和资源分配策略、实时数据查询语言、实时数据通信等诸多问题进行深入的理论研究。实时数据库系统的主要研究内容包括:
实时数据库模型
实时事务调度:包括并发控制、冲突解决、死锁等。
容错和错误恢复
接入许可控制
内存组织和管理
I/O和磁盘调度
主存数据库系统
不精确计算问题
松弛可串行化问题
实时SQL
实时交易的可预测性
研究现状与发展实时数据库系统最早出现在1988年3月的ACM SIGMOD Record第一期专刊中。随后，一个成熟的研究群体逐渐出现，这标志着实时领域与数据库领域的融合以及实时数据库这一新的研究领域的建立。此后，出现了大量关于实时数据库的论文和原型系统。人机交互技术与智能信息处理实验室实时数据库组一直致力于实时系统、实时智能、实时数据库系统及相关技术的研究与开发，并取得了一定的成果。