DB2和GreenPlum对比

本文对比了DB2和GreenPlum两种数据库架构的特点。两者均为MPP架构,支持SHARENOTHING类型,适用于大型数据仓库搭建及OLAP应用。它们均具备良好的扩展性,可通过增加节点实现性能线性提升。此外,二者均支持在线扩容后的数据重新分布。

DB2和GreenPlum对比
架构:
都是MPP,SHARE NOTHING
类型:
DB2 RDBMS +对象存储扩展+XML
GP ORDBMS(对象关系数据库管理系统)
特性:
扩展性--&gt都具良好的扩展性,节点的增加,性能线性提升
(DB2分区数据库特性,GP多segment特性)
适用性--&gt都适合大型数据仓库系统的搭建,OLAP应用
可用性--&gt都同时支持扩容后,节点数据的在分布,可联机和脱机完成,可人为控制此过程对资源的占用.
对BI的支持:
DB2 提供了丰富的数据装载,导入导出,规则约束
GP 对海量数据的ETL过程方面工具不足

[@more@]

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GreenplumHadoop都是大数据处理分析平台,但在一些方面存在显著的差异。 首先,Greenplum是一个基于关系型数据库的分布式数据库管理系统(DBMS),而Hadoop是一个用于存储处理大数据的分布式文件系统(HDFS)。Greenplum提供类似于传统关系型数据库的结构化数据存储查询功能,而Hadoop则适用于存储处理非结构化半结构化数据。 其次,Greenplum在处理复杂查询高并发性能方面具有优势。它支持SQL语言并行查询优化器,能够处理复杂的关系型查询,并提供高度并行处理能力,适合大规模企业级数据分析查询。而Hadoop则更适合处理大规模数据集上的批量处理任务,如批量数据清洗、分析挖掘。 此外,Greenplum的部署维护相对简单,适合那些已经具备关系型数据库管理经验的企业。而Hadoop的部署维护相对复杂,需要一定的技术管理能力。 最后,Greenplum提供了更广泛的数据分析功能工具集成,如ETL(Extract, Transform, Load)工具、BI(Business Intelligence)工具等,可以辅助用户进行更深入的数据分析洞察。而Hadoop则更加灵活,支持自定义的数据处理流程,并具有更多的开源工具组件可供选择。 综上所述,Greenplum适合企业级大规模结构化数据分析查询,而Hadoop则适用于非结构化半结构化数据的存储批量处理。选择哪个平台取决于具体的业务需求数据处理场景。
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