เหตุใดฐานข้อมูล Nosql จึงดีกว่าสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

ฐานข้อมูล Nosql ดีกว่าสำหรับ ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย เหตุผลหลายประการ ได้รับการออกแบบมาให้ปรับขนาดได้ในแนวนอน ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดการข้อมูลได้มากขึ้นโดยการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์มากขึ้น นอกจากนี้ยังได้รับการออกแบบให้มีความพร้อมใช้งานสูง ซึ่งหมายความว่าสามารถทำงานต่อไปได้แม้ว่าบางเซิร์ฟเวอร์จะล้มเหลวก็ตาม และสามารถจัดการทรูพุตได้สูง หมายความว่าสามารถจัดการการอ่านและเขียนจำนวนมากได้

การใช้ฐานข้อมูล NoSQL เป็นที่นิยมในหมู่บริษัทอินเทอร์เน็ต เช่น Amazon, Google, LinkedIn และ Facebook เพื่อตอบสนองต่อข้อเสียของ RDBMS เมื่อความต้องการในการประมวลผลข้อมูลเพิ่มขึ้น NoSQL จึงเป็นโซลูชันที่ปรับเปลี่ยนได้และใช้ระบบคลาวด์สำหรับการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง Esprdo de Oliveira ผู้อำนวยการฝ่ายพัฒนาธุรกิจของ FairCom กล่าวว่า มีปัญหาบางอย่างเกี่ยวกับ NoSQL ที่ ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ไม่สามารถจัดการได้ ใช้เพื่อขับเคลื่อนเทคโนโลยีฐานข้อมูลในระบบคลาวด์ เว็บ ข้อมูลขนาดใหญ่ และผู้ใช้จำนวนมาก ฐานข้อมูล NoSQL เป็นชุดย่อยของฐานข้อมูลที่จัดเก็บข้อมูลด้วยวิธีต่างๆ ประเภทที่ได้รับความนิยมสูงสุด ได้แก่ กราฟ คู่คีย์-ค่า คอลัมน์ และเอกสาร ธุรกิจที่ต้องพึ่งพาข้อมูลจำนวนมาก เช่น Amazon, eBay และอื่นๆ ต้องการฐานข้อมูลเช่น NoSQL หรือ SQL ที่สามารถจับคู่กับรูปแบบข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงได้ดีที่สุด ทำให้สามารถจัดการการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลตามเวลาจริงสามารถทำได้โดยฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งซับซ้อนกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มาก เนื่องจากความเร็วและความหลากหลายของข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ภูมิทัศน์ของฐานข้อมูลจึงเต็มไปด้วยความเร็วของข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ความหลากหลายของข้อมูลที่เพิ่มขึ้น และปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งทั้งหมดนี้จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชัน Big Data ฐานข้อมูล NoSQL เช่น HBase, Cassandra และ Couchbase เป็นแนวคิดของลำดับความสำคัญของ CAP (ความสอดคล้อง-ความพร้อมใช้งาน-ความอดทนของพาร์ติชัน) เป็น แนวคิดฐานข้อมูล NoSQL

สคีมาของฐานข้อมูลได้รับการแก้ไขในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ไม่มีความสอดคล้องกันในฐานข้อมูล NoSQL ไม่มีธุรกรรมในฐานข้อมูล NoSQL (รองรับเฉพาะธุรกรรมธรรมดา) ใน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ รองรับธุรกรรม (รวมถึงธุรกรรมที่ซับซ้อนด้วยการรวม)

มีเหตุผลที่ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา: ฐานข้อมูลเหล่านี้เข้าใจง่ายและไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลข้อมูลที่ซับซ้อนเช่นฐานข้อมูล SQL นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL มักจะอนุญาตให้นักพัฒนาแก้ไขโครงสร้างข้อมูลได้โดยตรง

นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูล NoSQL ได้หลายวิธี รวมถึงผลการสืบค้นที่เร็วขึ้น โมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น การปรับขนาดตามแนวนอน และกระบวนการพัฒนาที่คล่องตัว ฐานข้อมูลเอกสาร ฐานข้อมูลคีย์-ค่า ร้านค้าคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟเป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของฐานข้อมูล NoSQL

Nosql ดีสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่?

จำเป็นอย่างยิ่งที่โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่จะต้องสามารถประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ได้ ฐานข้อมูล NoSQL หรือที่เรียกว่าฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ ถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมากในขณะที่ปรับขนาดตามแนวนอน

ดังที่แสดงโดย MongoDB และ Apache Cassandra และ HBase ฐานข้อมูล NoSQL เติบโตอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อนเมื่อเวลาผ่านไป เมื่อเปรียบเทียบกับซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สแล้ว NoSQL เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับธุรกิจที่ต้องการการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลายและไม่มีโครงสร้างจำนวนมากอย่างรวดเร็ว ฐานข้อมูลเหล่านี้มีการตอบสนองสูง ปรับขนาดได้ และมีข้อดีเหนือผลิตภัณฑ์ RDBMS แบบดั้งเดิม ฐานข้อมูล NoSQL เป็นที่ต้องการขององค์กรที่ต้องการจัดเก็บและวิเคราะห์ไฟล์และชุดข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแบบเรียลไทม์ จำเป็นต้องมีเซิร์ฟเวอร์จริงเพิ่มเติมเมื่อข้อมูลเติบโตในคลัสเตอร์ ฐานข้อมูล NoSQL ใช้สถาปัตยกรรมการปรับขนาดในแนวนอนที่ทำให้มีประสิทธิภาพ ฐานข้อมูล NoSQL มีค่าใช้จ่ายต่อธุรกรรมที่ต่ำกว่าฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม เนื่องจากลักษณะเป็นโอเพ่นซอร์ส สามารถใช้ NoSQL และ RDBMS รวมถึงจุดแข็งร่วมกันเพื่อสร้างระบบการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

ฐานข้อมูลใดดีที่สุดสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

ไม่มีคำตอบที่แน่ชัดสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากคำถามนี้ขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ความต้องการเฉพาะของผู้ใช้ ประเภทของข้อมูลที่จัดเก็บ และงบประมาณ อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ได้แก่ Apache Hadoop, Apache Cassandra และ MongoDB

ทำไม Nosql ถึงดีกว่า

มีเหตุผลหลายประการที่ทำให้ NoSQL ถูกมองว่าเป็นทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับการจัดการข้อมูลสมัยใหม่ ประการแรก ฐานข้อมูล NoSQL นั้นดีมากในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอน นอกจากนี้ยังสามารถรวมเข้ากับโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย ประการที่สอง ฐานข้อมูล NoSQL มีรูปแบบข้อมูลที่สมบูรณ์กว่า ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ซึ่งทำให้เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนมากกว่า ประการสุดท้าย ฐานข้อมูล NoSQL โดยทั่วไปใช้งานง่ายกว่ามากและต้องการการบำรุงรักษาน้อยกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญของสาขาย่อยด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด คุณมีแนวโน้มที่จะต้องจัดเก็บข้อมูลในระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) เมื่อโต้ตอบและสื่อสารกับ DBMS จำเป็นต้องใช้ภาษา SQL (Structured Query Language) เป็นภาษาที่ใช้ในการโต้ตอบกับ DBMS อีกคำหนึ่งที่เพิ่งเกิดขึ้นในแวดวงฐานข้อมูลคือฐานข้อมูล NoSQL ฐานข้อมูล NoSQL เช่น ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ ไม่เก็บข้อมูลในตารางหรือบันทึก โครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลได้รับการกำหนดค่าให้ตรงตามข้อกำหนดเฉพาะแทน

สี่ประเภทที่พบบ่อยที่สุดคือฐานข้อมูลกราฟ ฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ ฐานข้อมูลเชิงเอกสาร และคู่คีย์-ค่า ฐานข้อมูลเชิงเอกสาร เช่น MongoDB เป็นตัวอย่างของฐานข้อมูล Python เมื่อคุณใช้ฐานข้อมูล NoSQL คุณจะสามารถสร้างโครงสร้างข้อมูลได้ง่ายขึ้น ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล SQL มีโครงสร้างที่เข้มงวดกว่าและประเภทข้อมูลที่ต่ำกว่า หากคุณต้องการเรียนรู้ SQL ในฐานะผู้เริ่มต้น ให้เริ่มต้นด้วย SQL แล้วจึงไปยัง NoSQL แต่ละโปรแกรมมีข้อดีและข้อเสียมากมาย และคุณควรพิจารณาข้อดีและข้อเสียตามข้อมูล แอปพลิเคชัน และสิ่งที่ทำให้การพัฒนาง่ายขึ้น ไม่ต้องสงสัยเลยว่า SQL เหนือกว่า NoSQL หรือวิธีการเขียน หากคุณฟังข้อมูลของคุณ คุณจะตัดสินใจได้ดีที่สุดสำหรับคุณ

Sql Vs Nosql สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

SQL ยังทำงานได้ดีกว่าเมื่อต้องจัดการกับเคียวรีที่ซับซ้อน เนื่องจากให้ความเร็วและการกู้คืนที่มากกว่า อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการขยายโครงสร้างมาตรฐานของ RDBMS หรือสร้างสคีมาที่ยืดหยุ่น ฐานข้อมูล NoSQL คือตัวเลือกที่ดีที่สุด

จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเลือกฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (SQL) หรือฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ (Nosql) เพื่อให้การลงทุนฐานข้อมูลของคุณเกิดประโยชน์สูงสุด ในการตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับประเภทของฐานข้อมูลที่จำเป็นสำหรับโครงการ ก่อนอื่นคุณต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างทั้งสอง ความยืดหยุ่นเป็นข้อกำหนดที่สำคัญสำหรับฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงเหมาะสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ ขึ้นอยู่กับความต้องการ โดยอาจเป็นคู่คีย์-ค่า ตามเอกสาร ฐานข้อมูลกราฟ หรือร้านค้าแบบกว้าง ด้วยเหตุนี้ เอกสารแต่ละฉบับจึงสามารถมีโครงสร้างที่แตกต่างกันได้ ทำให้สามารถสร้างเอกสารได้โดยไม่ต้องมีโครงสร้างที่กำหนดไว้ ในแง่ของ NoSQL มีคำถามมากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์ข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL บางส่วนต้องการผู้เชี่ยวชาญในองค์กรเพื่อตั้งค่าและจัดการ ในขณะที่ฐานข้อมูลอื่นๆ ต้องพึ่งพาการสนับสนุนจากชุมชนเป็นอย่างมาก

กฎทั่วไปคือ NoSQL ไม่เร็วกว่า SQL เช่นเดียวกับที่เร็วกว่าสำหรับการดำเนินการอ่านหรือเขียนในเอนทิตีข้อมูลเดียว เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL รองรับข้อมูลจำนวนมาก จึงเหมาะสำหรับ Google, Yahoo และ Amazon ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีอยู่ไม่สามารถตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการประมวลผลข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL มีศักยภาพที่จะเติบโตและมีประสิทธิภาพมากขึ้นตามความต้องการ แอปพลิเคชันประเภทนี้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ไม่มี Schema Definitions เฉพาะ เช่น ระบบจัดการเนื้อหา แอปพลิเคชัน Big Data และการวิเคราะห์ตามเวลาจริง

Nosql ดีสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่?

เป็นความรับผิดชอบของพวกเขาในการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างให้เป็นรูปแบบที่สามารถใช้โดยเครื่องมือวิเคราะห์ ข้อกำหนดเฉพาะเหล่านี้ทำให้ฐานข้อมูล NoSQL (ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์) เช่น MongoDB เป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก

sql ดีสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่?

สามารถใช้เอ็นจิ้น SQL-on-Hadoop ที่ใช้ Hadoop เพื่อจัดการฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ตำนานที่ว่าข้อมูลขนาดใหญ่นั้นใหญ่เกินไปสำหรับระบบ SQL ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าไม่เป็นความจริงแต่อย่างใด ในความเป็นจริงมันเป็นตำนาน SQL เป็นเฟรมเวิร์กที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างระบบข้อมูลขนาดใหญ่

ฐานข้อมูล Big Data และ Nosql เหมือนกันอย่างไร

ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากคำสองคำอาจหมายถึงสิ่งที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละคน อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูลขนาดใหญ่และฐานข้อมูล nosql มักจะใช้แทนกันได้เพื่ออ้างถึงที่เก็บข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อเก็บข้อมูลจำนวนมากและไม่ได้ขึ้นอยู่กับแบบจำลองฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม

ฐานข้อมูล NoSQL หรือที่เรียกว่าโอเพ่นซอร์สขึ้นอยู่กับฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์ส หมวดหมู่ของฐานข้อมูล NoSQL ถูกกำหนดโดยโมเดลข้อมูลของฐานข้อมูล โมเดลข้อมูลแต่ละโมเดลประกอบด้วยที่เก็บคีย์-ค่า 1 รายการ เอกสาร 1 รายการ อินพุตคอลัมน์ 1 รายการ และโมเดลข้อมูลกราฟ 1 รายการ ฐานข้อมูลมือถือสามารถเข้าถึงได้บนอุปกรณ์และสถานที่ต่างๆ นอกจากนี้ยังมีแนวโน้มที่จะทำงานหลายอย่างพร้อมกันโดยทั่วไป ความยืดหยุ่นของฐานข้อมูล NoSQL ตลอดจนการไม่มีสคีมาแบบตายตัว ช่วยให้ฐานข้อมูลมีความยืดหยุ่นมากกว่าฐานข้อมูลแบบเดิมๆ เมื่อพูดถึงการระบุลักษณะข้อมูลที่หลากหลายซึ่งเป็นที่รู้จักสำหรับบิ๊กดาต้า เนื่องจากคุณสมบัติ ACID ของฐานข้อมูล จึงไม่พร้อมใช้งานสูง เนื่องจากไม่มีการทำธุรกรรมทั้งหมดหรือเสร็จสมบูรณ์

เนื่องจาก NoSQL เป็นโอเพ่นซอร์ส หมายความว่ามันมีประโยชน์ในเชิงเศรษฐกิจ เนื่องจากข้อได้เปรียบเหล่านี้และการเพิ่มขึ้นของอุตสาหกรรม จะมีจำนวนผู้ที่สามารถทำงานในฐานข้อมูล NoSQL เพิ่มขึ้น Craigslist เป็นเว็บไซต์ประกาศรับสมัครงานที่ให้บริการใน 570 เมืองใน 50 ประเทศทั่วโลก Coursera6 เป็นแพลตฟอร์มการศึกษาออนไลน์ที่ก่อตั้งขึ้นในปี 2544 มอบโอกาสทางการศึกษาแก่มหาวิทยาลัยจากทั่วโลก มีนักเรียนเพิ่มขึ้นเป็น 10 ล้านคนในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ด้วยการใช้ NoSQL, ฐานข้อมูล Cassandra และฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม

ฐานข้อมูล Nosql: ทำไมพวกเขาถึงได้รับความนิยม

ลักษณะของฐานข้อมูล NoSQL มีดังนี้ การออกแบบช่วยให้สามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมากได้ พวกเขาเรียกว่า "ตาชั่ง" ข้อมูลสามารถประมวลผลได้หลายวิธีโดยใช้ข้อมูลเหล่านี้ จำนวนข้อมูลในฐานข้อมูลเหล่านี้มีมากกว่าฐานข้อมูลแบบเดิม

การวิเคราะห์ข้อมูล Nosql

เข้าใจได้ง่ายว่าทำไม NoSQL จึงย่อมาจาก “Not Only SQL” ในกรณีนี้ ข้อมูลจะไม่ถูกแยกออกเป็นหลายตาราง เนื่องจากจะทำให้ชุดข้อมูลทั้งหมดอยู่ในโครงสร้างเดียวได้ เมื่อทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก ประสิทธิภาพการสืบค้นในฐานข้อมูล NoSQL จะไม่เป็นปัญหา

Nosql Vs Sql: ฐานข้อมูลใดดีที่สุดสำหรับ Big Data

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ต้องการฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากมีประโยชน์ที่เหนือกว่า ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล SQL ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลมาเป็นเวลานาน เนื่องจากเครื่องมือ BI ส่วนใหญ่ เช่น Looker ไม่รองรับฟังก์ชันการค้นหาสำหรับฐานข้อมูล NoSQL นี่จึงไม่ใช่ตัวเลือก
หากข้อมูลของคุณมีโครงสร้างมากและจำเป็นต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดของกรด SQL เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับคุณ แม้ว่า NoSQL อาจเป็นประโยชน์สำหรับผู้ที่ไม่ทราบข้อกำหนดด้านข้อมูลของตนหรือผู้ที่มีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง แต่ก็อาจเป็นประโยชน์สำหรับผู้ที่ทราบเช่นกัน ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ต้องการสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเหมือนกับฐานข้อมูล SQL
ความยืดหยุ่นนี้จำเป็นสำหรับการดำเนินการที่ราบรื่นของชุดข้อมูลที่ซับซ้อน และการอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจที่ยืดหยุ่น นอกจากนี้ MongoDB ยังรองรับคุณสมบัติการสืบค้นอันทรงพลังที่ช่วยให้คุณวิเคราะห์และดึงข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว เราสามารถดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงได้ในเวลาไม่นานด้วยการเชื่อมต่อ R ของเรา

เหตุใด Rdbms จึงไม่เหมาะกับข้อมูลขนาดใหญ่

ไม่สามารถขจัดความเป็นปกติได้ การแบ่งส่วนข้อมูลโดยอัตโนมัติแทบเป็นไปไม่ได้เลยในทุกกรณี (ฝันร้าย) ระบบความพร้อมใช้งานสูงนั้นยากต่อการดำเนินการ

เครื่องมือ RDBMS (Relational Database Management System) แต่ละเครื่องมือภายในจะอธิบายถึงความสำคัญใน Big Data ทำไมการปรับขนาดจึงเป็นเรื่องยากที่จะทำ? มีสาเหตุหลายประการ แต่ประการแรกคือเราไม่พอใจ เราไม่สามารถระบุความซับซ้อนที่แน่นอนของแบบสอบถามที่จำเป็นในการดึงผลลัพธ์ที่ต้องการจากฐานข้อมูล หากข้อมูลมีขนาดใหญ่กว่าขนาดหน่วยความจำของระบบ เราจะไม่สามารถจัดการได้ ในข้อมูลขนาดใหญ่ จะต้องมีการรวมข้อมูลจำนวนมากเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในหลายตำแหน่ง ดังนั้นเครื่องมือ RDBMS จึงไม่มีประสิทธิภาพและไม่สามารถจัดการกับสถานการณ์นี้ได้

ความสามารถในการเข้าร่วมเป็นไปไม่ได้เนื่องจากการแบ่งส่วน หลังจากดำเนินการตามขั้นตอนการแยกย่อยแล้ว เฟรมข้อมูลเดียวสามารถแยกออกเป็นหลายๆ โหนดได้ บริการจะถือว่ามี "ความพร้อมใช้งานสูง" หากพร้อมให้บริการเสมอ และหากไม่เป็นไปตามคุณลักษณะบางอย่าง ประสิทธิภาพจะได้รับการแก้ไขด้วยตัวของมันเอง มีเหตุผลหลายประการที่ทำให้ความพร้อมใช้งานสูงเป็นเรื่องยากมากในหัวข้อต่อไปนี้

เหตุใด Rdbmss จึงไม่สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้

ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้รับการสนับสนุนโดย RDBMS แบบดั้งเดิม ระบบทำงานช้าและไม่สามารถจัดการกับความผันผวนของข้อมูลได้ Hadoop สามารถใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก แต่ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์นี้โดยเฉพาะ