所有的NOSQL都是很快被淘汰的垃圾 -- 两个凡是

宏哥 发布于 2016/06/21 17:22
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因为这是宏哥说的

宏哥判了它们死刑

缓期执行


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中山野鬼
中山野鬼

引用来自“dy810810”的评论

你不看好的东西只不过不适用你的生产场景。

引用来自“中山野鬼”的评论

哈。大实话。不过,nosql的业务场景,客观说,用nosql的工具未必轻松到哪里去。拆成多种sql也是不错的实现思路。哈。

引用来自“dy810810”的评论

现在大家都在聊大数据,很多小年青把k/v存储技术当成大数据来解读。

就我的理解来说,大数据是基于业务逻辑的细化而产生的海量数据定义的。如果没有细化业务逻辑,没有正确的分析方法,要技术有何用?只是一堆数据而已。

有段时间研究过数据治理(大数据方面的基础理论),就我的理解和仅个人观点,大数据的“大”是指其相对计算逻辑更“大”而不是数据量很大。 

所谓相对计算逻辑更“大”主要体现在:

数据后于“计算逻辑“产生, 

”计算逻辑”不可将所有可处理数据处理完毕,(计算存在时效性)

部分数据的计算处理所形成的结果具备独立价值。

更广泛数据的参与,即便推翻原有计算结果,也只是表示两个阶段的计算结果均正确,而不是说否定前期结果。

这里即包含数据量级,也包含数据维度。

具体的举例,排序,就不是大数据问题,无论待排序的数据量有多大,因为算法需要明确的数据量。

征信,算是大数据问题,因为随着不同维度(或者信息来源)会存在差异的计算结果。

大数据确实更多是在统计分析,当然也可以神乎其神的说可以提取客观规律,从而获取“知识”(不过至少我没在哲理或数学上,找到答案)。

但就我个人观点。大数据仅仅是一种计算逻辑思维。允许动态组织数据维度参与计算,同时,计算并不依赖特定数据来源为必要条件。 其相对传统数据分析的优势仅仅是在于,可利用更多来源的数据(包括碎片化数据),便于“交叉比对”,获取更客观的数据,便于“细分验证”,获取颗粒度更细的观察,便于“维度”关联,获取更“全面”的客观对象(所谓用户画像吧)。

当然,这类计算思维就引出了一堆其实在构建数据(仓)库表(单)是同样的问题,无非更复杂了。如数据的词法、语法、语义的构建(定义)、表述(存储)、提取(识别)方法的研究。

添多点服务器存储,搞搞什么hadoop。仅仅是底层的工具之一,和大数据屁毛关系都没有。哈。

不怕无知少年喷我,这里还是放句大话,“学点hadoop就以为自己在搞大数据,我只能说,你会码字敲键盘,就以为自己是作家?”哈。

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追梦的青春
追梦的青春
我感兴趣的是eechen有去你那里工作吗?
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魔力猫
魔力猫
每天发这种东西,有意思么。
不日小鸡
有,可以引战啊
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pantrick
pantrick
你能消停一下吗
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dy810810
dy810810
你不看好的东西只不过不适用你的生产场景。
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l
lintghi
好好好, 你是对的, 行了吧. 
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songtzu
songtzu

nosql确实在某种意义下很鸡肋。

weber大多都对nosql引以为傲。最典型的就是phper。真实情况,二级存储设计就足够满足中大型需求了。

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百世经纶之傲笑红尘
百世经纶之傲笑红尘
牛逼不止一点宏有露面了,水水更健康,,,
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酷酷的就
酷酷的就
我喜欢宏哥这样吃饱了撑着不打不过夜的
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loyal
loyal

一看标题我就知道...是你发的


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