关系型数据库的局限性有哪些 难以满足高并发读写的需求

关系型数据库的局限性有哪些 难以满足高并发读写的需求首先是不适合数据量大(PB级别)而增删改查又很简单的应用..例如社交网络很多用的是NoSQL,BigTable这类非关系型数据库.其次应该是不适合数据仓储,那需要进行反规范化(denormalize),即把拆得很细的,符合各种范式的表重新归并成大表.不过一般关系数据库还是使用最普遍的.

关系数据库模型管理空间数据存在哪些局限性

1. 索引有局限代价高，如果对每个维度创建独立索引的话，一旦有数据修改维护代价很大；2 不适合空间数据库中的查询，解决空间数据的查询处理代价高。比如空间数据中的查询包括两个区域的位置关系，查询某个点所在的区域，执行最近邻查询等。你可以看看地理信息系统方面的内容

NewSQL为何使传统关系数据库黯然失色？

传统关系数据库可能永远不会消失——至少不会很快，但其辉煌的日子已经远去。许多新兴的NoSQL数据库的普及，例如MongnDB和Cassandra。这很好的弥补了传统数据库系统的局限性。相对于NoSQL蓬勃发展的情况基于SQL的关系数据库系统确实显得有些死气沉沉。但这是数据库厂商的错，而不是SQL的错。关系数据库长期以来一直作为企业部署的关键组成部分，但现在出现了更好的选择，以适应新的数据结构和现代化硬件系统。如IBM、微软和甲骨文等厂商都将继续使用关系数据库主导其金融交易的核心功能。但是NoSQL数据库似乎更适应当今的海量数据时代。如Apache Hadoop和MapReduce技术。Bloor集团的首席分析师Robin Bloor表示传统的关系数据库已经过时了，其架构需要更新。Bloor的理由是随着多CPU计算机和固态硬盘技术的不断成熟，访问磁盘的数据已经不再重要。固态硬盘的速度更快，所以在磁盘和内存之间读取速率将会加强

什么叫“非结构化数据库技术”

.非结构化数据库　　在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例。　　随着网络技术的发展，特别是Internet和Intranet技术的飞快发展，使得非结构化数据的数量日趋增大。这时，主要用于管理结构化数据的关系数据库的局限性暴露地越来越明显。因而，数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”，发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。所谓非结构化数据库，是指数据库的变长纪录由若干不可重复和可重复的字段组成，而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成。简单地说，非结构化数据库就是字段可变的数据库。　　我国非结构化数据库以北京国信贝斯(iBase)软件有限公司的iBase数据库为代表。IBase数据库是一种面向最终用户的非结构化数据库，在处理非结构化信息、全文信息、多媒体信息和海量信息等领域以及Internet/Intranet应用上处于国际先进水平，在非结构化数据的管理和全文检索方面获得突破

大数据带来的挑战有哪些

大数据近年来发展的非常快，现在也普遍得到应用，大数据带来了机遇同时也带来了挑战，当大数据产业链、行业应用逐步发展完善之后，大数据将会形成质变，创新整个社会形态。光环大数据培训认为，大数据行业的真正挑战来自三个方面：一是原来的分析基础要变化，要融合统计学、计算理论基础、逻辑基础。二是，计算技术也需要重新革新，无论是存储、计算语言、还是计算方法都需要重新来过。三是，大数据做出来的结论对不对，还无法大规模验证，这是目前面临的最大挑战。

大数据与传统数据库的区别表现在

首先，大数据通常是由机器自动生成的。在新数据的产生过程中，并不会涉及人工参与，它们完全由机器自动生成。如果你分析一下传统的数据源，它们通常会涉及人工的因素。其次，大数据通常是一种全新的数据源，并非仅仅是对已有数据的扩展收集。