GP\HBase\Redis\ES\分库分表比较_greenplum和hbase对比-CSDN博客

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1、GreenPlum
应用场景：Greenplum适用TB级别数据仓库、集市、ODS、交互式分析数据平台等系统。不适用于极短的时间处理大量的并发小任务(OLTP)。
优点：Master-Slave架构、ShareNothing体系、采用Postgresql作为底层引擎
缺点：
1.扩展性差：数据采用Hash分布在各个节点，计算节点和存储紧密耦合，在增加节点后，需要对数据做重分布才能保证数据与节点的紧耦合（重新hash数据），进而保证系统的性能。相反，Hadoop的节点和数据是没有耦合关系的。
2.MPP数据库节点宕机时，系统的性能损耗大于Hadoop节点
2、HBase
应用场景：
成熟的数据分析主题，查询模式已经确立并且不轻易改变。
传统型关系型数据已经无法承受负荷，写入量巨大，高速插入，大量读取。
适合海量数据的单条记录或小范围扫描(大范围扫描性能低下)，,不支持JOIN等复杂关联。
优点：分布式的，面向列的开源数据库、键值是排序的、按列存储的。
缺点：不支持JOIN等复杂查询，Hbase中不能脱离行键进行查询，需要经过良好的行键设计。
为什么Hbase快?
1、通过rowkey可以快速地位到在那个Region上;2、键是排好序的;3、按列存储的;
3、Redis
应用场景：
存储缓存用的数据
需要高速读/写的场合使用它快速读/写
优点：完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速; 采用单线程; 使用多路I/O复用模型，非阻塞IO;
缺点：1.数据