DB2和Oracle的区别

2 02 3 年，我朋友的公司刚刚更换了数据库系统，从Oracle跳到了DB2
上周，他们告诉我Oracle是世界上最流行的关系数据库管理系统，功能超全面。
就像一个大超市，什么都有。

然后他说DB2 是为大型企业量身定做的。
它特别耐用，从超大型企业到小型公司都可以使用。
它就像一个强大的仓库。

他帮我算了算。
Oracle的数据库被全球数十万家公司使用，支持的数据量确实非常巨大。

至于DB2 ，虽然用户没有Oracle那么多，但在大型企业中的表现却是一流的，尤其是在处理大数据方面，简直是小菜一碟。

朋友说他的公司以前用的是Oracle，现在改用DB2 后，感觉系统更稳定，处理速度也更快。

但是，他说改变数据库并不容易。
需要花费大量的时间和精力去适应，很多现有的应用都要重新调整。

算了，这些技术细节我就不多说了，你自己摸索就可以了。

何为数据库？

说实话，当我第一次接触数据库时，我对这些术语感到困惑。
关系型数据库、非关系型数据库……归根到底是如何存储数据以便于查找和使用的问题。

我以前给一家电商公司做技术支持，他们用的是MySQL。
说实话，一开始我觉得SQL语句很混乱。
加入、何处、群组跟随……让我头晕目眩。
但后来我发现关系数据库的好处就是高度标准化。
例如，用户信息、产品信息、订单信息可以清晰地表示在二维表格中。
数据之间的关联性清晰，编辑时不易出错。
我们正在处理促销活动，需要修改所有参与产品的价格。
我们可以直接用SQL写一条UPDATE语句，这比逐一查找文件要容易得多。

有趣的是，后来公司迁移到云端后，开始使用Redis进行缓存。
这种具有键值存储的 NoSQL 数据库的查询性能令人惊叹。
我们正在举办闪购活动。
一旦用户点击链接，后端可以直接检查Redis，看看用户是否购买了，几毫秒内就能得到结果。
如果使用MySQL，则必须锁定和审计事务，这至少需要几百毫秒。
当时，工程经理表示，对于读多、写少、数据结构简单的场景，NoSQL的性能优势很明显。

但是NoSQL也有缺陷。
我看到一个项目使用MongoDB来存储用户行为数据，但后来发现很难测试一段时间内特定类型的所有行为。
由于文档存储没有固定的结构，查询时必须编写非常复杂的正则表达式，性能非常差。
说白了，选择数据库要看情况。
如果你正在构建一个金融系统，你必须使用关系系统来保证ACID交易；如果你正在构建一个社交平台，使用NoSQL来存储用户更新是更合适的。

我个人从未在这个领域运行过分布式数据库，但我听说像 Cassandra 这样的东西可以水平扩展到数百台机器并处理 TB 的数据。
数据存储不需要预定义的表结构，可以随时添加或删除字段，非常适合大数据场景。
但维护可能比关系复杂得多，而且您必须自己处理数据一致性问题。

我想念有关 X 的数据，但我建议查看研究报告最近几年。
如今，云服务提供商提供的数据库服务日益成熟。
例如，阿里云的RDS和DTS迁移服务就像拨动开关一样简单易用。
选择技术没有绝对的对错。
重要的是取决于您的业务需求。

数据库主要分为哪两种类型？

有一天，我在一家咖啡馆里，看着散落在桌子上的笔记本，突然想到，就像这些笔记本上的字一样，有的文雅有的写得很文雅，数据库的世界也是如此。
关系数据库就像那些优雅的词：它组织清晰，每个字段都有自己的位置，每个表都与其他表密切相关。
就像这几个字一样，是有着千丝万缕的联系的。
非关系型数据库就像那些书面文字，它们是自由的、非结构化的，没有固定的格式，但它们也可以传递信息，适应性强，就像业务场景不断变化一样。

记得有一次，一个朋友的公司想要开发一个大型的社交平台，他们选择了Mysql，因为它的稳定性和成熟度。
另一位朋友的创业公司做大数据分析，选择NoSQL是因为它的可扩展性和灵活性。
等等，还有一件事，听说现在很多公司都在尝试把关系型数据库和非关系型数据库结合起来，就像行脚本一样，有优雅的规则，可以随意乱写。
但这真的可能吗？