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作為一款高性能的列式數(shù)據(jù)庫，Vertica由HP公司開發(fā)，主要用于數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)分析，尤其是適用于海量數(shù)據(jù)的查詢和分析。但是，Vertica數(shù)據(jù)庫也存在一些劣勢，需要我們了解和深入分析，以便更好地應用和使用。
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一，高昂的成本
Vertica數(shù)據(jù)庫的成本十分高昂，主要體現(xiàn)在軟件許可費、硬件設(shè)備費和人力資源費等方面。這對于普通用戶或中小企業(yè)來說，是個非常大的負擔，因此有很多用戶并不能輕松地接受這種高昂的成本。而且，Vertica數(shù)據(jù)庫只能在特定的硬件平臺或操作系統(tǒng)上運行，這也會增加用戶的成本。
二，不太適合事務(wù)性處理
Vertica數(shù)據(jù)庫并不是一個很好的事務(wù)處理數(shù)據(jù)庫。因為它的數(shù)據(jù)存儲方式是采用的列式存儲模式，這種模式的優(yōu)勢在于查詢性能有很大的提升，但相應的，寫入性能卻比較低下，特別是針對較小的數(shù)據(jù)量寫入時，其響應速度會較慢，不適合需要快速寫入數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場景。同時，由于Vertica數(shù)據(jù)庫不支持ACID事務(wù)（原子性、一致性、隔離性和持久性），對于需要事務(wù)性支持的業(yè)務(wù)場景也不能夠提供很好的解決方案。
三，缺乏跨平臺支持
Vertica數(shù)據(jù)庫只能在Linux和Unix等操作系統(tǒng)上運行，并不支持Windows系統(tǒng)。這就需要用戶在實際使用時，提前評估選擇好合適的硬件平臺和操作系統(tǒng)，并進行調(diào)整和適配。對于那些同時在多個平臺上運行業(yè)務(wù)的公司來說，這就增加了比較大的挑戰(zhàn)。
四，建表操作較為復雜
建表操作是數(shù)據(jù)庫編程的重要部分，但是在Vertica數(shù)據(jù)庫上進行建表操作可能會比較復雜。這主要是因為，Vertica數(shù)據(jù)庫在建表時需要先考慮表的分區(qū)方式、排序方式和復制方式等等，這些優(yōu)化和配置需要用戶有一定的專業(yè)知識和經(jīng)驗，否則會因為建表配置不當，導致查詢性能下降或數(shù)據(jù)不一致的問題。
五，缺乏集成工具
Vertica數(shù)據(jù)庫缺乏集成工具，這使得Vertica在數(shù)據(jù)的導入和導出操作中需要用戶通過編寫程序或使用其他工具進行處理。這對于一些非技術(shù)型企業(yè)或個人用戶來說會相對麻煩，增加了學習成本和使用門檻。
以上就是Vertica數(shù)據(jù)庫存在的一些劣勢，但是這并不能否定其在海量數(shù)據(jù)查詢和分析方面的卓越性能。在實際應用中，可以針對其劣勢進行針對性的優(yōu)化和調(diào)整，以達到更優(yōu)效果。此外，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，Vertica數(shù)據(jù)庫也在不斷完善其性能和功能，希望未來能更好地服務(wù)于用戶。
我們需要根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求和實際情況，綜合考慮選擇合適的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，而在選擇Vertica數(shù)據(jù)庫時，也需要充分了解其優(yōu)劣勢，以便進行合理的決策。
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華為的高斯數(shù)據(jù)庫是基于什么數(shù)據(jù)庫的
你裝一個試試不就知道基于什么數(shù)據(jù)庫了。
解答題主疑問：基于postgresql數(shù)據(jù)庫。
主要還是基于Oracle和PGDB 數(shù)旅啟據(jù)陸枝庫的。
高斯
數(shù)據(jù)庫是
華為云拆悉如
推出的一種數(shù)據(jù)庫，今年算華為高斯數(shù)據(jù)庫的元年，很多人比較看好
華為高斯數(shù)據(jù)庫
可以在這里看看官方的文檔介紹。
在Hadoop和NoSQL技術(shù)中，人們逐漸把焦點轉(zhuǎn)移到了Hadoop上的SQL引擎。今天，可選擇的引擎越來越多，反倒讓組織陷入了選擇困境。本文將羅列幾點選擇引擎時需要考量的因素，供您參考。
基于Hadoop的SQL技術(shù)一大優(yōu)勢在于可以使用熟悉的SQL語言，訪問存儲在Hadoop中的大數(shù)據(jù)集。
用戶幾乎可以應用任何報表或工具來分析和研究數(shù)據(jù)。在Hadoop上還不能應用SQL的時候，要訪問Hadoop中的大數(shù)據(jù)集，需要十分了解Hadoop
的技術(shù)應用程序界面，比如HDFS、MapReduce或HBase?，F(xiàn)在有了基于Hadoop的SQL引擎，每個人都可以使用他喜歡的工具了。對企業(yè)而
言，相當于Hadoop開放了更大的窗口，有更多的企業(yè)可以應用Hadoop處理大數(shù)據(jù)。
有哪些技術(shù)可以選擇
之一個基于Hadoop的SQL引擎是Apache Hive，不過過去一年里，有很多新產(chǎn)品出現(xiàn)，包括CitusDB、Cloudera
Impala、Concurrent Lingual、Hadapt、InfiniDB、 JethroData、MammothDB、Apache
Drill、MemSQL、Pivotal HawQ、Progress DataDirect、ScleraDB、Simba和Splice
Machine。
除了上述引擎之外，數(shù)中豎扒據(jù)虛擬化服務(wù)器也應在此列，因為它們對Hadoop數(shù)據(jù)實現(xiàn)了SQL訪問。虛擬化服務(wù)器可以訪問所有數(shù)據(jù)源，包括Hadoop，不同的數(shù)據(jù)源都可以集成。數(shù)據(jù)虛擬化服務(wù)器有很多，包括Cirro Data Hub、Cisco/Composite
當然，還有一些SQL數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)也支持多種數(shù)據(jù)源。它們在自己的SQL數(shù)據(jù)庫或Hadoop中存儲纖脊數(shù)據(jù)，提供對Hadoop數(shù)據(jù)的SQL訪問。比如
EMC/Greenplum UAP、 HP Vertica （on MapR）、Microsoft PolyBase、Actian
ParAccel 和Teradata Aster Database （via SQL-H）。
這么多基于Hadoop的SQL工具可以使用，可以說是讓組織眼花繚亂。那么該如何選擇呢看它們彼此的差別又在哪呢看
事實上，不同的技術(shù)之間差別很大，比如說，CitusDB知道數(shù)據(jù)存儲在哪里，可以更快地訪問數(shù)據(jù);JethroData存儲索引，可以直接訪問數(shù)據(jù);Splice Machine提供交易型SQL界面。
要選擇正確的技術(shù)，需要比對細節(jié)。以下是具體的考慮因素：
SQL語言
支持的SQL語言越多，能使用的應用程序也就越多。并且，支持的語言越豐富，Hadoop能運賣昌行的查詢程序就越多，應用和報表工具要做的就越少。
節(jié)點連接
在大表上快速有效地執(zhí)行節(jié)點連接并不容易，尤其是在SQL引擎不知道數(shù)據(jù)存儲在哪的情況下。效率低下的連接過程會導致大量的I/O，以及不同節(jié)點之間巨大的數(shù)據(jù)傳輸，最終影響處理速度。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
SQL是為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)設(shè)
計的。表中的每一條記錄都位于同一列，每一列都有同樣的屬性。但在大數(shù)據(jù)時代，并不是所有的數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的。Hadoop文件中可能包含嵌套的數(shù)據(jù)、可
變的數(shù)據(jù)（具有層級結(jié)構(gòu)）、無模式的數(shù)據(jù)和自我描述的數(shù)據(jù)?；贖adoop的SQL引擎必須能夠把所有數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)換為關(guān)系數(shù)據(jù)，并優(yōu)化這些數(shù)據(jù)之間的查
詢。
存儲模式
Hadoop支持一些標準存儲格式，比如Parquet、Avro和ORCFile?；贖adoop的SQL技術(shù)使用的格式越多，其他引擎和技術(shù)能夠讀取的格式也就越多。這極大地減少了復制數(shù)據(jù)的工作。
用戶定義函數(shù)
要在SQL上執(zhí)行復雜的分析函數(shù)，比如高斯判別分析和購物籃分析等，很重要的前提是SQL對該函數(shù)的支持。這樣的函數(shù)被稱為用戶定義函數(shù)（UDF）?；贖adoop的SQL引擎需要能夠在多節(jié)點上分部執(zhí)行用戶定義函數(shù)。
多用戶工作負載
還需要考量的一個因素是，引擎應該如何在不同的查詢和不同類型的查詢之間劃分資源。比如，不同應用程序的查詢有不同的處理優(yōu)先級;需要運行較長時間的查詢
應該讓位于需要立即處理的查詢;如果計劃外的或資源密集型的查詢占用很多資源的話，應該被取消或暫停查詢?；贖adoop的SQL技術(shù)需要更加智能的工
作負載管理。
數(shù)據(jù)聯(lián)合
并不是所有的數(shù)據(jù)都存儲在Hadoop中。大部分企業(yè)數(shù)據(jù)還存儲在其他數(shù)據(jù)源中，比如SQL數(shù)據(jù)庫?；贖adoop的SQL引擎需要支持存儲在不同類型數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)的連接。換言之，它必須支持數(shù)據(jù)聯(lián)合。
應用Hadoop的企業(yè)部署SQL引擎是大勢所趨。企業(yè)在選擇不同技術(shù)的時候，希望能考慮到上述因素。
目前流行的DBMS有哪些?
目前流行的 DBMS（Database Management System，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)）包括：
1. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）：這是一種按照行和列的方式來存儲和管理數(shù)據(jù)的 DBMS。常見的關(guān)系型 DBMS 有：
– Oracle
– MySQL
– Microsoft SQL Server
– PostgreSQL
– IBM DB2
– SQLite
2. 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（NoSQL）：這是一種針對大數(shù)據(jù)、高并發(fā)、高可擴展性等方面設(shè)計的數(shù)據(jù)庫。它們采用的數(shù)據(jù)模型不同于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)扮枝庫的模型。常見的 NoSQL DBMS 有：
– MongoDB
– Couchbase
– Cassandra
– Redis
– HBase
3. 新型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)：這是一些全新的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，它們采用了一些新的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和技術(shù)，包括圖形數(shù)據(jù)庫、列式數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫等。常見的新型 DBMS 有：
– Neo4j
– Vertica
– Google Bigtable
– Apache Ignite
– SAP HANA
不同的 DBMS 適用于不同的應用場景。在選擇 DBMS 時，需要根據(jù)具體的需求和應用場景進行評估和選擇。例如，如果需要處理大容局缺鉛量、高速讀寫的數(shù)據(jù)，則 NoSQL 數(shù)據(jù)庫可能更適合；而如果需要具有嚴格事務(wù)控制、復雜桐好查詢的應用，則關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可能更適合。
ORACLE(金橡蠢融孫悄)
Microsoft SQL Server 2023
Sybase SQL Server
DB2
Visual FoxPro
Access 2023（流行）則如渣
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