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1. sql server、my sql、oracle与hadoop，哪个才是未来趋势？到底有什么区别？

sql server、my sql、oracle与hadoop，哪个才是未来趋势？到底有什么区别？

互联网步入2020年后，渐渐进入到大数据时代，尤其是5G的到来和些后的广泛使用，会让大数据加快脚步，更加趋于普及，可以预见，未来的若干年，会是大数据时代。而hadoop是分布式数据管理模式，就是apache推出的用来解决老牌数据库应对大数据吃紧的产物，所以，硬要说未来趋势，那肯定是hadoop这种分布式数据管理模板。

再来说说这几款软件之间的区别。

sql server：这是微软推出的一款数据库软件，需要付费才能使用。sql server适用在windows服务器平台，与微软的编程语言asp.net形成完美组合，当然，其它开发语言也可以与sql server数据库进行对接。

Mysql：这是一款免费的开源的老牌数据库软件。目前被oracle公司收购，不过，依然是开源，但以后会怎样，就不清楚了。所以，开源社区推出了它的替代品——MariaDB，结构与功能跟Mysql是一样的。php+msyql这个经典组合，曾经让多少程序员疯狂啊。mysql是一款轻量级的数据库，对于中小型网站来说，已经足够。

Oracle：这是一款老牌重量级的数据库软件，很多的大型公司都在使用这个数据库。跟sql server一样，它也是需要付费，而且费用非常贵。但是，它的安全级别非常，所以，为了数据的安全，那些中大型还是咬咬牙，花钱购买oracle数据库。不过，在大数据时代，oracle开始有些力不从心了，可能开始走下坡路了。如：淘宝在几年前的一次双11狂欢节日，数据量巨大，当时使用的oracle数据库压力倍增，还出现掉线的情况，所以，淘宝从那年开始，就开发自己的数据库oceanBase，这也是一个分布式数据库。

Hadoop：这款我们就不用多说，未来的趋势之所在。是apache基金会开的一款分布式数据管理系统。在大数据时代，它将会越来越受欢迎。

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首先，sql server，mysql，oracle这三个都是关系型数据库，Hadoop是分布式系统的开发架构，它们不属于同一类型。

关系型数据库出现的年头有点长了，现在几乎各行各业的业务系统都会用到数据库来存储数据，但是这些系统存储的数据量都不多，关系型数据库完全能够满足要求。

Hadoop是最晚出现的，Hadoop可以说是一个系统家族，有自己的生态。它下面有很多产品，hdfs，mapreduce，hive，spark等等，主要是用来处理大量数据的计算。

最后，当业务系统积累了几十年的数据，需要从这些数据中获取知识，就需要Hadoop来处理了。

SQL server，Mysql，Oracle都可以说是老产品了。就产品本身来说，这三个数据库产品都是成功的。这三者是目前市场占有率最高的关系数据库，而且很有代表性。

MySQL

MySQL基本是生于互联网，长于互联网。其应用实例也大都集中于互联网方向，MySQL的高并发存取能力并不比大型数据库差，同时价格便宜，安装使用简便快捷，深受广大互联网公司的喜爱。

MySql可运行在不同的操作系统下。简单地说，MySql可以支持Windows95/98/NT/2000以及UNIX、Linux和SUN OS等多种操作系统平台。这意味着在一个操作系统中实现的应用可以很方便地移植到其他的操作系统下。

Oracle

Oracle是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。

Oracle的应用，主要在传统行业的数据化业务中，比如：银行、金融这样的对可用性、健壮性、安全性、实时性要求极高的业务；零售、物流这样对海量数据存储分析要求很高的业务。而且由于Oracle对复杂计算、统计分析的强大支持，在互联网数据分析、数据挖掘方面的应用也越来越多。

SQL Server

Microsoft SQL Server 是一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能 (BI)工具提供了企业级的数据管理。

Microsoft SQL Server 数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使您可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。

Hadoop

现在，如果你没有听说过Hadoop，那么你一定落伍了。Hadoop已经成为业界大数据平台首选。说到Hadoop，大家都会想到大数据技术。建大型数据仓库，PB级数据存储、处理、分析、统计。

作为一个全新的开源项目，Hadoop提供了一中新的方式用来存储和处理器数据。大型的互联网公司，如谷歌、Facebook都使用Hadoop来存储和管理它们庞大的数据集。

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