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通过本文为大家带来怎么在高性能和数据多样性之间抉择数据处理。
我们继续从软件角度上看外存数据源的性能，考察数据库的性能特点，在这篇文章中，我们只关心数据的访问性能，而不涉及计算性能。
关系数据库
关系数据库也是很常见的数据存储方式。本质上讲，数据库其实也是一种特殊的二进制文件，但它的性能会弱于直接写在操作系统下的文件，主要原因在于数据库通常都要具备提供数据更新的能力，这就会产生影响性能的因素：
1. 紧凑性与压缩手段
数据库要考虑数据的更新，一般会采用段页式的分块存储，在存储数据时不会把分块完全填满，而会留一小部分空白区用于后续的修改动作。这样，占用的硬盘空间就会比不考虑更新动作的文件更大一点。
因为要更新数据，所以很难实现数据压缩。比如上一篇所说的把小整数存成较短字节的方案，如果采用了这种方案，一旦这个小整数被改成了大整数，原来的空间就存不下了，就要把后续数据都向后移动，这会使数据更新成本过高，所以一般数据库都不采用压缩手段，而直接根据数据类型分配空间，也会造成空间的浪费，极端情况会出现占用空间大于文本的现象。
2. 事实一致性带来的复杂性
许多商业数据库还会同时支持OLTP业务，在读取数据时要提供一致性的能力，这会使访问数据的动作复杂度变大很多。同一条数据，由于其它事务的写操作，可能出现多个备份，在读取时数据库要根据事务的启动时刻找到正确的那一个，这是个非常麻烦的动作，对性能影响很大。
另外，前面文章还提到过，按块存储的结构对于分段也不够自由，不象文件那样可以实施更灵活的并行手段，也会导致数据库的性能表现弱于直接 文件。
数据库普遍还有一个IO性能不佳的问题，数据在数据库中运算时性能尚可，但要通过数据库接口取出来就非常慢，实测的情况表明，这个性能经常可能会比用文本存储还慢。对于这个问题，在数据库本身负担不重时，可以采用并行取数的方法来解决，具体细节及代码我们将在以后再详述。
NoSQL数据库
NoSQL常常被用作大数据处理，但是，它真的能获得高性能吗？
这要分情况，看进行什么样的处理。
NoSQL产品一般都不提供事务一致性的能力，这使在数据访问时的动作要比关系数据库简单了许多，不需要考虑回滚段、多备份等问题。而且，放弃事务的NoSQL一般也更容易横向扩展，使用更多机器来承载更大的业务量。在这方面，NoSQL确实会有更高的性能，特别是高并发写入时的优势要比关系数据库大得多。
不过，对于单纯的分析型业务，却不完全是这样。
许多分析型关系数据库也不考虑事务一致性的问题，访问动作同样也较为简单。NoSQL不处理事务一致性带来的性能优势，与这些分析型数据库比并没有特别的地方。
NoSQL产品常常使用Key-Value型存储组织，Value的随意性会带来结构多样性的好处，即使用NoSQL存储数据时不需要事先确定数据结构，也不象关系数据库那样必须先建个有特定数据结构的表才能使用，这是NoSQL非常方便的地方。
但是，多样性和高性能是一对天生的矛盾！
多样性意味着每条记录的数据结构都可能不一样。在存储数据时同时也要存储结构，增大了存储量，在解析数据时也要去匹配数据结构中的字段，增加大了复杂度。而关系数据库中同一表的数据结构是确定且相同的，结构只要存储一份，解析数据时的字段对应也非常简单，当数据量很大时，这个优势就会非常明显。
大多数Key-Value式的NoSQL产品，只是在用Key寻找Values时性能很好（这只要有个Hash索引就能够用Key找到对应的记录，关系数据库建了索引也可以），但面临需要对数据遍历才能完成的计算时（比如过滤条件不是针对Key的），它的性能就会远远低于确定数据结构的关系数据库。把NoSQL用于高性能大数据分析业务是个错误的选择，但现实中却经常有人在这么用。
润乾软件创始人、首席科学家
清华大学计算机硕士，著有《非线性报表模型原理》等，1989年，中国首个国际奥林匹克数学竞赛团体冠军成员，个人金牌；2000年，创立润乾公司；2004年，首次在润乾报表中提出非线性报表模型，完美解决了中国式复杂报表制表难题，目前该模型已经成为报表行业的标准；2014年，经过7年开发，润乾软件发布不依赖关系代数模型的计算引擎——集算器，有效地提高了复杂结构化大数据计算的开发和运算效率；2015年，润乾软件被福布斯中文网站评为“2015福布斯中国非上市潜力企业100强”；2016年，荣获中国电子信息产业发展研究院评选的“2016年中国软件和信息服务业十大领军人物”；2017年, 自主创新研发新一代的数据仓库、云数据库等产品即将面世。
《数据蒋堂》的作者蒋步星，从事信息系统建设和数据处理长达20多年的时间。他丰富的工程经验与深厚的理论功底相互融合、创新思想与传统观念的相互碰撞，虚拟与现实的相互交织，产生出了一篇篇的沥血之作。此连载的内容涉及从数据呈现、采集到加工计算再到存储以及挖掘等各个方面。大可观数据世界之远景、小可看技术疑难之细节。针对数据领域一些技术难点，站在研发人员的角度从浅入深，进行全方位、360度无死角深度剖析；对于一些业内观点，站在技术人员角度阐述自己的思考和理解。蒋步星还会对大数据的发展，站在业内专家角度给予预测和推断。静下心来认真研读你会发现，《数据蒋堂》的文章，有的会让用户避免重复前人走过的弯路，有的会让攻城狮面对扎心的难题茅塞顿开，有的会为初入行业的读者提供一把开启数据世界的钥匙，有的甚至会让业内专家大跌眼镜，产生思想交锋。
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