京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Michael Stonebraker,数据库领域的布道者,著名的数据库科学家,美国工程院院士,冯诺依曼奖的获得者,第一届SIGMOD Edgar F. Codd创新奖的得主,曾担任Informix CTO。他在1992年提出对象关系数据库模型,在加州伯克利分校任计算机教授达25年,更是众多数据库公司的创始人之一,其中包括Ingres、Illustra、Cohera、StreamBase Systems和Vertica等,目前是麻省理工学院教授,所参与的项目包括:Aurora,C-Store,H-Store,Morpheus,以及SciDB系统等。
Stonebraker是SQL Server/Sysbase奠基人,87年左右,Sybase联合了微软,共同开发SQL Server。原始代码的来源与Ingres有些渊源。后来1994年,两家公司合作终止。此时,两家公司都拥有一套完全相同的SQLServer代码。也可以认为,Stonebraker教授是目前主流数据库的奠基人。
2014年12月12-14日北京召开的2014中国大数据技术大会(暨第二届CCF大数据学术会议)正在邀请数据库领域的布道者Michael Stonebraker,希望能有机会带大家领略大数据时代数据库领域的最前沿思想。
数据库领域的布道者Michael Stonebraker
2012年,他发现一个有趣的现象:相当一部分计算机学团体已重新制定了其研究课题,并加盟到了“大数据”大旗麾下,发觉大数据已然成为最时髦的术语。他结合自己在数据库(根据定义,数据库就是处理大数据的)领域侵淫多年,特撰写了四篇博文来解释他对“大数据”的理解。
他对大数据有如下四种含义:
大数据量、“小分析学”。此处的目标是对极大量的数据集使用SQL。对大数据集,没有人会用“Select *”来查询因为其返回太子节(terabyte)的数据使接收者无法应付。替代方案,则是对海量数据把注意力放在SQL的分析功能上,如count、sum、max、min、avg等,可辅之以group_by。我将此称作“小分析学”,以便把这个用例(use case)区别于下面的场合。
对大量数据使用大分析学。“大分析学”在此的含义是:对海量数据施用数据聚类(clustering)、回归分析、机器学习、以及其他更为复杂的分析手段。目前,用户倾向于采用统计学软件包如R、SPSS、SAS等来实现。其他方案是使用线性代数软件包,例如:ScalaPack或Arpack。最后,也有大量自行开发的代码在使用中。
大速度。其含义是:对电子交易、实时网页广告投放、实时客户针对营销、移动社交网络等应用,能够吸收并处理“灭火水龙带”式的数据涌入。此用例在大型网站公司和华尔街盛行,二者都倾向于自行开发。
大多样性。许多企业面临整合日益扩大的多种数据源,而数据格式千差万别,例如:电子表格、网页、XML、传统的关系型数据库等。许多企业认为这是最头疼的问题。从历史上来说,萃取、转置、加载(ETL)供应商在此市场上对有限的数据源曾提供服务。
他第一篇博文中专门讨论了大量数据的小分析学,尔后的三篇博文将运用实例论及其他三点,感兴趣的可以到Stonebraker的博客查看。(原文链接: 一、 二、 三、 四)
去年底,Stonebraker还参加了一期 Structure Show,谈论自己对数据库市场的观点,包括NoSQL和Oracle的未来,当然还有Facebook的MySQL问题。若使用或研究数据库技术的人想听整个访谈,请点击 这里。以下是一些精华摘要:
1. 单一模式不能包打天下:“任何我可以想到的垂直市场,相比传统的关系型数据库系统,总会有一些更合适的解决方案。”Stonebraker 如是说。事实上,这是他一贯的主张。但今时今日这一主张看起来更有说服力了。现在有用于数据分析的列存储架构,用于交易的内存架构,当然也有用于简单的键值操作及新数据类型的NoSQL架构。甚至图形数据库都开始步入商用。
2. 数据库领域可以有很多赢家:“将有3到5个,甚至6个非常不同的数据库系统架构成为赢家,而在每一类下都会有2到3个成功的供应商。”Stonebraker预测:“我的核心观点是,传统的关系型数据库系统将慢慢收缩,这一切转变也许需要十年。”
3. NoSQL会被广泛接受:“我的预测是NoSQL将意味着不止SQL。”Stonebraker说,“Cassandra和MongoDB已经宣布了类似这样的东西,如果你放下你的偏见,那么这种高级语言基本上就是SQL。”人们已经不那么看好单纯的底层语言的价值。Stonebraker认为NoSQL系统将来也要拥抱ACID。而这一切可能正在发生。
4. Oracle将感受到来自SAP的压力:“我觉得另一个非常有趣的事是SAP在数据库领域还没有得到很多关注,现在SAP的客户同时也是Oracle最大的客户。”Stonebraker说:“在这些巨头中,Oracle和SAP会好好地干上一架。”
现在说这个可能有点早了,我们也不知道SAP的客户将如何回应切换数据库的游说。不过Stonebraker补充说:“我的预期是,SAP会给客户一个信服的理由,让他们从Oracle迁移到HANA。”
5. Facebook会继续寻找MySQL的替代品,不过可能劳而无功:“Facebook面对的是这个星球上最难的数据管理问题之一。”Stonebraker说。“他们花了数年的时间尝试从MySQL迁移到别的系统,但是到目前为止还没有发现可以匹配他们规模的替代品。”
相比几年前的观点,Stonebraker现在的主张已经有所缓和。可能这是因为Facebook分享了他们在MySQL上做的一些努力,包括为了维持MySQL系统的运行所作的精妙的配置。然而这一缓和,与其说是对MySQL的支持,不如说是对Facebook的数据库改造的认同。
最后,Stonebraker的总结一如既往的幽默:“传统的数据库销售商提供的产品,它们的代码基础和25年前一样,现在正让它们退休的时候了。(文章来自:CDA数据分析师)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12