数据库 数据库管理系统 数据库系统
数据库是存放数据的地方。
数据库管理系统是管理对数据库中的文件，例如进行查询、添加等操作。
数据库系统是一个实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质、处理对象和管理系统的集合体。它通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数据库管理系统统一管理，数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。数据管理员负责创建、监控和维护整个数据库，使数据能被任何有权使用的人有效使用。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。
内容提要：
一：Hbase
二：NoSql
三：NoSql与关系型数据库比较
四：结构化/非结构/半结构数据
五：DBMS
六：HDFS
一．HBase，是一个开源的高可靠性、高性能、可伸缩、并建立在关系模型基础上的分布式数据库，用以存储大规模结构化数据. Hbase 可以建立在hdfs之上。Hdfs相当于一个存储空间。
Hbase vs RDBMS
1.列存储/行存储
2.分布式/单点存储
3.键值对（K,V）/关系表
4.Mapreduce编程/SQL查询
5.扩张性高/低
6.离线批量处理/在线处理
7.非结构、半结构/结构化数据
Hbase优缺点：
Pros：
1.列可以动态增加，若列为空，就不存储数据，节省存储空间。
2.Hbase自动切换数据
3.Hbase可以提供高并发读写操作的支持
Cons：
1.不支持条件查询，
2.目前不能支持Master sever的故障切换，当master死机后，整个存储系统就会瘫痪
Hbase/关系数据库对比：0.横向扩展代替纵向扩展1.键值对代替关系表(数据类型/操作/存储/维护)2.mapreduce编程代替sql查询3.处理数据(结构化/规模)4.扩展性5.离线批量处理代替在线处理
信息检索与关系型数据库系统的区别：
1、 处理的数据类型不同。信息检索处理的是无结构、半结构数据，关系型数据库系统处理的是结构化数据。
2、 查询方式不同。信息检索查询主要用关键词，没有复杂结构，关系型数据库系统用SQL查询
二．NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。
“关系型数据库给你强加了太多东西。它们要你强行修改对象数据，以满足RDBMS （relational database management system，关系型数据库管理系统）的需要，”在NoSQL拥护者们看来，基于NoSQL的替代方案“只是给你所需要的”。
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显,
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
优点：
1）成本：nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜
2）查询速度：nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库
3）存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式，而数据库则只支持基础类型
4）扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难
缺点：
1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术，不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。
2）不提供对sql的支持，如果不支持sql这样的工业标准，将产生一定用户的学习和使用成本
3）不提供关系型数据库对事物的处理
相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
字段可根据需要扩充，即字段数目不定，可称为半结构化数据，例如Exchange存储的数据。
结构化数据支持：
数字范围以及精确匹配的查询，例如
Salary < 60000 AND Manager = Smith.
非结构化数据支持：
基于关键字以及操作的查询；更复杂的概念查询。
例：查找出所有包含疾病治疗的网页。
五．DataBase Management System (DBMS)
六. Hadoop Distributed File System
简称HDFS[1]，是一个分布式文件系统。HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
MapReduce优缺点（也是hadoop的优缺点）：优点一，能用于处理大规模数据，而且隐藏繁琐细节，比如，自动并行化、负载均衡和灾备管理等，简化开发工作;其二，伸缩性好，每增加一台服务器，其就能将差不多的计算能力接入到集群中，而过去的大多数分布式处理框架，在伸缩性方面都与MapReduce相差甚远。
最大的不足则在于不适应实时应用的需求，缺乏当前DBMS基本都拥有的大多数特性，使用了蛮力而非索引