在数据库世界中没有银弹
选择哪个数据完全取决于你自己
你要实现的目标
有多少数据需要存储
你应用程序使用的操作系统和语言平台
你的预算
以及是否需要数据仓库
BI或决策支持系统等
背景
我的许多朋友开发人员应用和系统架构师有时甚至是系统管理员经常问我同类型的问题Bo在我的应用中该使用SQL Server还是使用Oracle数据库？BO我应该将我的Sybase数据库迁移到SQL Server吗？哪个数据库（平台）是最好的？为什么我们不使用开源数据库如MySQL或PostgreSQL？所有这些问题基本上都是相同的 —— 哪个数据库平台最适合某个应用程序或是哪个数据库平台对IT和业务最有意义？
为了回答这些问题在我推荐任何数据库平台之前我会问他们更多的问题（通常是十多个）很多时候人们不理解为什么一个简单的问题会引发这么多问题
其实很多人不知道为什么他/她需要一个数据库什么是关系数据库数据库与电子表格之间的差异（以及各自的优缺点）该用Access数据库还是SQL Server数据库或应用程序能从数据库平台获得什么好处
虽然我不是在这里宣传数据库是什么但我知道对IT和非IT人员谈论数据库完全不是一回事我不想被称为以数据库为中心的呆子不过我认为在世纪人们一直在谈论BI（商业智能）我也认为最灵活最复杂和最易维护的系统是由数据驱动的产生的数据量多了就得用数据库来保存下面我对最流行的数据库平台只做简要的介绍并根据我的经验和与其它IT界朋友的互动介绍一下人们是怎么使用这些数据库的
下面我年来使用过的数据库
&#;dBase/FoxBase/FoxPro in the DOS/Novell/Windows x world
&#;MS SQL Server ( and )
&#;Oracle ( /iig)
&#;Sybase SQL/ASE Servers ( / x)
&#;Sybase IQ /
&#;Informix/Dynamic ( )
&#;MySQL ( /)
&#;PostGreSQL ()/EnterpriseDB
此外我参加了一系列的数据库选型评估如Vhayu和OneTick我在各行业也有过内存数据库使用经历如Oracle TimesTen和Sybase ASE内存版本（Sybase RAP商业版的一部分它已成为时间序列数据库领域的一个强力竞争者特别是去年初和CEP集成后影响越来越大）
我曾经担任过公司全职员工或不同公司不同项目的顾问真的觉得在数据库世界中确实没有银弹选择什么数据库主要取决于以下几方面因素
&#;你是谁
&#;你要实现的目标（业务/功能要求性能/可靠性/可扩展性/可用性要求）
&#;当前数据库存储了多少数据
&#;应用程序要选择的操作系统和语言平台
&#;你的预算有多少
&#;你是否想/需要构建一个数据仓库BI或决策支持系统
比较不同的数据库系统就象比较不同的开发平台和操作系统平台
&#;Java/JEE与(C# VB)/NET比较
&#;Windows与Linux/UNIX比较
&#;Linux与私有UNIX系统如AIX/HPUX/Solaris/Tru/Irix比较
&#;Unix与OpenMVS/UniSys/Tandem/IBM Mainframe比较
如果我们在前端办公应用系统如订单录入银行或电信系统中不需要数据库（主要是担忧锁/阻塞延迟和低I/O等）我们只希望使用数据库来存储事实数据或使用数据库来备份数据
当然所有关系数据库都提供了不同的功能即使它们都声称遵循ANSI SQL和SQL标准但实际上都有自己的一套SQL语言这就好比Websphere/Weblogic/Oracle App Server/Sybase Eserver/Jboss之间的关系它们是JEE的不同实现都兼容JEE规范但也有自己的扩展和变化
关键任务（OLTP）和高性能系统
如果我们需要数据库在关键业务系统中发挥更重要的作用并希望做到无故障时间/高可用/集群可靠性（性能和数据量）灾难复制和自动生成报告等目标或需要实现极端高速和低延迟（HPC高性能计算）效果那么我们可能需要数据库的企业级功能但这样的成本也更高
HA（高可用）集群功能
各数据库平台的集群功能如下
&#;Oracle RAC最适合HA集群负载均衡和扩展
&#;MS SQL Server提供HA故障转移功能但无负载均衡
&#;Sybase ASE 集群与Oracle RAC功能相当
&#;TeraData本身就是一个分布式数据库平台
&#;MySQL集群声称TPCC性能基准测试比Oracle RAC还高
&#;IBM DB/UDB在运行AIX HACMP（高可用集群多处理）的IBM P系列/Power服务器和Veritas VCS/Sun等集群上运行得很好
高性能/低延迟/内存数据库
&#;Oracle提供TimesTen内存数据库
&#;MySQL的集群使用内存存储引擎
&#;Sybase提供ASE内存数据库
&#;另外我们还可以使用RAMSAN/SSD（固态硬盘）安装SQL Server数据库所有与数据库相关的磁盘I/O都发生在SSD上而不是传统硬盘上因此我们可以大大减少磁盘I/O延迟提供I/O吞吐量并提高数据库的整体性能
&#;还有其它的内存数据库如SQLite或eXtremeDB但它们大多数要么只支持嵌入式系统要么同一时间只支持单用户或单连接
可扩展性/性能
&#;使用Oracle RAC和Sybase ASE 集群时如果现有硬件不能满足性能要求我们只需要向集群添加一台功能更强大的服务器然后逐步替换掉其它节点
&#;使用SQL Server集群时因为它仅仅支持主动/被动模式在实例级没有可扩展性如果现有硬件满足不了需要我们必须更换整个集群
&#;MySQL集群也支持向所有节点都处于活动的集群添加节点但它是一个无共享集群节点越多意味着有更多的数据库副本更多的存储和在所有节点之间复制数据时需要更多的网络流量
复制
&#;Sybase首先澄清一下我不是Sybase的托儿Sybase拥有最好的复制解决方案超过了Oracle的数据卫士和SQL Server的复制解决方案（即使用它的镜像/日志传送/事务复制SQL Server的复制仍然远远差于Sybase的复制服务器）
Sybase的异构复制和同质复制是Sybase公司上世纪年代被华尔街排除但却受到许多大公司使用的主要原因之一
Sybase复制可以在数据库级（主动/主动复制比SQL Server的镜像更好）事务级（与SQL Server的事务复制类似）表级存储过程级函数级MSA（多站点可用）以及通过日志传送（复制世界中穷人的解决方案）实现它的镜像激活器结合EMC/SRDF可以真正保证在计划内和计划外停机时ZDL（零数据丢失）
&#;SQL ServerSQL Server复制可以通过日志传送和数据库镜像实现（主动/被动R/W或只读）支持对象级（表）粒度事务复制
&#;OracleOracle的数据卫士是数据库克隆和灾难恢复最佳解决方案之一（使用RMAN）
&#;MySQLMySQL提供无共享集群基本上所有活动节点都是同步复制的它的异步复制也支持事务和对象级复制
&#;存储级解决方案使用EMC的BCVNetApp的快照管理器日立的快照Veritas的卷复制器数据复制可以发生在磁盘块级和卷级
混合系统
通常情况下后端数据库存储了大量的数据在检索数据（数据排序分组汇总和计算）时会出现性能问题当运行速度变慢时会影响到数据写入过程
因此对于这些类型的应用程序我们希望数据库能很好地处理大量数据也可以很好地处理读/写阻塞问题
Oracle
Oracle是这种系统的最佳选择因为在Oracle中读/写程序不会相互阻止对方数据在整个读取过程/会话/事务中都是一致的系统开销主要发生了内存锁和重做日志上
SQL Server
SQL Server 的新快照隔离使用了Oracle同样的行版本化功能但在tempdb中会产生更多的IO
Sybase ASE
Sybase ASE的读/写程序会相互阻塞对方但Sybase IQ使用快照版本化管理解决了这个阻塞问题
其它数据库
还有其它一些数据库也不存在阻塞问题但其中一些甚至不遵从ACID（原子性一致性隔离性和持久性）标准
数据仓库
企业建立数据仓库存储/归档所有历史数据以及他们认为需要放在数据库中的数据通常非规范化的数据进入数据仓库多维度为OLAP和商业智能（BI）解决方案提供快速检索
数据仓库也用于新的或增强的业务战略回溯测试此外数据仓库中的数据是呈指数增长而非线性增长的
基于列的关系数据库优势
基于列的关系数据库具有很大的优势因为它天生就是多维的每一列都是自我索引的（B tree）
典型的基于列的数据库有Google的Big TableSybase IQVertica和基于MySQL构建的KickFire
平均而言这些基于列的数据库比传统的基于行的关系数据库（如OracleSQL ServerSybase ASETeraDataDB和MySQL）在数据检索速度上要快到倍但在基于行级进行数据更新时它们的速度较慢到目前为止Sybase IQ似乎是这一领域的领头羊号称世界上最大的数据仓库（超过P字节）就是用的Sybase IQ
请访问这些数据库的网站了解更详细的信息
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更多有关基于列的关系数据库信息
用Oracle和SQL Server作数据仓库时都需要建立多维数据立方体需要的存储空间也会更多我个人认为用基于行的关系数据库作的数据仓库将会很快被基于列的数据仓库取代
总体而言基于行的关系数据（SQL ServerOracleInformixDB/UDBMySQLSybase ASE等）适合OLTP应用而基于列的关系数据库（Sybase IQKickFireVertica等）更适合OLAP/DSS和数据仓库应用
注意那些时间序列数据库如OneTickkdb+和Vhayu都不能算是关系数据库它们的存储结构是基于文件的每一列的数据都使用一个单独的文件存储基本上算是基于列的数据库基于列的数据库也可用于回溯测试此外基于行的数据仓库（立方体）中的数据是呈指数级增长但基于列的数据仓库中的数据是呈线性增长的
传统上Oracle在数据仓库领域处于领先的优势但现在在基于列的关系数据库（如Sybase IQVertica和KickFire）面前已经失去优势Google正在使用的Big Table也是一种基于列的数据库/存储系统
迁移思考
承受能力和现有数据库上已有的投资是另一个需要考虑的事情
我见过不少从Sybase迁移到SQL Server的成功案例反之亦然但还很少看到从Sybase/SQL Server迁移到Oracle的反之亦然
根据数据库的规模和应用范围要迁移Sybase/SQL Server存储过程重写应用程序并进行测试可能需要很长一段时间即使有Oracle迁移工作台的帮助（现在我们可以使用SQL Developer）每个存储过程都得重写如果应用程序只使用了ODBC/JDBC/ADONET并且无存储过程/临时表那么迁移会比较容易
原生支持的编程语言
前面已经说过Oracle对Java的支持是最好的我们可以在Oracle中存储Java代码并将其作为原生Oracle功能使用这使得Oracle的扩展性非常好（有点象开放源码）此外Sybase也原生支持Java代码SQL Server和Sybase支持扩展存储过程基本上是指数据库中调用外部动态库的一个接口它可以用不同的编程语言实现
拥有成本
当我们在研究这些数据库的功能时有一点必须要记住那就是成本和时间范围即使你有一个经验丰富的数据库团队如果所选数据库平台超过了个也就没有什么意义了此外将所有数据库合并到一个数据库平台也没有太大意义因为大部分异构数据库都可以通过SQL Server的链接服务Oracle网关或使用一些数据库复制和ETL工具代替当你在考虑数据库的维护成本时不要孤立数据库成本相反要将其作为你的应用程序和基础设施的一部分看待
我希望这篇文章对那些将要或正在为其应用程序挑选数据库的人们有所帮助不会为自己做出的选择而后悔
