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3358 www.Sina.com/http://www.Sina.com /是数据库非共享群集传统的单节点不属于群集，双机热备盘、Oracle RAC等基于共享存储) 每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和APP应用程序的特点划分为各个节点，非共享数据库群集具有完全的可扩展性、高可用性、高性能和高性价比

简单来说，MPP将任务并行分布到多个服务器和节点，在每个节点上计算完成后，将各个部分的结果汇总起来得到最终结果类似于Hadoop )。

个人理解：

MPP本质上是一个基础)数据库，基于传输数据库，区别于传统的单节点数据库，支持多节点分布式存储和计算。 此外，并不是所有的数据库群集方案都基于分布式存储。 ) MPP经常用作数据仓库，应该支持查询和分析类的APP应用程序场景。 个人理解)。 使用关系数据库如Mysql )构建分布式存储和计算多节点群集基本上形成了MPP数据库系统。 例如，在安装MySQL时，系统会提示您选择OLAP或OLTP，稍后会显示屏幕快照。)

以下两幅图MPP和Oracle RAC )显示了Oracle RAC基于“网络”共享存储。 MPP在每个节点上有计算“cpu和内存”和存储“磁盘”。

图Oracle RAC集群体系结构图

图MPP体系结构

MPP和Hadoop谈论MPP时，必须提到Hadoop。 MPPDB和Hadoop都是将运算分散在节点上进行独立运算后，对结果进行综合分散计算)，但根据理论和采用的技术路线不同有各自的优缺点和适用范围。 个人理解： MPP应该是传统数据库规划/制造商升级转型的产物，而Hadoop是谷歌开源后形成的另一条技术路线的产物。)。

两种技术与传统数据库技术的比较如下。

在线事务处理OLTP )和在线事务处理OLAP OLTP ) :在线事务处理/在线事务处理。

在线分析处理/在线分析处理。

简单的数据处理大致可分为在线事务处理OLAP 在线并行处理)、在线分析处理OLAP 在线并行处理)两种OLTP是传统关系数据库的主要APP应用，主要是银行交易等基本日常事务处理。 OLAP是数据仓库系统的主要APP应用程序，支持复杂的分析操作，侧重于决策支持，提供直观易懂的查询结果。

OLTP系统强调数据库的内存效率，强调内存各种指标的指令率，强调绑定变量，强调并发操作；

OLAP系统强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。

什么是MPP

MPP Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理:传统的INSERT、Update、DELETE等都属于OLTP，主要与事务相关，包括SELECT的count* )、MAX 最大)、MIN )、gret

-left:0cm;”>总的来说，先有OLTP，然后才发展OLAP。目前主流的关系型数据库（Oracle、SQLServer、MySQL等均同时具有两者的特征。

以Mysql为例，Mysql安装时，会有 Decision SupportDSS)/OLAP（决策支持）和Online Transaction ProcessingOLTP)联机事务分析)等选项，如下图所示：

发展历史

OLTP和OLAP的发展是伴随关系型数据库的发展一起发展的。

60年代，关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型，促进了联机事务处理OLTP)的发展数据以表格的形式而非文件方式存储)。1993年，E.F.Codd提出了OLAP概念，认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大型数据库进行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此，E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。

  在过去的十年当中，根据Codd的关于OLAP的十二条准则，OLAP技术有了很大的发展，市场上的各种OLAP产品可以说是层出不穷。在开始探讨OLAP 技术的新方向之前，我们有必要回顾一下OLAP技术在过去一段时间的发展和演化：

  1970年 第一个OLAP工具Express出现，后来被ORACLE公司收购并重写，但是在此时已经奠定了它的雏形。

  1982年 Comshare出现，它应该算是一个面向金融行业的OLAP工具，熟悉IBM解决方案的朋友应该对这个名称比较熟悉，在数据仓库刚进入中国之初，comshare还是势头很猛，目前只在IBM的主机市场上出现了。

  1984年，第一个基于Mac的ROLAP工具metaphor出现，由于该产品在当时昂贵的价格以及以后Mac机用户市场的下滑，现在已经没有人在使用这个东西了。

  1985年pilot面世，这是第一个高举着EIS旗帜的OLAP供应商，属于典型的C/S结构，主机为Vax也算是把 OLAP向用户更加推进了一步。不过遗憾的是好像没有进入中国市场。

  1990年 cognos Powerplay终于出现，把OLAP技术又向前推进了一步，一方面提出desktop olap的概念，同时也是第一个基于windows的OLAP工具。为OLAP提供了更加强劲的可扩展性。

  1991年 IBM收购了metaohor，成为第一个转手的OLAP产品，虽然没有什么太大的影响，但是也算是为OLAP产品的收购开了先河。

  1992年 Essbase发布，当时应该还是Arbor公司，但是在当时谁都没有想到它会成为后来的市场领先者。

  1993年 划时代的一年，Codd博士发表了关于OLAP的白皮书，传统上一般都会认为这是OLAP技术开始发展的一年，其实在此之前，已经有如此多的厂商尝试过这个领域了。但是白皮书发表过之后，越来越多的人开始理解多维分析的概念。

  1994年 MicroStrategy 发布，这是第一个完全基于关系型数据库的OLAP工具，所有的olap请求都被后台分割成一个或者多个SQL语句来执行。可以说是OLAP技术和关系数据库技术的第一次亲密接触。

  1995年 holos 4.0发布，这个产品应该是第一个混合性的OLAP工具，目前holos属于Crystal Decisions

  1995年 Oracle 收购Express，这是业界第一个大型的产品收购，同时也是第一数据库厂商对OLAP技术市场的冲击，这次收购对其他数据库厂商的触动很大。后来几乎每一家数据库厂商都成为数据仓库市场的强劲竞争者。

  1996年，BO 4.0发布，第一个同时支持OLAP和关系型数据库查询报表的工具，这再一次拉近了关系型数据库和多维OLAP分析的距离，意味着用户以后有可能不需要购买OLAP的专业展现工具了。

  1997年，也就是这一年，MicroSoft又一次尝试统一标准，发布了OLE DB标准，虽然没有正式产品发布，但是这使OLAP领域第一次有了一个统一的标准。现在的OLAP展现软件大多都支持这个标准。

  1998 IBM姗姗来迟，推出自己的OLAP解决方案，其间OEM了EssBase作为OLAP Server的引擎，曾经尝试把MOLAP结构保存在关系型数据库当中，遗憾的是，这个很好的想法在当时没能很好的实现，极差的性能导致IBM也不怎么推荐它的这一款产品。另一方面IBM开始在中国全面推行它的商业智能的概念。在国内掀起了一次数据仓库的热潮。

  1998年，Hyperion公司与Arbor公司合并，这可能是业界的一次比较巨大的公司合并，Hyperion公司再此之后，一跃成为OLAP市场的领头羊，并持续保持领先位置。

  1999年 在这一年，一共发生了两件事情，一件是Microsoft的Plato正式面世，这一随SQL Server 7免费赠送的策略，让数据仓库放下它昂贵的架子，让越来越多的人能够熟悉和使用它。另外一件事就是在国内如日中天的Platinum被CA 收购,而再此之前Platinum刚刚收购了一家OLAP工具叫做Prodea Beacon，而这也创出了软件企业收购的记录35亿美金，次年，CA又收购了另外一家 数据仓库厂商 Sterling，从此CA正式进入OLAP市场。

  2000年，在SQL2000中，Microsoft把Plato改名为Analysis Services.

  2001年，ORACLE推出ORACLE 9i OLAP Option,实现了把多维数据库保存在关系型数据库当中的承诺。成为业界第一个实现这种功能的产品。OLAP技术终于可以和关系型数据库完全融合在一起了，在接下来的9i第二版当中，这个特性更是被发挥的淋漓尽致。

MPP应用方向

MPP和Hadoop均可作为在数据的存储和计算基础平台。

Hadoop和MPP两种技术的特定和适用场景为：

● Hadoop在处理非结构化和半结构化数据上具备优势，尤其适合海量数据批处理等应用要求。

● MPP适合替代现有关系数据机构下的大数据处理，具有较高的效率。

MPP适合多维度数据自助分析、数据集市等；Hadoop适合海量数据存储查询、批量数据ETL、非机构化数据分析日志分析、文本分析)等。

由上述对比可预见未来大数据存储与处理趋势：MPPDB+Hadoop混搭使用，用MPP处理PB级别的、高质量的结构化数据，同时为应用提供丰富的SQL和事物支持能力；用Hadoop实现半结构化、非结构化数据处理。这样可以同时满足结构化、半结构化和非结构化数据的高效处理需求。