database - 为什么关系数据库存在可扩展性问题？

Question

最近我在网上看到一些文章表明关系数据库存在扩展问题并且在涉及大数据时不适合使用。特别是在数据量大的云计算中。但是我无法通过谷歌搜索找到充分的理由来说明为什么它的可扩展性不高。能否请您解释一下关系数据库在可伸缩性方面的局限性？

谢谢。

Answer 1

想象一下两种不同的十字路口。

有红绿灯或警察在指挥交通，十字路口的运动速度有限，还有看门狗准确记录什么车在什么时间准确地驶过十字路口，往哪个方向行驶。

另一个则没有，无论以何种速度到达十字路口的每个人都只是潜入并希望尽快通过。

前者是任何传统的数据库引擎。十字路口是数据本身。汽车是想要访问数据的事务。红绿灯或警察就是 DBMS。看门狗保留日志和日志。

后者是一种 NOACID 类型的引擎。

两者都有一个饱和点，到达该点时，到达的汽车被迫开始在入口点排队。两者都有最大吞吐量。对于前一种十字路口，该阈值较低，原因应该很明显。

不过，前一种十字路口的优势应该也很明显。发生事故的机会更少。在第二种十字路口，只有当交通密度远低于十字路口的理论最大吞吐量时，您才可以预期不会发生事故。在转化为数据管理引擎时，它转化为对一致和连贯结果的保证，只有前一种交叉路口(经典数据库引擎，无论是关系型、网络型还是分层型)才能提供。

这个类比可以进一步延伸。想象一下如果真的发生事故会发生什么。在第二种类型的十字路口，主要关注点可能是尽快清理道路，以便交通恢复，完成后，还有哪些信息可用于调查谁造成了事故以及如何造成事故？什么都没有。不会被人知道。十字路口是开放的，只是等待下一次事故的发生。在受管制的十字路口，有警察在指挥交通，他看到了发生的事情并可以作证。有日志说具体是哪辆车在什么时间进入，具体是在哪个入口点，具体以什么速度，有很多 Material 可供检查以确定事故的根本原因。但当然，这些都不是免费的。

足够丰富多彩的解释？