我的一些朋友问我有关OLTP，MPP和Hadoop的问题。我试图解释如下。
这与撰写本文的时间有关。事情变化如此之快:)。OLTP数据库（Oracle，DB2）与MPP（Netezza，Teradata，Vertica等）：
1.-DB Oracle或DB2需要在开始处理之前从磁盘读取数据到内存，因此内存计算非常快。
-MPP尽可能使处理接近数据，因此减少了数据移动
2。-DB Oracle或DB2适合较小的OLTP（事务）操作。它还保持了很高的数据完整性。
-MPP适用于批处理。一些MPP（Netezza，Vertica）忽略了Intigrity，例如为了批处理性能而强制执行唯一密钥。Hadoop（没有impala或EMC HAWQ）与MPP：
1.-传统的MPP数据库以成熟的内部结构存储数据。因此，使用SQL进行数据加载和数据处理非常有效。
-存储在hadoop上的数据没有这种结构化的体系结构。因此，访问和加载数据不如常规MPP系统有效。
2.-使用常规MPP，它仅支持关系模型（行-列）
-hadoop支持几乎任何类型的数据。
*但是MPP和hadoop的主要目的是相同的，在存储附近并行处理数据。Cloudera impala（或关键HAWQ）与MPP：
1.-MPP支持高级数据库信息分析
-直到现在（impala 2.0）开始支持“ SQL 2003”，这可能导致他们引入数据库信息分析。
2.-MPP数据库具有行业标准的安全功能和定义良好的用户架构。
-Impala具有非常不完善的安全系统，几乎没有用户架构。
3.-MPP仅支持特定于供应商的文件系统，并且需要使用特定的加载工具加载数据。
-Impala支持大多数打开的文件格式（文本，parquate）
*但是，Impala似乎像Vertica一样成为MPP和Columnar，但在不久的将来会便宜又开放的数据库系统。只需实施安全性并推进数据库分析。如何选择（一般和我个人的看法）：1. OLTP数据库（Oracle，DB2，MySQL，MS SQL，Exadata）：
-基于事务的应用程序
-较小的DWH
*但是Exadata是混合系统，我有处理大约20TB数据的DWH的经验。2. MPP（Netezza，Teradata，Vertica）
-更大的数据仓库（可能具有大小超过4-5 TB的表）
-不需要或只需很少的预处理
-需要更快的批处理速度
-在数据库分析中3.仅Hadoop ：
-所有高度非结构化的数据（文档，音频，视频等）
-需要批量处理4. Hadoop，主要使用Impala（或EMC HAWQ）
-需要具有低成本的DWH-
无需具有高级分析功能
-可以使用开源工具
-无需担心安全性或有限的用户数量5. Hadoop（具有impala或HAWQ）+ MPP：
-一些数据需要大量的预处理，然后才能进行高级分析。
-需要更便宜的查询能力存档或备份较旧的数据。