显然，BigTable 架构的原因与当您处理 Google 必须处理的大量服务器时难以扩展关系数据库有关。
但从技术上讲，究竟是什么让关系数据库难以扩展？
在大公司的企业数据中心，他们似乎能够成功地做到这一点，所以我想知道为什么不能简单地以更大的数量级做到这一点，以便在谷歌的服务器上进行扩展。
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当您执行涉及物理分布的关系的查询时，您必须将每个关系的数据拉到一个中心位置。对于大量数据，这显然不能很好地扩展。
一个设置良好的 RDBMS 服务器将在 RAM 中的热页上执行大部分查询，几乎没有物理磁盘或网络 I/O。
如果您受到网络 I/O 的限制，那么关系数据的好处就会减少。
于 2010-01-30T05:41:34.100 回答
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除了 Mitch 的回答之外，还有另一个方面：Webapps 通常不太适合关系数据库。关系数据库强调规范化 - 从本质上讲，使写入更容易，但读起来更难（就完成的工作而言，不一定对您而言）。这对于 OLAP、即席查询类型的情况非常有效，但对于 web 应用程序来说效果不佳，因为 web 应用程序通常大量加权以支持读取而不是写入。
Bigtable 等非关系型数据库采用的策略正好相反：非规范化，以使读取更容易，但代价是写入成本更高。
于 2010-01-30T14:12:49.990 回答
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如上所述的主要原因是物理位置和网络 IO。此外，即使是大公司也只处理搜索引擎处理的一小部分数据。
想想标准数据库上的索引，也许是几个字段……搜索引擎需要在大文本字段上进行快速文本搜索。
于 2010-01-30T06:48:52.393 回答