在大数据时代，关系型数据库有哪些缺点？主要有四个缺点：1。无法存储数据结构

2。按行存储，即使只操作一列，也需要将整行读入内存

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3。表结构扩展不方便，模式固定

4。对全文搜索功能的支持较弱

针对以上四个缺点，提供了不同的数据库来解决。

1.K-V存储不能存储数据结构

以redis为例，值可以是数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、sortedset、位图等。列存储可以解决在操作HBase

3表示的列

时，将整行读入内存导致的高IO问题。文档存储可以解决mongodb

4表示的表结构扩展不方便的问题。全文搜索引擎解决了全文搜索功能的问题

以elasticsearch为例

以上解决方案虽然解决了关系数据库的不足，但不能很好的支持acid功能。在某些场景下，关系数据库是一个很好的选择，因此这些数据库只是关系数据库的一个很好的补充，不能替代关系数据库。

现在newsql也是大数据时代的一个发展趋势，即可以支持事务，具有良好的可扩展性来支持大数据。以oceanbase、tidb和扳手/F1为例。

国庆节当天，中国蚂蚁金融自主研发的金融级分布式关系数据库oceanbase在被称为“数据库世界杯”的TPC-C基准测试中，打破了美国甲骨文公司9年来的世界纪录，成为第一个登上榜首的中文数据库产品。

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