在一个假设情景中，全球有数百台机器。 所有这些都可以24x7全天候生成内务管理数据，日志和记录。 这种数据的一种可能用途是生成各种报告。
生成的所有数据都具有固定格式，并且可以使用相应的关系模式进行定义。
仅仅因为它的巨大程度，它是否有资格成为大数据？
如何针对此类问题选择关系解决方案或NoSQL解决方案？
提出这个问题的理由是;当我们离开SQL /查询域时，速度问题就开始出现了。
有效处理此类数据是否已知？
答案 0 :(得分：1)
维基百科将大数据定义为“大数据是一个对于传统数据处理应用程序不够而言如此庞大或复杂的数据集的术语”。大数据确实存在数十个定义 - http://www.forbes.com/sites/gilpress/2014/09/03/12-big-data-definitions-whats-yours，所以我建议您不要理会这个术语本身，而是寻找解决问题的方法。
选择NoSQL / BigData解决方案没有灵丹妙药 - “马匹为课程”。要开始，请看看Altoros的研发工程师进行的以下研究 - “NoSQL数据库的独立于供应商的比较：Cassandra，HBase，MongoDB，Riak 与MySQL分片 < / strong>“ - http://www.altoros.com/vendor_independent_comparison_of_nosql_databases.html。他们使用“Yahoo Cloud Serving Benchmark”对各种NoSQL进行基准测试。