我刚开始学习大数据域，所以我想知道在SQL Server旁边实现数据仓库的最佳数据库管理系统
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很难回答这个问题，因为没有给出很多信息。我会问一些问题来决定这个问题：
大数据可以是 Variety 。因此，正确的数据库的问题可能不是正确的问题，但问题应该是：数据如何？这是关系吗？它是基于NoSQL的，例如是否形成了JSON或XML？它是两种类型的混合物吗？这可能导致只使用一个PostgreSQL实例或使用混合物＆＃34; Data Lake＆＃34;具有Hadoop组件的环境，如HDFS / Hive，Spark，以及用于非结构化NoSQL JSON数据的MongoDB实例。
大数据可以是 Velocity 。同样，这里应该是一个问题：必须消耗多少时间的数据？所有这些数据都必须是交易性的吗？如果管道不够快以消耗数据，是否可以忽略某些信息？大数据基础设施的计划位置是在云中还是在内部？
大数据可以是卷。那么，有多大的环境需要规划？现在的数据量有多大？一年有多大？增长率有多大？这可能导致决定不使用许可工具来避免许可费用。此外，这可能导致决定是在云中还是在内部构建环境 - 在此前提下还应明确是否需要高可用性。
要回答这个问题，将来需要了解更多有关计划用例的信息。如果您真的只想存储关系数据，那么有一些关于数据库系统的列表。
从我的头顶开始，例如：