伴随大数据话题的持续火热，诸如Apache Hadoop以及MapReduce等开源产品也在不断成长，应用开发者已不再将传统的SQL数据库“奉若神明”。

　　其实这并不难理解。关于大数据的讨论长期集中在SQL应对非结构化数据方面的力不从心，越来越多开发者开始将目光转向Google以及Facebook这样的大数据技术领导者。然而，一味地追求大数据浪潮有些时候却显得有些不切实际。

　　如果不相信就去问问Tim O’Brien，他是一名独立咨询顾问同时撰写过大数据的相关书籍。O’Brien在近期举行的O’Reilly Strata Conference上分享了关系型数据库方面的主题，他认为纵观过去多年的IT技术发展，就能够理解为何开发者的态度在一点一点发生转变。

　　“有不少开发者都喜欢紧跟潮流，而这些技术几乎都来自于Google或者Facebook的工程师，” O’Brien在接受TechTarget记者电话采访的时候表示：“他们最终得出的结论是‘我们绝不使用关系型数据库，因为它们不能扩展’。”

　　然而，那些有良好资金储备的创业公司和大数据先驱组织（如芝加哥商品交易所、纳斯达克交易所等）虽然都在紧跟Google的技术脚步，但它们依然发现，在可以预见的未来，SQL对于大多数开发项目来说仍然是最佳的选择。

　　O’Brien认为组织通常无法完全摆脱SQL开发，主要有三个原因。首先，SQL是一个非常有粘性的语言，主流的开发工具和平台，如Ruby on Rails，都在使用SQL。其次，SQL是目前世界上最好的查询语言。最后，SQL是标准化语言，它能够让组织更加轻松地应对来自多个厂商的数据库产品。O’Brien预测，SQL的统一能力在未来的几年中都将持续占据领先的位置。

　　“大数据社区现在专注在做的事，就是让人们意识到世界正在发生变化，如果你继续使用传统的关系型数据库技术，那么你就会被时代甩在身后。” O’Brien说：“我觉得这种说法是错误的。”

　　O’Brien建议，未来的几年中，传统SQL数据库将会想着更好更易扩展的方向发展，这无疑会让大数据与SQL技术之间的界限变得更模糊。Google的Spanner数据库就是这个方向。他说：“我觉得Spanner为许多公司指明了未来大数据的发展方向。Spanner之所以重要，是因为它是基于SQL的数据库，提供了交易处理功能而且能够垂直扩展，这是非常大的不同。”

　　另外一家值得注意的公司是Drawn to Scale，它们的Spire产品是一款“运行在Hadoop上，面向大型用户应用”的数据库。Spire支持SQL和MongoDB查询以及MapReduce，设计用来支撑大型网站、移动开发等应用。

　　“没有理由不用SQL来查询所有数据，况且这也已经发生了，人们已经开始用SQL来查询Hadoop，” O’Brien说：“即使是20年后，我也不在乎数据库是怎么部署的。我只会执行一条SQL语句，然后得到结果就好了。这就像是基于云的Linux服务器与普通的Linux服务器之间的区别，只是界面决定了体验而已。”

　　当开发一个大型应用或者网站的时候，我们要避免被广告宣传迷惑，只要选择合适的工具来应对各种工作就好了。尽管目前的趋势是更多偏向于大数据技术而轻视关系型数据库技术，但你一定要衡量好每种方式的利弊，这是非常重要的。分布式系统专家Felix Giguere Villegas表示：“针对日志分析，也许使用Hadoop这样的工具是最佳选择。但对于其他许多用例，SQL能更好地解决问题。特别是你还要考虑自身IT人员技能以及人才市场储备等情况。”

　　Giguere Villegas表示，他不抵触任何大数据技术，也希望它们能更多地与SQL结合。一些运行在Hadoop上的SQL引擎（如Cloudera Impala）都能提供垂直扩展能力。唯一的问题是，这些产品成熟度方面还远不及现在的关系型数据库。

　　“SQL是非常好用的工具，况且还有那么多IT从业者都掌握了SQL相关知识，” Giguere Villegas说：“当然如果在大数据平台上能够涌现更多成熟的，交互式可扩展SQL解决方案，那么对用户来说绝对是件好事。”