二、MySQL针对大数据的改进

　　1、NoSQL功能

　　在甲骨文最新发布的MySQL 5.6正式版中，增加了一些NoSQL特性，即通过Memcached API对InnoDB的灵活NoSQL访问，提供了InnoDB数据的简单、关键值查找。从此可以看出NoSQL对关系数据库的确产生了巨大的影响，MySQL的这一举动可以让开发人员更加方便的使用NoSQL和关系数据库。

　　但有很多技术人员认为MySQL的这一功能略显鸡肋，并不能真正发挥NoSQL的作用。以扩展性为例，NoSQL的一个主要优势就是横向扩展(Scale Out)。例如Cassandra能够简单透明地在多个机器上进行扩展，它们可以是廉价的硬件组成的集群，而无需购买昂贵的服务器或者SAN存储。这一点MySQL 5.6是做不到的。

　　2、支持Hadoop

　　MySQL团队最新推出了MySQL Applier for Hadoop(以下简称Hadoop Applier)，希望解决从非MySQL服务器复制数据的问题。

　　例如，复制事件中的从服务器可能是一个数据仓库系统，如Apache Hive，它使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为数据存储区。如果你有一个与HDFS相关的Hive元存储，Hadoop Applier就可以实时填充Hive数据表。数据是从MySQL中以文本文件形式导出到HDFS，然后再填充到Hive。

　　操作很简单，只需在Hive运行HiveQL语句'CREATE TABLE'，定义表的结构与MySQL相似，然后运行Hadoop Applier即可开始实时复制数据。

　　在Hadoop Applier之前，还没有任何工具可以执行实时传输。之前的解决方案是通过Apache Sqoop导出数据到HDFS，尽管可以批量传输，但是需要经常将结果重复导入以保持数据更新。在进行大量数据传输时，其他查询会变得很慢。且在数据库较大的情况下，如果只进行了一点更改，Sqoop可能也需要较长时间来加载。

　　而Hadoop Applier则会读取二进制日志，只应用MySQL服务器上发生的事件，并插入数据，不需要批量传输，操作更快，因此并不影响其他查询的执行速度。

　　小结

　　MySQL是业界最优秀的一款开源关系型数据库软件，拥有大批追随者，他们不仅使用MySQL，也为MySQL社区做贡献，形成一个良好的生态系统。对于MySQL而言，对NoSQL和Hadoop的支持只能是对大数据时代的一种迎合，对于技术人员的作用不置可否。