Impala 和 Oracle 的区别

Impala和Oracle是目前比较常见的两款关系型数据库管理系统。尽管这两款系统都能存储和管理数据，它们之间存在着许多区别。下面将为您详细讲解Impala和Oracle的区别，并结合实例进行说明。

Impala和Oracle的基础知识

• Impala
  Impala是基于Hadoop的SQL查询引擎，主要用于处理大数据。Impala使用MPP架构，允许查询并行处理。Impala支持SQL和Hive QL查询，并且不需要将数据从HDFS中导出到其他地方就可以直接查询。

• Oracle
  Oracle是一款商业化的关系型数据库管理系统，支持SQL和PL/SQL查询。Oracle不仅可以运行于许多不同的操作系统上，还可以与其他Oracle数据库进行数据同步和传输。

Impala和Oracle的区别

数据类型

• Impala
  Impala支持的数据类型包括布尔型、整数型、浮点型、字符串型等。Impala不支持LOB数据类型。

• Oracle
  Oracle支持的数据类型比Impala更为丰富，包括数值型、日期型、LOB型、XML型等。

数据分发

• Impala
  Impala将数据存储在Hadoop环境中，数据可以被分发到Hadoop中的所有节点上，支持并行查询。Impala的查询速度相对较快，但在处理大量复杂的数据时可能会出现瓶颈。

• Oracle
  Oracle在采用集群方式时可以水平扩展和纵向扩展，使用Oracle RAC等技术可以实现共享存储和共享内存。

数据处理效率

• Impala
  Impala采用MPP架构，支持并行查询。Impala因为是优化的SQL查询引擎，因此能够快速响应查询，尤其在大量数据查询时表现出色。

• Oracle
  Oracle在进行高级SQL查询时效率比较快，但是在批量处理数据时，相对于Impala的速度较慢。

实例说明

下面通过实例，更好的帮助理解Impala和Oracle的区别。

假设现有一张包含一亿条记录的大表，其中的记录有编号、名称、价格、数量、销售日期、所属城市等字段。现在需要进行以下操作：

• 查询所有销售量大于1000件、价格小于500元的商品；
• 按照销售量从高到低进行排序；
• 计算出销售量排名前10的商品所处城市的平均气温。

对于这个操作，Impala和Oracle的处理流程具体如下：

• Impala的处理流程：
• Impala通过MPP架构将数据均等地分配到多个节点上，可以针对每个节点进行并行处理。
• Impala设计时考虑到了大数据量的查询，在处理查询时采用了数据的预处理技术以保证查询的高效率和响应速度。
• Impala通过SQL语句查询到所有销售量大于1000件、价格小于500元的商品。然后按照销售量从高到低进行排序。
• 计算出销售量排名前10的商品，并取出所处城市的相关信息。

• Impala还支持通过API方式来计算城市的平均气温，可以最终得到所有销售量排名前10的商品所处城市的平均气温。

• Oracle的处理流程：

• Oracle需要将数据在关系型数据库中进行存储，并进行优化，以便快速访问和查询。
• Oracle通过SQL语句将数据查询到内存中，并按照销售量从高到低进行排序。
• 取出销售量排名前10的商品，再查询这些商品所处城市的相关信息，并计算出城市的平均气温。

通过上述实例，可以看出Impala和Oracle在处理大数据时的差异，Impala可以通过并行处理快速响应查询，Oracle则需要对数据进行优化才能够提高查询效率。同时， Impala支持HiveQL和SQL，而Oracle只支持SQL。此外，Impala较偏向于数据仓库的开发，Oracle较偏向于事务型的数据处理。

综上所述，Impala和Oracle的区别主要在于数据类型、数据分发和数据处理效率等方面，具体使用时需要根据自身需求进行选择。