　　分析二十年来一直被视为只是一个特定的区域内更广泛的关系数据库行业。因此，分析就意味着数据库。但如今，这一观点正在改变。在过去一年左右的时间里，“ NoSQL “变更已成为促进做着各种的分析，而无需使用任何关系数据库技术的优势。

　　不管人们如何看待分布式键-存储到关系数据库的功能和局限性，但有一点是明确的- SQL已经在各方面进行数据分析，自1990年以来举行的，现在就要结束了。其他非SQL的方法来分析的MapReduce / Hadoop的批处理计算，一个很简单的数据流架构。实时分析的需求增长，我们将继续看到远离数据库迁移和向更可扩展的并行数据流的分析架构。

　　数据库和数据流之间的主要区别可以概括如下：

　　　　　数据库 　　　数据流

　　　　　历史的　　　实时的

　　　　　当前离线　　在线

　　　　　拉模型　　　推型号

　　　　　高延迟　　　低延迟

　　　　　需求驱动　　数据驱动

　　最近我们看到在另一个领域，“实时网络”的转变，从数据库到数据流的企业云分析反映。投票/查询/拉RSS提要旧的需求驱动的Web模式已被证明无法提供正在创建的Twitter和其他许多新的实时Web服务所需的低延迟。现在，新的数据驱动，实时，推机型如PubSubHubbub和RSSCloud取代旧的手段。

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云分析：数据流与数据库