最近 David J. DeWitt 和 Michael Stonebraker 在 the Database Column 上写了一篇文章试图将日益流行的 MapReduce 编程范式与关系数据库进行比较。该文章说道：
……作为数据处理范式，MapReduce 代表着一个巨大退步。数据库社区已经学到了如下三个经验，这些经验从 40 年前 IBM 第一次在 1968 年发布 IMS 时就已经揭示出来了……根据迄今为止的评估实验，我们严重怀疑 MapReduce 应用程序能有多大伸缩性。此外，MapReduce 的实现者应该好好学习近 25 年来的并行 DBMS 研究文献。
文章接着给罗列了如下判据：
- MapReduce 是一个糟糕的实现（与 B-trees 相比）
- MapReduce 不是革新
- MapReduce 缺乏某些特性（如装载和索引）
- MapReduce 与 DBMS 工具不兼容
博客界很快就声称这一比较及其理由都是漏洞百出的。Greg Jorgensen 进行了逐条反驳。在这些条目中，他指出 MapReduce 不是数据库，而是用于分布式处理的算法技术，不能这么比较。Jorgensen 建议更好的比较对象应该是 SimpleDB：
……作者真正想抱怨的是分布式“云”数据管理系统，如亚马逊的 SimpleDB；实际上，如果你将“MapReduce”换为“SimpleDB”，原文差不多就有意义了……
Rich Skrenta 从打破习惯的角度发表了评论：
……打破了你的习惯的东西总是有些地方看不顺眼的。功能不足，发展得也不成熟。但要是在价格上能赢 10 倍，不牢靠的廉价货最终也会胜出。想想 Linux 对阵 AT&T 的 Unix，或 mysql 对阵 Oracle……
关于这篇文章冗长的争论和评论还可以从 reddit 和 ycombinator 上找到。
查看英文原文： MapReduce A Step Backwards: Is Comparison to Relational Databases Fair?
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