The RDBMS can ‘‘Scale Up’’, but not

The RDBMS can ‘‘Scale Up’’, but not ‘‘Scale Out’’, hence suitable
for strong Consistency and Availability. In most of NoSQL data is
partitioned and replicated across multiple nodes. Inherently, most
of them use either Google’s Map Reduce or Hadoop Distributed File
System or Hadoop MapReduce for data aggregation

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใน RDBMS สามารถ ''ขนาดขึ้น '', แต่ไม่ ''มาตราส่วนออก '', จึงเหมาะสำหรับความสอดคล้องและพร้อมใช้งานแข็งแรง NoSQL ข้อมูลเป็นพาร์ติชัน และการจำลองแบบบนโหนหลาย เสมอ มากที่สุดพวกเขาใช้ของ Google แผนที่ลดหรือ Hadoop กระจายแฟ้มระบบหรือ Hadoop MapReduce การรวมข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

RDBMS สามารถ '' Scale Up '' แต่ไม่ได้ '' วัดออก '' จึงเหมาะ
สำหรับความสอดคล้องที่แข็งแกร่งและมีความพร้อมใช้งาน ในส่วนของข้อมูล NoSQL มีการ
แบ่งพาร์ติชันและการจำลองแบบทั่วโหนดหลาย โดยเนื้อแท้ส่วนใหญ่
ของพวกเขาใช้อย่างใดอย่างหนึ่งของ Google แผนที่ลดหรือ Hadoop แจกจ่ายแฟ้ม
ระบบหรือ Hadoop MapReduce สำหรับการรวบรวมข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ส่วน RDBMS สามารถ ' 'scale ' ' แต่ไม่ ' 'scale ออกมา ' ' ที่เหมาะสมดังนั้นเพื่อความมั่นคงแข็งแรง และความพร้อม ในส่วนของข้อมูล nosql คือแบ่งจำนวนข้ามหลายจุด . โดยเนื้อแท้ที่สุดของพวกเขาใช้แผนที่ Google ลดหรือ Hadoop ไฟล์กระจายหรือระบบ Hadoop mapreduce เพื่อรวมข้อมูล