Teradata和SQL Server的区别

Teradata和SQL Server都是非常流行的关系型数据库管理系统（RDBMS）。这两种数据库管理系统的内部结构、数据处理方式、查询语法以及部署方式都有巨大的差异。下面我们将对这两种数据库进行详细的对比。

Teradata的架构被称为“共享-Nothing架构”，它是由许多不同的节点组成的，每个节点都有自己的CPU和磁盘。 Teradata节点之间的通信是通过快速网络实现的。每个节点负责管理和处理自己的数据，这使得Teradata在处理大量数据时非常强大。

相比之下，SQL Server采用“共享磁盘”架构。这意味着在集群中所有节点共享一个存储区域，从而公用数据和处理负载。这种方式使得 SQL Server 在支持高可用性方面更加适合。

Teradata的处理方式是通过将数据划分成许多均等的片段，然后将这些片段分配给多个不同的节点。这种方式称为数据分区（Data Partitioning），它有助于Teradata在处理大量数据时变得非常高效。

SQL Server采用基于日志的数据管理方式。这种方式可以实现磁盘、缓存和内存三种存储方式的完美协作。此外， SQL Server 还提供了内存优化表，以在插入大量数据时提高数据的处理速度。

Teradata使用SQL语言，并增加了一些特定的查询命令和函数，这些命令和函数用于优化查询性能。

SQL Server也使用SQL语言，并支持Transact-SQL语言。Transact-SQL提供了大量的函数和命令，可以更加方便地处理数值、日期和字符串等数据类型。此外， SQL Server也提供了一个查询优化器，允许开发人员选择如何操作查询，以获得最佳性能。

Teradata的部署方式比较复杂，需要专门的数据库管理员来管理和设置数据库。此外，基于共享-Nothing架构的Teradata也需要智能的网络接口处理方式才能正常工作。

SQL Server的部署方式相对简单，开发人员可以利用Visual Studio等工具和简化部署向导来创建和配置数据库。此外， SQL Server提供了一个广泛的可视化工具套件，使其易于开发和操作。

有一个业务涉及到200亿条数据，我们需要采用大数据技术进行处理，并且需要记录日志、具备实时分析能力。

如果采用Teradata，我们可以采用数据分区策略，将数据划分成均等的片段，并将这些片段分配到多个节点上进行处理。同时可以使用Teradata中的日志记录功能，对系统运行的细节做出记录，进行监控和优化。

如果采用SQL Server，我们可以将数据存储在旗下的Hadoop处理框架中，利用内存优化表以及内置的StreamInsight等工具，提高数据处理速度。为了实时分析，可以使用SQL Server的机器学习模型，从而将模型与业务数据相结合，实现更有效的分析。