SQL on Hadoop是利用Hadoop平台存储数据，在其之上实现SQL查询引擎。最大的特点和Scalability非常好，可以支持超过1000各节点的集群。但是由于Hadoop的特点，很多查询还是需要做大量的数据扫描操作，因此查询速度往往比MPP要慢，而且支持的同时并发查询数一般也比较低。

对于Hadoop而言，数据最常见的存在形式是数据湖，也就是数据本身未经很多整理，数据倾向于读取的时候再解析，而且多个系统处理不同的workload一起共享同一套数据湖。例如你可以用Spark，MR以及Impala读取Hive的数据，甚至直接读取HDFS上的Parquet，ORC文件。这份数据可以用来做BI数仓也可以用来做ML模型训练等等。

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MPP为了速度，需要将数据导入做一定处理，整理成优化的格式以便加速。这样做的后果就是，它们的存储类似一个黑盒，数据进去之后很难被别的系统直接读取。当然Vertica之类的系统也有SQL On Hadoop的运行模式，但是速度会有所下降，看过Vertica的Benchmark，对比Impala在Hadoop模式下，并不是有多大的优势，甚至有部分查询更慢。这部分性能损失，就是抛开黑盒存储所带来的差异。

MPP是massively parallel processing，一般指使用多个SQL数据库节点搭建的数据仓库系统。执行查询的时候，查询可以分散到多个SQL数据库节点上执行，然后汇总返回给用户。

MPP解决了单个SQL数据库不能存放海量数据的问题，但是也存在一些问题，例如：当节点数达到100左右的时候，MPP有些仍会遇到Scalability的问题，速度变慢，或者不稳定。而且，当增加或者删除节点的时候，需要的维护工作仍然比较大，集群会遇到数据迁移和重新平衡的问题。

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作者：杨进
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来源：知乎
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联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）:OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）:OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

所以：OLTP、事务型数据库、操作型数据库是一类。OLAP、分析型数据库是一类。他们都可以使用关系型数据库做支撑。

关系数据库（英语：Relationa

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https://www.cnblogs.com/longbowchi/category/1985839.html

第一范式（1NF）
强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。
考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话）
如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。1NF 很好辨别，但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。

说明：在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的设计基本要求，一般设计中都必须满足第一范式（1NF）。不过有些关系模型中突破了1NF的限制，这种称为非1NF的关系模型。换句话说，是否必须满足1NF的最低要求，主要依赖于所使用的关系模型。