First, the data size has increased

First, the data size has increased tremendously to the range of
petabytes- one petabyte = 1,024 terabytes. RDBMS finds it
challenging to handle such huge data volumes. To address this,
RDBMS added more central processing units (or CPUs) or
more memory to the database management system to scale up
vertically. Second, the majority of the data comes in a semistructured or unstructured format from social media, audio,
video, texts, and emails. However, the second problem related
to unstructured data is outside the purview of RDBMS because
relational databases just can’t categorize unstructured data.
They’re designed and structured to accommodate structured
data such as weblog sensor and financial data. Also, ―big data‖
is generated at a very high velocity. RDBMS lacks in high
velocity because it’s designed for steady data retention rather
than rapid growth. Even if RDBMS is used to handle and store
―big data‖, it will turn out to be very expensive. As a result, the
inability of relational databases to handle ―big data‖ has led to
the emergence of new technologies [5]: NoSQL and NewSQL
data stores. Fig. 4 shows the decline in Dominance of SQL
(Structured Query Language) used by relational databases.

Resultados (Português) 1:

Primeiro, o tamanho de dados aumentou tremendamente a gama depetabytes - um petabyte = 1.024 terabytes. RDBMS encontra-lodesafio para lidar com tais volumes enormes de dados. Para resolver isso,RDBMS adicionado mais unidades de processamento central (ou CPUs) oumais memória para o sistema de gerenciamento de banco de dados para scale-upverticalmente. Em segundo lugar, a maioria dos dados vem em um formato não-estruturado ou semi-estruturados de mídias sociais, áudio,vídeo, textos e e-mails. No entanto, o segundo problema relacionado compara dados não estruturados é fora do alcance do RDBMS porquebancos de dados relacionais apenas não podem classificar os dados não-estruturados.Eles estão projetados e estruturados acomodar estruturadodados como sensor de weblog e dados financeiros. Também, ―big data‖é gerada a uma velocidade muito alta. Carece de RDBMS em altavelocidade porque é projetada para constante de retenção de dados bastantede crescimento rápido. Mesmo se o RDBMS é usada para manipular e armazenar―Big data‖, girará para fora para ser muito caro. Como resultado, oincapacidade de bancos de dados relacionais para lidar com ―big data‖ conduziu ao surgimento de novas tecnologias [5]: NoSQL e NewSQLarmazenamentos de dados. Fig. 4 mostra o declínio no domínio de SQL(Structured Query Language) usada por bancos de dados relacionais.

Resultados (Português) 2:

Em primeiro lugar, o tamanho dos dados aumentou tremendamente a gama de
petabytes- um petabyte = 1.024 terabytes. RDBMS acha
desafiador para lidar com tais volumes de dados enormes. Para resolver isso,
RDBMS acrescentou mais unidades centrais de processamento (CPUs) ou ou
mais de memória para o sistema de gerenciamento de banco de dados para dimensionar-se
verticalmente. Em segundo lugar, a maioria dos dados vem em um formato semi-estruturada ou não estruturada a partir de mídias sociais, áudio,
vídeo, textos e e-mails. No entanto, o segundo problema relacionado
a dados não estruturados é fora do alcance do RDBMS porque
bancos de dados relacionais apenas não pode categorizar dados não estruturados.
Eles são projetados e estruturado para acomodar estruturadas
de dados, tais como sensor de weblog e dados financeiros. Além disso, data‖ -big
é gerada a uma velocidade muito alta. RDBMS falta em alta
velocidade, porque ele é projetado para a retenção de dados constante, em vez
de rápido crescimento. Mesmo se RDBMS é usado para tratar e armazenar
data‖ -big, ele irá revelar-se muito caro. Como resultado, a
incapacidade dos bancos de dados relacionais para lidar com data‖ -big levou ao
surgimento de novas tecnologias [5]: NoSQL e NewSQL
armazenamentos de dados. FIG. 4 mostra o declínio no Domínio de SQL
(Structured Query Language) usado por bancos de dados relacionais.

Resultados (Português) 3:

Primeiro, O tamanho DOS dados TEM aumentado tremendamente com a Gama dePetabytes - um petabyte = 1024 terabytes.RDBMS encontraDesafio de lidar com Grandes volumes de dados.Para resolver isso,RDBMS acrescentou Mais unidades centrais de processamento (CPUs) ouMais memória para o sistema de gestão de base de dados para ampliarVerticalmente.Segundo, a maioria DOS dados semi - estruturados ou não estruturados EM um formato de social media, audio,Vídeos, textos, e - mails.Contudo, O Segundo problema relacionadoPara dados não estruturados é fora Da alçada do RDBMS porqueBases de dados relacionais apenas não Pode categorizar dados não estruturados.Eles são projetados e estruturados para acomodar estruturadoDados Como weblog sensor e dados financeiros.Também - - - big data ‖é gerada Na Muito Alta Velocidade.RDBMS Falta EM AltaA Velocidade porque é projetado para retenção de dados Mais estávelDe crescimento rápido.Mesmo se o RDBMS é USADA para manusear e armazenar- - - big data ‖, seja Muito Caro.Como Resultado, OIncapacidade de bases de dados relacionais para lidar com big data ‖ conduziu a ------------O surgimento de novas tecnologias [5]: NoSQL e newsqlDe armazenamento de dados.Fig. 4 shows a diminuição Da dominância de SQL(Structured Query Language) utilizado por bancos de dados relacionais.