数据共享指的是什么意思呢？数据的完整性是指从全局需求的角度对数据进行抽象和组织，对数据本身和数据之间的关系进行完整准确的描述，建立设计和全天所需的数据模型。数据共享是指数据库系统从全局的角度来看待和描述数据，数据不再面向某一应用，而是面向整个系统。数据的高度完整性会使数据库中的数据冗余度变小，从而避免数据冗余度过大导致的数据冲突问题，避免数据维护麻烦和数据统计错误。高度的数据共享将提高数据的利用率，使数据更有价值、更容易使用、更方便
主要有四个缺点：1。无法存储数据结构
成都创新互联公司2013年成立，先为吉首等服务建站，吉首等地企业，进行企业商务咨询服务。为吉首企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。
2。按行存储，即使只操作一列，整行也要读入内存
3。表结构扩展不方便，模式固定
4。全文搜索功能支持较弱
针对以上四个缺点，分别提供不同的数据库来解决。
1.K-V存储不能存储数据结构
以redis为例，值可以是数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、sortedset、位图等。列存储可以解决在操作HBase
3表示的列
时，将整行读入内存导致的高IO问题。文档存储可以解决mongodb
4表示的表结构扩展不方便的问题。全文搜索引擎解决了全文搜索功能的问题
以elasticsearch为例
以上解决方案虽然解决了关系数据库的不足，但不能很好的支持acid功能。在某些场景下，关系数据库是一个很好的选择，因此这些数据库只是关系数据库的一个很好的补充，不能替代关系数据库。
现在newsql也是大数据时代的一个发展趋势，即可以支持事务，具有良好的可扩展性来支持大数据。以oceanbase、tidb和扳手/F1为例。
国庆节当天，中国蚂蚁金融自主研发的金融级分布式关系数据库oceanbase在被称为“数据库世界杯”的TPC-C基准测试中，打破了美国甲骨文公司9年来的世界纪录，成为第一个登上榜首的中文数据库产品。
在大数据时代，关系型数据库有哪些缺点？
特性如下：
1。数据是结构化的，数据是连接的，面向整个系统。
2.数据共享度高，冗余度低，易于扩展。
3.数据独立性很高。
4.数据由DBMS管理和控制。
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