传统数据库在大数据中的挑战
存储容量限制
传统数据库在设计时通常没有考虑到处理 PB 级甚至 EB 级的数据量，其存储容量有限，难以应对大数据的海量存储需求。
处理速度瓶颈
面对大规模数据的复杂查询和分析操作，传统数据库的处理速度往往较慢，无法满足实时或近实时的数据分析要求。
扩展性不足
传统数据库的扩展能力有限，难以通过简单地增加节点来实现横向扩展，以适应不断增长的数据量和处理需求。
成本高昂
为了支持大数据处理，可能需要大量的硬件升级和维护，导致成本大幅增加。
数据类型多样性支持有限
大数据环境中数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据，传统数据库在处理这些多样的数据类型时存在局限性。
梧桐DB 与传统数据库对比优势
性能
-
梧桐DB：具有极速执行器，提供 PB 级数据交互式查询能力。向量化执行引擎优化，可灵活应用现代 CPU 的 AVX 指令集，达到计算提速的效果。
-
传统数据库：成熟稳定，在处理结构化数据方面有一定优势。
扩展性
-
梧桐DB：通常具有分布式的架构，可方便地扩展存储和计算能力。
-
传统数据库：在扩展性方面相对较弱，难以满足大规模数据处理的需求。
兼容性
-
梧桐DB：适应 Hadoop 生态的发展，兼容 ORC 和 Parquet 存储格式，可以灵活接入多种现有数据。
-
传统数据库：成熟稳定，支持广泛。
成本
关于成本方面，文中未给出明确的对比。但一般来说，梧桐DB 作为新一代云原生数据仓库，其成本可能会受到云服务使用情况等因素的影响；传统数据库的成本则可能与硬件配置、维护成本等相关。
