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資料庫和大數據的區別

發布時間: 2022-07-02 19:07:06

Ⅰ 大數據和傳統資料庫的區別表現在

他的區別有8種:
分別是:
1、數據規模、2、數據類型、3.模式(Schema)和數據的關系、4.處理對象
5、獲取方式、6、傳輸方式、7、數據存儲方面、8、價值的不可估量
價值的不可估量:
傳統數據的價值體現在信息傳遞與表徵,是對現象的描述與反饋,讓人通過數據去了解數據。
而大數據是對現象發生過程的全記錄,通過數據不僅能夠了解對象,還能分析對象,掌握對象運作的規律,挖掘對象內部的結構與特點,甚至能了解對象自己都不知道的信息。

Ⅱ 傳統數據和大數據的區別

傳統數據和大數據的區別表現在:數據規模不同、內容不同、處理方式不同。

1、數據規模不同

傳統數據技術主要是利用現有存在關系性資料庫中的數據,對這些數據進行分析、處理,找到一些關聯,並利用數據關聯性創造價值。這些數據的規模相對較小,可以利用資料庫的分析工具處理。

大數據的數據量非常大,不可能利用資料庫分析工具分析。



2、內容不同

傳統數據主要在關系性資料庫中分析。

大數據可以處理圖像、聲音、文件等非結構化數據。

3、處理方式不同

大數據處理過程中,比傳統數據增加了一個過程Stream。就是在寫入數據的時候,在數據上打一個標簽,之後在利用大數據的時候,根據標簽抽取數據。

Ⅲ 資料庫工程師和大數據工程師有啥區別

兩者是有區別的。資料庫工程師主要是做資料庫的sql開發、維護;大數據工程師主要是做數據的提取、解析、計算、分析。總的來說,一個偏底層建設,一個更偏向業務應用。資料庫工程師入門門檻相對較低,了解各個資料庫的基礎特性,學習一些入門書籍,就可以入行,後續可以往DBA的方向發展;大數據工程師,入門門檻較高,要掌握很多的大數據演算法、開源框架,並且,由於需要海量的數據進行測試,所以在有大數據量的公司里,大數據工程師更能得到快速的提升。在待遇方面,大數據工程師目前待遇比較好,但由於門檻高,對於一般的畢業生來說可能暫時達不到。以上,希望對你有所幫助。

Ⅳ 小資料庫和大資料庫有什麼區別

小型資料庫一般都是用於數據量不是很大的軟體中;主要用的是mysql、db2;軟體類型一般是辦公軟體(公司、單位內部用)。
大型資料庫一般都是用於數據量很大的軟體中;主要用的是oracle;軟體類型一般是網站開發(面向眾量用戶)。

Ⅳ 資料庫一體機與大數據技術區別何在

資料庫一體機與大數據技術區別何在
作為近期信息管理領域最為熱門的兩項技術,資料庫一體機與大數據技術的硬體架構基本相同,但軟體體系有著本質的區別,這也導致了兩者擁有不同的特徵表現。
隨著企業數據量的快速增長,以及用戶對服務水平要求的不斷提高,相當長的一段時間以來,傳統關系資料庫技術在生產實踐中表現出明顯的能力不足。如何以合理的成本獲得海量數據的高可用性已經成為現代IT領域的重大挑戰。為了應對這一挑戰,近年來,IT市場中相繼出現了許多新的技術手段,其中最為引人注目的便是由主流資料庫廠商主導的資料庫一體機(例如Oracle ExaData以及IBM Netezza等),以及以開源力量為主的大數據技術。
不過,雖然資料庫一體機與大數據技術都是當今的熱門話題,並都已經被廣泛應用,但卻有相當一部分用戶仍然無法深入了解兩者之間的本質區別與關系。同時,很多用戶也在為如何在企業內部對這兩者進行正確定位而感到困惑。為此,本文特別對資料庫一體機(也可稱新一代主流關系型資料庫)和大數據技術(例如Hadoop,主要指MapRece與NoSQL)的相關技術特點進行對比。
硬體與軟體
從本質上來講,資料庫一體機與大數據技術的硬體架構基本相同,同樣是採用x86伺服器集群的分布式並行模式,以應對大規模的數據與計算。但是,資料庫一體機的賣家們通常會對其產品的硬體體系進行面向產品化的、系統性的整體調優,同時也會有各自的特色手段。比方說Oracle ExaData的Infiniband、Flash Cache,IBM Nettezza的FPGA(現場可編程邏輯門陣)等。[page] 資料庫一體機與大數據技術最為核心的區別是在軟體體繫上。資料庫一體機的核心是SQL體系,這不只是指SQL解析,更重要的是指包括SQL優化引擎、索引、鎖、事務、日誌、安全以及管理等在內的完整而龐大的技術體系。這一體系是成熟的、面向產品的。
大數據技術軟體體系中的MapRece則提供了一個面向海量數據處理的分布式編程框架,使用者需要自行編制所需要的計算邏輯。MapRece對數據的讀寫是批量連續的,而不是隨機的。而大數據技術的另一體系NoSQL則大都只是提供了海量數據的分布式存儲,以及基於索引的快速讀取機制,為使用者提供的大多是編程API(雖然也有類SQL的語言,但其本質並不是完整的SQL體系)。
由於SQL體系的復雜性與處理邏輯的整體關聯性,導致資料庫一體機在擴展性上遠不及大數據技術體系,雖然前者已經在很大程度上改善了傳統關系資料庫垂直擴展的瓶頸。MapRece與NoSQL的單個集群往往可以擴展到數千個節點,而資料庫一體機如果在硬體上擴展到這個規模,從軟體上來講,已經是沒有意義的了。
特徵與本質
基於軟體體系的不同,導致了資料庫一體機和大數據技術有著不同的特徵表現。資料庫一體機往往適合於存儲關系復雜的數據模型(例如企業核心業務數據),並且需要限制為基於二維表的關系模型。同時,資料庫一體機適合進行一致性與事務性要求高的計算,以及復雜的BI計算。
大數據技術則更適合於存儲較簡單的數據模型,並且可以不受模式的約束。因而其可存儲管理的數據類型更加豐富。大數據技術還適合進行一致性與事務性要求不高的計算(主要是指NoSQL的查詢操作),以及對超大規模海量數據的、批量的分布式並行計算(基於MapRece)。
需要注意的是,NoSQL資料庫由於擺脫了繁瑣的SQL體系約束,其查詢與插入的效率比資料庫一體機更高。大數據技術比資料庫一體機所能處理的數據量也相對大些,這主要是因為其集群可以擴展得更大。
從本質上講,MapRece是對海量數據分布式計算領域的一個重要創新,但也只是在適合於並行處理的大規模批量處理問題上更占優勢,而對一些復雜操作,則不一定具有優勢。NoSQL則可以看作是對傳統關系資料庫進行簡化的結果。由於NoSQL資料庫的設計思想只是提取出關系型資料庫的索引機制,並加了上分布式存儲,把SQL體系中那些對「某些特殊問題」而言並不需要的東西統統刪去,由此實現了更優秀的效率、擴展性與靈活性。[page] 因此,我們可以明顯地看到,在實踐中,有很多問題(特別是流行的大數據問題),關系資料庫中的許多設計並不需要,這才是NoSQL發展壯大的根本立足點。
關系與協作
通過前面的分析,我們不難得出這樣的結論:大數據技術與資料庫一體機應該是相輔相成,並非互相替代的。它們針對不同的應用場景設計,並相互補充與合作。具體來說,大數據技術可以實現:
■處理企業內海量的、模型簡單、類型多樣的非結構化與半結構化數據(例如社會化數據、各種日誌甚至圖片、視頻等),其處理結果可以被直接使用;
■以上處理結果也同時可以被當成是新的輸入存儲到企業級數據倉庫中,這時大數據機相當於是面向大數據源的、新的ETL(提取-轉換-載入)手段;
■面向海量數據的、不太適合SQL的存儲或計算。
而資料庫一體機則應該還是作為企業數據倉庫的主流技術,至少在很長一段時間內應該是這樣。它負責存儲與計算最主要的、有重大價值的企業關鍵業務數據。
現存的誤區
有些人認為,雖然大數據技術的原始開源狀態還不適合充當企業級數據倉庫主平台的要求,但經過開發、補充,應該是可以的。其實這個觀點沒有錯。但實際上,對開源的大數據技術進行補充開發,所要補充的正是大數據技術在原始設計上就去除了的、那些本屬於關系型資料庫體系的東西。
如果進行這樣的補充開發,企業不僅會面臨龐大的、難於估計的開發工作量,同時也難以像專業資料庫廠商那樣實現這些工作的理論化、產品化與體系化。雖然從純技術的角度上講,開發什麼都有可能。但是如果企業真的准備這樣做,是要開發另一個商業化的關系資料庫嗎?很明顯,這違背了大數據技術的設計初衷。

Ⅵ 傳統資料庫處理方式和大數據處理方式的區別

文件系統把數據組織成相互獨立的數據文件,實現了記錄內的結構性,但整體無結構;而資料庫系統實現整體數據的結構化,這是資料庫的主要特徵之一,也是資料庫系統與文件系統的本質區別。
在文件系統中,數據冗餘度大,浪費存儲空間,容易造成數據的不一致;資料庫系統中,數據是面向整個系統,數據可以被多個用戶、多個應用共享使用,減少了數據冗餘。
文件系統中的文件是為某一特定應用服務的,當要修改數據的邏輯結構時,必須修改應用程序,修改文件結構的定義,數據和程序之間缺乏獨立性;資料庫系統中,通過DBMS的兩級映象實現了數據的物理獨立性和邏輯獨立性,把數據的定義從程序中分離出去,減少了應用程序的維護和修改。
文件系統和資料庫系統均可以長期保存數據,由數據管理軟體管理數據,資料庫系統是在文件系統基礎上發展而來。

Ⅶ 大數據和資料庫有什麼不同

大數據是通過將眾多數據進行分析,提供服務的一種方式。資料庫是一個公司或者是一個企業的數據中心,個人見解,如有不對,歡迎商討。

Ⅷ 資料庫和大數據的區別

在大數據處理當中,資料庫提供底層支持,實現了穩固的大數據存儲,才能更好地支持下一步的大數據計算。今天的大數據基礎知識分享,我們來聊聊大數據當中,資料庫和數據倉庫的區別,怎麼去理解這兩者,又該怎麼去應用? 首先,資料庫是什麼?

從定義上來說,資料庫是用來存放數據的倉庫,資料庫由很多表組成,表是二維的,一張表裡面有很多欄位。欄位一字排開,對數據就一行一行的寫入表中。

資料庫的表,在於能夠用二維表現多維的關系,如:oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等,都是典型的資料庫。

那麼,數據倉庫又是什麼?

數據倉庫,可以理解為是資料庫概念的升級。從邏輯上理解,資料庫和數據倉庫沒有區別,都是通過資料庫軟體實現存放數據的地方,只不過從數據量來說,數據倉庫要比資料庫更龐大。

資料庫和數據倉庫的區別:

1.資料庫只存放在當前值,數據倉庫存放歷史值;

2.資料庫內數據是動態變化的,只要有業務發生,數據就會被更新,而數據倉庫則是靜態的歷史數據,只能定期添加、刷新;

3.資料庫中的數據結構比較復雜,有各種結構以適合業務處理系統的需要,而數據倉庫中的數據結構則相對簡單;

4.資料庫中數據訪問頻率較高,但訪問量較少,而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高;

5.資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的,為業務處理人員提供信息處理的支持,而數據倉庫則是面向高層管理人員的,為其提供決策支持;

6.資料庫在訪問數據時要求響應速度快,其響應時間一般在幾秒內,而數據倉庫的響應時間則可長達數幾小時。

關於,資料庫基礎,大數據資料庫和數據倉庫的區別,以上就是詳細的介紹了。在大數據當中,資料庫和數據倉庫的知識的,都是值得關注的,也是在學習當中需要去重視的。

Ⅸ 資料庫工程師和大數據工程師有啥區別

就兩個崗位而言,大數據工程師的待遇呈現菱形機構,差異不大,平均薪資應該比資料庫的高。資料庫工程師的薪資結構呈現兩極狀態,非常拔尖的待遇很好,但起點待遇都不高。那麼資料庫工程師和大數據工程師有啥區別呢,我們接著往下看。

1、資料庫工程師主要是做資料庫的sql開發、維護;大數據工程師主要是做數據的提取、解析、計算、分析。總的來說,一個偏底層建設,一個更偏向業務應用。
2、資料庫工程師是一個比較泛的概念,主要指從事和資料庫相關的工作,可以是開發,也可以是維護。薪資也很寬泛,該崗位比較傳統,偏穩定,待遇不如大數據工程師;大數據工程師,就是我們所知的大數據開發工程師,主要從事大數據平台的搭建,對個人技術要求偏高,需要從業者具備java基礎,還得具備以下技術能力,hadoop、hive、hase、flume、storm、kafka、spark等,是一個非常龐大的技術集群。
3、資料庫工程師主要是做資料庫的sql開發、維護;大數據工程師主要是做數據的提取、解析、計算、分析。總的來說,一個偏底層建設,一個更偏向業務應用。
4、資料庫工程師入門門檻相對較低,了解各個資料庫的基礎特性,學習一些入門書籍,就可以入行,後續可以往DBA的方向發展;大數據工程師,入門門檻較高,要掌握很多的大數據演算法、開源框架,並且,由於需要海量的數據進行測試,所以在有大數據量的公司里,大數據工程師更能得到快速的提升。
個人建議走大數據工程師,考證可以考個國家工信部的證,但證書不能代表你的個人能力,只能說錦上添花,有核心技術才是關鍵。綜上所述,就是小編今天給大家整理分享的關於資料庫工程師和大數據工程師的相關內容,希望可以幫助到大家。

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