資料庫與大數據關系型資料庫

❶ 資料庫和大數據的區別

對於資料庫研究人員和從業人員而言，從資料庫(DB)到大數據(BD)的轉變可以用「池塘捕魚」到「大海捕魚」做類比。「池塘捕魚」代表著傳統資料庫時代的數據管理方式，而 「大海捕魚」則是大數據時代的數據管理方式。這些差異主要體現在如下幾個方面:

1、數據規模

資料庫和大數據最明顯的區別就是規模。資料庫規模相對較小，即便是先前認為比較大的資料庫，比如 VLDB(Very Large Database)，和大數據XLDB(Extremely Large Database)比起來還是差很遠。

資料庫的處理對象一般以 MB 為基本單位，而大數據則是GB、TB、PB 為基本處理單位。

❷ 資料庫主要分為哪兩種類型

資料庫主要分為關系資料庫和非關系型資料庫（Nosql）。

1、關系資料庫

關系型資料庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型資料庫和常見的表格比較相似，關系型資料庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。

常見的關系型資料庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應用中，使用不同的關系型資料庫對系統的性能影響不大，但是在構建大型應用時，則需要根據應用的業務需求和性能需求，選擇合適的關系型資料庫。

2、非關系型資料庫（NoSQL）

指分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。NoSQL資料庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。

(2)資料庫與大數據關系型資料庫擴展閱讀

關系資料庫分為兩類：一類是桌面資料庫，例如Access、FoxPro和dBase等；另一類是客戶/伺服器資料庫，例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面資料庫用於小型的、單機的應用程序，它不需要網路和伺服器，實現起來比較方便，但它只提供數據的存取功能。

客戶/伺服器資料庫主要適用於大型的、多用戶的資料庫管理系統，應用程序包括兩部分：一部分駐留在客戶機上，用於向用戶顯示信息及實現與用戶的交互；另一部分駐留在伺服器中，主要用來實現對資料庫的操作和對數據的計算處理。

❸ 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。

❹ 試述數據 資料庫 資料庫管理系統 資料庫系統的概念以及四者之間的關系

一、數據

1、數據（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的原始素材。

2、數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據；也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。

3、在計算機系統中，數據以二進制信息單元0、1的形式表示。

二、資料庫

資料庫是存放數據的倉庫。它的存儲空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條數據。但是資料庫並不是隨意地將數據進行存放，是有一定的規則的，否則查詢的效率會很低。當今世界是一個充滿著數據的互聯網世界，充斥著大量的數據。即這個互聯網世界就是數據世界。數據的來源有很多，比如出行記錄、消費記錄、瀏覽的網頁、發送的消息等等。除了文本類型的數據，圖像、音樂、聲音都是數據。

三、資料庫管理系統

1、資料庫管理系統(Database Management System)是一種操縱和管理資料庫的大型軟體，用於建立、使用和維護資料庫，簡稱DBMS。它對資料庫進行統一的管理和控制，以保證資料庫的安全性和完整性。用戶通過DBMS訪問資料庫中的數據，資料庫管理員也通過DBMS進行資料庫的維護工作。

2、它可以支持多個應用程序和用戶用不同的方法在同時或不同時刻去建立，修改和詢問資料庫。大部分DBMS提供數據定義語言DDL（Data Definition Language）和數據操作語言DML（Data Manipulation Language），供用戶定義資料庫的模式結構與許可權約束，實現對數據的追加、刪除等操作。

四、資料庫系統

資料庫系統DBS（Data Base System，簡稱DBS）通常由軟體、資料庫和數據管理員組成。其軟體主要包括操作系統、各種宿主語言、實用程序以及資料庫管理系統。資料庫由資料庫管理系統統一管理，數據的插入、修改和檢索均要通過資料庫管理系統進行。數據管理員負責創建、監控和維護整個資料庫，使數據能被任何有權使用的人有效使用。資料庫管理員一般是由業務水平較高、資歷較深的人員擔任。

五、數據、資料庫、資料庫管理系統、資料庫系統四者之間的關系

1、首先資料庫系統（DBS）包括資料庫（DB）和資料庫管理系統（DBMS），資料庫管理系統包括資料庫，資料庫包括數據。

2、資料庫是用來存放數據的倉庫。

3、資料庫管理系統是操縱和管理資料庫的系統。

(4)資料庫與大數據關系型資料庫擴展閱讀：

資料庫的發展現狀

1、在資料庫的發展歷史上，資料庫先後經歷了層次資料庫、網狀資料庫和關系資料庫等各個階段的發展，資料庫技術在各個方面的快速的發展。

2、特別是關系型資料庫已經成為目前資料庫產品中最重要的一員，80年代以來， 幾乎所有的資料庫廠商新出的資料庫產品都支持關系型資料庫，即使一些非關系資料庫產品也幾乎都有支持關系資料庫的介面。這主要是傳統的關系型資料庫可以比較好的解決管理和存儲關系型數據的問題。

3、隨著雲計算的發展和大數據時代的到來，關系型資料庫越來越無法滿足需要，這主要是由於越來越多的半關系型和非關系型數據需要用資料庫進行存儲管理。

4、以此同時，分布式技術等新技術的出現也對資料庫的技術提出了新的要求，於是越來越多的非關系型資料庫就開始出現，這類資料庫與傳統的關系型資料庫在設計和數據結構有了很大的不同， 它們更強調資料庫數據的高並發讀寫和存儲大數據，這類資料庫一般被稱為NoSQL（Not only SQL）資料庫。 而傳統的關系型資料庫在一些傳統領域依然保持了強大的生命力。

❺ 大數據常用哪些資料庫

通常資料庫分為關系型資料庫和非關系型資料庫，關系型資料庫的優勢到現在也是無可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Access等等資料庫，這些資料庫支持復雜的SQL操作和事務機制，適合小量數據讀寫場景；但是到了大數據時代，人們更多的數據和物聯網加入的數據已經超出了關系資料庫的承載范圍。

大數據時代初期，隨著數據請求並發量大不斷增大，一般都是採用的集群同步數據的方式處理，就是將資料庫分成了很多的小庫，每個資料庫的數據內容是不變的，都是保存了源資料庫的數據副本，通過同步或者非同步方式保證數據的一致性，每個庫設定特定的讀寫方式，比如主資料庫負責寫操作，從資料庫是負責讀操作，等等根據業務復雜程度以此類推，將業務在物理層面上進行了分離，但是這種方式依舊存在一定的負載壓力的問題，企業數據在不斷的擴增中，後面就採用分庫分表的方式解決，對讀寫負載進行分離，但是這種實現依舊存在不足，且需要不斷進行資料庫伺服器擴容。
NoSQL資料庫大致分為5種類型

1、列族資料庫：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面簡單介紹幾個

（1）Cassandra：Cassandra是一個列存儲資料庫，支持跨數據中心的數據復制。它的數據模型提供列索引，log-structured修改，支持反規范化，實體化視圖和嵌入超高速緩存。

（2）HBase：Apache Hbase源於Google的Bigtable，是一個開源、分布式、面向列存儲的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一樣的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一個非關系型數據存儲，它卸下資料庫管理的工作。開發者使用Web服務請求存儲和查詢數據項

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式鍵值數據存儲，基於Google的BigTable設計，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技術之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一個開源、可擴展的資料庫，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service為要求大量非結構化數據存儲的應用提供NoSQL性能。表能夠自動擴展到TB級別，能通過REST和Managed API訪問。

2、鍵值資料庫：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面簡單介紹幾個

（1）Riak：Riak是一個開源，分布式鍵值資料庫，支持數據復制和容錯。（2）Redis：Redis是一個開源的鍵值存儲。支持主從式復制、事務，Pub/Sub、Lua腳本，還支持給Key添加時限。

（3）Dynamo：Dynamo是一個鍵值分布式數據存儲。它直接由亞馬遜Dynamo資料庫實現；在亞馬遜S3產品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：來自Oracle的鍵值NoSQL資料庫。它支持事務ACID（原子性、一致性、持久性和獨立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

（6）Voldemort：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

（7）Aerospike：Aerospike資料庫是一個鍵值存儲，支持混合內存架構，通過強一致性和可調一致性保證數據的完整性。

3、文檔資料庫：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面簡單介紹幾個

（1）MongoDB：開源、面向文檔，也是當下最人氣的NoSQL資料庫。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一個使用JSON的文檔資料庫，使用Javascript做MapRece查詢，以及一個使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文檔資料庫基於JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一個基於.NET語言的面向文檔資料庫。

（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL資料庫用來存儲基於XML和以文檔為中心的信息，支持靈活的模式。

4、圖資料庫：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面簡單介紹幾個

（1）Neo4j：Neo4j是一個圖資料庫；支持ACID事務（原子性、獨立性、持久性和一致性）。

（2）InfiniteGraph：一個圖資料庫用來維持和遍歷對象間的關系，支持分布式數據存儲。

（3）AllegroGraph：AllegroGraph是結合使用了內存和磁碟，提供了高可擴展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、內存數據網格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面簡單介紹幾個

（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一個開源數據分布平台，它允許開發者在資料庫集群之上共享和分割數據。

（2）Oracle Coherence：Oracle的內存數據網格解決方案提供了常用數據的快速訪問能力，一致性支持事務處理能力和數據的動態劃分。

（3）Terracotta BigMemory：來自Terracotta的分布式內存管理解決方案。這項產品包括一個Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop連接器。

（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一個分布式數據管理平台，也是一個分布式的數據網格平台，支持內存數據管理、復制、劃分、數據識別路由和連續查詢。

（5）Infinispan：Infinispan是一個基於Java的開源鍵值NoSQL數據存儲，和分布式數據節點平台，支持事務，peer-to-peer 及client/server 架構。

（6）GridGain：分布式、面向對象、基於內存、SQL+NoSQL鍵值資料庫。支持ACID事務。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces內存數據網格能夠充當應用的記錄系統，並支持各種各樣的高速緩存場景。

❻ 大數據和資料庫的區別

大數據和以前的數據相比，有4個特點（4V）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、value（價值）。volume指量，數據量大，這是大數據的基礎；Velocity是指處理的速度；Variety指數據的維度；value指大數據能展現的價值，這是大數據的目的。

❼ 請分析「大數據」的存儲方式及主要業務跟課中所講解的關系型資料庫有何區別

大數據的存儲方式主要使用noSQL
這種資料庫有幾個特點，一個是針對大數據環境，它是分布式的，另一個他的操作非常原始，只有Keyvalue讀寫
關系資料庫呢，一般都是單機的，因為關系資料庫最強大的就是事務，事物在分布式環境很難實現，所以關系資料庫通常都是單機版，另外一個是關系資料庫，它的計算層次更高，是表格上的運算

❽ 資料庫和大數據的區別

其他指標都差不多，主要區別還是在「海量」這個方面。資料庫就像一個池塘，一個湖的數據，大數據就類似一個大海的數據，處理的數量級、速度、效率都不是一個級別的。如果用數學的說法就是子集的概念，大數據包含資料庫，資料庫是大數據的子集。

❾ 何為資料庫

資料庫（Database）是按照數據結構來組織，儲存和管理數據的倉庫。 資料庫通常分為層次式資料庫，網路式資料庫和關系型資料庫三種。而不同的數據結構是按照不同的數據結構來聯系和組織的。如今常見的資料庫模型分為關系型資料庫（SQL）和非關系型資料庫（NoSQL)兩種

關系型資料庫是指採用了關系模型來組織數據的資料庫。簡單來說，關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的聯系所組成的一個數據組織。

關系就是二維表，並且有如下性質：

常見的關系型資料庫：

關系型資料庫的優缺點：
關系型資料庫最大特點就是事務的一致性：傳統的關系型資料庫讀寫操作都是事務的，具有ACID的特點，這個特性使得關系型資料庫可以用於幾乎所有對一致性有所要求的系統中。
優點：容易理解，使用方便，易於維護
缺點：
1-數據讀寫必須經過sql解析，大量數據，並發下讀寫性能不足。硬碟I/O是一個很大的瓶頸
2-具有固定的表結構，因此擴展困難。
3-多表的關聯查詢導致性能欠佳。

NoSQL數據儲存不需要固定的表結構，通常也不存在連接操作。在大數據存取上具備關系型資料庫無法比擬的性能優勢
1-搜索鍵值存取資料庫（key-value）：可以通過key來添加，查詢或者刪除資料庫，因為使用了key主鍵訪問，所以獲得很高的性能及擴展性。對於IT系統來說優勢在於簡單，易部署，高並發。
2-列存儲資料庫：將數據儲存在列族中，一個列族儲存經常被一起查詢的相關數據，比如我們經常查詢人類的名字和年齡，而非薪資，這種情況下年齡和姓名放在一個列族中，薪資會放到另外一個列族中。
3-面向文檔資料庫：可以看做鍵值資料庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型資料庫比鍵值資料庫的查詢效率更高。面向文檔資料庫會將數據以文檔形式存儲。

❿ 大數據與關系型資料庫水火不容嗎

不沖突，各有用處。
很多大數據應用還是基於關系型資料庫。
大數據一般和具體應用相關，關系型資料庫是一種工具。