数据库与大数据关系型数据库

❶ 数据库和大数据的区别

对于数据库研究人员和从业人员而言，从数据库(DB)到大数据(BD)的转变可以用“池塘捕鱼”到“大海捕鱼”做类比。“池塘捕鱼”代表着传统数据库时代的数据管理方式，而 “大海捕鱼”则是大数据时代的数据管理方式。这些差异主要体现在如下几个方面:

1、数据规模

数据库和大数据最明显的区别就是规模。数据库规模相对较小，即便是先前认为比较大的数据库，比如 VLDB(Very Large Database)，和大数据XLDB(Extremely Large Database)比起来还是差很远。

数据库的处理对象一般以 MB 为基本单位，而大数据则是GB、TB、PB 为基本处理单位。

❷ 数据库主要分为哪两种类型

数据库主要分为关系数据库和非关系型数据库（Nosql）。

1、关系数据库

关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。

常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。

2、非关系型数据库（NoSQL）

指分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。

(2)数据库与大数据关系型数据库扩展阅读

关系数据库分为两类：一类是桌面数据库，例如Access、FoxPro和dBase等；另一类是客户/服务器数据库，例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面数据库用于小型的、单机的应用程序，它不需要网络和服务器，实现起来比较方便，但它只提供数据的存取功能。

客户/服务器数据库主要适用于大型的、多用户的数据库管理系统，应用程序包括两部分：一部分驻留在客户机上，用于向用户显示信息及实现与用户的交互；另一部分驻留在服务器中，主要用来实现对数据库的操作和对数据的计算处理。

❸ 数据库和大数据的区别

在大数据处理当中，数据库提供底层支持，实现了稳固的大数据存储，才能更好地支持下一步的大数据计算。今天的大数据基础知识分享，我们来聊聊大数据当中，数据库和数据仓库的区别，怎么去理解这两者，又该怎么去应用？ 首先，数据库是什么？

从定义上来说，数据库是用来存放数据的仓库，数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。

数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系，如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等，都是典型的数据库。

那么，数据仓库又是什么？

数据仓库，可以理解为是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大。

数据库和数据仓库的区别：

1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；

2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；

3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；

4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；

5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；

6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时。

关于，数据库基础，大数据数据库和数据仓库的区别，以上就是详细的介绍了。在大数据当中，数据库和数据仓库的知识的，都是值得关注的，也是在学习当中需要去重视的。

❹ 试述数据 数据库 数据库管理系统 数据库系统的概念以及四者之间的关系

一、数据

1、数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。

2、数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。

3、在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。

二、数据库

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

三、数据库管理系统

1、数据库管理系统(Database Management System)是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，简称DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据，数据库管理员也通过DBMS进行数据库的维护工作。

2、它可以支持多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。大部分DBMS提供数据定义语言DDL（Data Definition Language）和数据操作语言DML（Data Manipulation Language），供用户定义数据库的模式结构与权限约束，实现对数据的追加、删除等操作。

四、数据库系统

数据库系统DBS（Data Base System，简称DBS）通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数据库管理系统统一管理，数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。数据管理员负责创建、监控和维护整个数据库，使数据能被任何有权使用的人有效使用。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。

五、数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统四者之间的关系

1、首先数据库系统（DBS）包括数据库（DB）和数据库管理系统（DBMS），数据库管理系统包括数据库，数据库包括数据。

2、数据库是用来存放数据的仓库。

3、数据库管理系统是操纵和管理数据库的系统。

(4)数据库与大数据关系型数据库扩展阅读：

数据库的发展现状

1、在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。

2、特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来， 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。

3、随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理。

4、以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同， 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。 而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。

❺ 大数据常用哪些数据库

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。

大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写操作，从数据库是负责读操作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。
NoSQL数据库大致分为5种类型

1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个

（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。

（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和Managed API访问。

2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个

（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。

（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。

3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个

（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。

（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。

4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个

（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。

（2）InfiniteGraph：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。

（3）AllegroGraph：AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、内存数据网格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个

（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。

（2）Oracle Coherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。

（3）Terracotta BigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。

（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。

（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer 及client/server 架构。

（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。

❻ 大数据和数据库的区别

大数据和以前的数据相比，有4个特点（4V）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、value（价值）。volume指量，数据量大，这是大数据的基础；Velocity是指处理的速度；Variety指数据的维度；value指大数据能展现的价值，这是大数据的目的。

❼ 请分析“大数据”的存储方式及主要业务跟课中所讲解的关系型数据库有何区别

大数据的存储方式主要使用noSQL
这种数据库有几个特点，一个是针对大数据环境，它是分布式的，另一个他的操作非常原始，只有Keyvalue读写
关系数据库呢，一般都是单机的，因为关系数据库最强大的就是事务，事物在分布式环境很难实现，所以关系数据库通常都是单机版，另外一个是关系数据库，它的计算层次更高，是表格上的运算

❽ 数据库和大数据的区别

其他指标都差不多，主要区别还是在“海量”这个方面。数据库就像一个池塘，一个湖的数据，大数据就类似一个大海的数据，处理的数量级、速度、效率都不是一个级别的。如果用数学的说法就是子集的概念，大数据包含数据库，数据库是大数据的子集。

❾ 何为数据库

数据库（Database）是按照数据结构来组织，储存和管理数据的仓库。 数据库通常分为层次式数据库，网络式数据库和关系型数据库三种。而不同的数据结构是按照不同的数据结构来联系和组织的。如今常见的数据库模型分为关系型数据库（SQL）和非关系型数据库（NoSQL)两种

关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

关系就是二维表，并且有如下性质：

常见的关系型数据库：

关系型数据库的优缺点：
关系型数据库最大特点就是事务的一致性：传统的关系型数据库读写操作都是事务的，具有ACID的特点，这个特性使得关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有所要求的系统中。
优点：容易理解，使用方便，易于维护
缺点：
1-数据读写必须经过sql解析，大量数据，并发下读写性能不足。硬盘I/O是一个很大的瓶颈
2-具有固定的表结构，因此扩展困难。
3-多表的关联查询导致性能欠佳。

NoSQL数据储存不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势
1-搜索键值存取数据库（key-value）：可以通过key来添加，查询或者删除数据库，因为使用了key主键访问，所以获得很高的性能及扩展性。对于IT系统来说优势在于简单，易部署，高并发。
2-列存储数据库：将数据储存在列族中，一个列族储存经常被一起查询的相关数据，比如我们经常查询人类的名字和年龄，而非薪资，这种情况下年龄和姓名放在一个列族中，薪资会放到另外一个列族中。
3-面向文档数据库：可以看做键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。面向文档数据库会将数据以文档形式存储。

❿ 大数据与关系型数据库水火不容吗

不冲突，各有用处。
很多大数据应用还是基于关系型数据库。
大数据一般和具体应用相关，关系型数据库是一种工具。