大資料庫是什麼

A. 大型資料庫應具備哪些特點

數據量大，並發訪問高,數據的完整性和一致性,
信息存儲
性和檢索性，處理功能強大，速度較快。

B. 什麼是大數據，大數據可以做什麼

大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據本身什麼都做不了，能指望數據做什麼呢。有大數據，如果不能通過數據
挖掘和數據分析得出對實際操作有價值的信息，那麼它什麼也做不了。
如果理解為對大數據的分析應用能做什麼，那麼它能做的事情就太多了，各個行業都會用到，物流、博彩、營銷、客戶管理、醫療、零售、環保等等都有其身影。

舉例說明：
通過對客戶進行分類整理，根據客戶的購買習慣、年齡、喜好、地域等區分進行推薦產品，進行個性化的頁面展示。還可以根據以往數據來進行動態營銷。
零售，根據需求和庫存的情況，適時調整價格
醫療，根據眾多病人的特徵，分析原因，量級太小的時候，這些特徵根本不明顯，不會得到重視，只有在大量數據中，才能發現平時注意不到的現象。
公共安全。根據以往犯罪數據預測發生犯罪事件的地區與概率。
娛樂。比如《紙牌屋》的製作公司根據以往的用戶習慣，打造出大受歡迎的電視劇。
僅僅有大數據是遠遠不夠的，更需要的是數據挖掘和數據分析的技能（包括大腦與軟體操作），這樣才能發揮出優勢。如果願意學習大數據的相關課程，有個「PPV課」的網站，課程很全面，可以學到很多關於大數據的知識，包括對案例的分析，還有軟體操作等。

C. 大資料庫，小資料庫有什麼區別

當然可能。小資料庫是所開聯賽的所有球員，和這個國家的所有知名球員，還有世界知名球員。比如我開中超一個聯賽（這樣比較好理解），就有中超球員和絕大部分中甲球員，還有中國的海外球員，包括一些在新加坡等較低級別聯賽效力的球員。然後就只能開出世界級的，例如梅西、C羅等人，還有高潛小孩，比如奧塔門第。像越瓦諾維奇這樣的球員也許就開不出來。甚至像詹姆斯或者哈特這種國家隊替補都有可能開不出來。
而大資料庫則包含大多數知名球員，基本你能想出來的球員，他都會有，弱點的國家，也會有很多知名的球星，也許鄭大志都能開出來。
如果你小資料庫開中超，大資料庫開英超，英超就看不見中超大部分球員。同等條件下，不會出現大資料庫的球員小資料庫沒有的情況，隨機球員當然例外。

D. 爆棚的巨大資料庫跟系統默認的大資料庫有多大區別

從以下定義中很容易理解3者之間的關系： 資料庫系統（database systems），是由資料庫及其管理軟體組成的系統。資料庫系統一般由資料庫、資料庫管理系統（DBMS）、應用系統、資料庫管理員和用戶構成。DBMS是資料庫系統的基礎和核心。 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，是用於建立、使用和維護資料庫，簡稱DBMS。常見的資料庫管理系統有：Oracle、Sybase、Informix、Microsoft sql Server等。

E. 有哪些類型大資料庫

資料庫劃分
小型資料庫：access,foxbase
中型資料庫：mysql,sql server,Informix
大型資料庫：sysbase,oracle,db2

如何考慮用什麼類型的資料庫（小型資料庫）
1. 項目的規模
a. 負載量多大，用戶多大
b. 成本
c. 安全性
負載量小 100人內
比如留言板，信息系統 選用小型資料庫
成本在千元以內，對安全性要求不高。

中型資料庫
比如在負載，日訪問量 5000—15000
成本在萬元內
比如 電子商務網站

大型資料庫
負載可以處理 少量資料庫
Sybase < Oracle < db2
安全性能高，價格昂貴

F. 投融界百萬級大資料庫指的是什麼

大數據是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和/或虛擬化技術。大數據的意義是由人類日益普及的網路行為所伴生的，受到相關部門、企業採集的，蘊含數據生產者真實意圖、喜好的，非傳統結構和意義的數據 。