資料庫與大數據

1. 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）。

2. 小資料庫和大資料庫有區別嗎

access是一個小型的資料庫管理系統,但他也有開發工具,可以說是個小而全的資料庫應用和管理混合軟體.ACCESS資料庫不屬於標準的資料庫,因為他不支持觸發器、存儲過程等，安全性也很低，數據處理能力也很小，適用於很小型的應用軟體。ACCESS自帶的桌面開發工具可以和ACCESS資料庫結合開發出一些袖珍型的資料庫軟體，如簡單的財務報表、收費軟體等。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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。

8. 資料庫大數據

傳統資料庫處理大數據很困難吧，不建議使用傳統資料庫來處理大數據。
建議研究下，Hadoop，Hive等，可處理大數據。
如果有預算，可以使用一些商業大數據產品，國內的譬如永洪科技的大數據BI產品，不僅能高性能處理大數據，還可做數據分析。

當然如果是簡單的查詢，傳統資料庫如果做好索引，可能可以提高性能。