数据库和大数据的区别

Ⅰ 大数据和传统数据库的区别表现在

他的区别有8种：
分别是：
1、数据规模、2、数据类型、3.模式(Schema)和数据的关系、4.处理对象
5、获取方式、6、传输方式、7、数据存储方面、8、价值的不可估量
价值的不可估量：
传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。
而大数据是对现象发生过程的全记录，通过数据不仅能够了解对象，还能分析对象，掌握对象运作的规律，挖掘对象内部的结构与特点，甚至能了解对象自己都不知道的信息。

Ⅱ 传统数据和大数据的区别

传统数据和大数据的区别表现在：数据规模不同、内容不同、处理方式不同。

1、数据规模不同

传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。

大数据的数据量非常大，不可能利用数据库分析工具分析。

2、内容不同

传统数据主要在关系性数据库中分析。

大数据可以处理图像、声音、文件等非结构化数据。

3、处理方式不同

大数据处理过程中，比传统数据增加了一个过程Stream。就是在写入数据的时候，在数据上打一个标签，之后在利用大数据的时候，根据标签抽取数据。

Ⅲ 数据库工程师和大数据工程师有啥区别

两者是有区别的。数据库工程师主要是做数据库的sql开发、维护；大数据工程师主要是做数据的提取、解析、计算、分析。总的来说，一个偏底层建设，一个更偏向业务应用。数据库工程师入门门槛相对较低，了解各个数据库的基础特性，学习一些入门书籍，就可以入行，后续可以往DBA的方向发展；大数据工程师，入门门槛较高，要掌握很多的大数据算法、开源框架，并且，由于需要海量的数据进行测试，所以在有大数据量的公司里，大数据工程师更能得到快速的提升。在待遇方面，大数据工程师目前待遇比较好，但由于门槛高，对于一般的毕业生来说可能暂时达不到。以上，希望对你有所帮助。

Ⅳ 小数据库和大数据库有什么区别

小型数据库一般都是用于数据量不是很大的软件中；主要用的是mysql、db2；软件类型一般是办公软件（公司、单位内部用）。
大型数据库一般都是用于数据量很大的软件中；主要用的是oracle；软件类型一般是网站开发（面向众量用户）。

Ⅳ 数据库一体机与大数据技术区别何在

数据库一体机与大数据技术区别何在
作为近期信息管理领域最为热门的两项技术，数据库一体机与大数据技术的硬件架构基本相同，但软件体系有着本质的区别，这也导致了两者拥有不同的特征表现。
随着企业数据量的快速增长，以及用户对服务水平要求的不断提高，相当长的一段时间以来，传统关系数据库技术在生产实践中表现出明显的能力不足。如何以合理的成本获得海量数据的高可用性已经成为现代IT领域的重大挑战。为了应对这一挑战，近年来，IT市场中相继出现了许多新的技术手段，其中最为引人注目的便是由主流数据库厂商主导的数据库一体机（例如Oracle ExaData以及IBM Netezza等），以及以开源力量为主的大数据技术。
不过，虽然数据库一体机与大数据技术都是当今的热门话题，并都已经被广泛应用，但却有相当一部分用户仍然无法深入了解两者之间的本质区别与关系。同时，很多用户也在为如何在企业内部对这两者进行正确定位而感到困惑。为此，本文特别对数据库一体机（也可称新一代主流关系型数据库）和大数据技术（例如Hadoop，主要指MapRece与NoSQL）的相关技术特点进行对比。
硬件与软件
从本质上来讲，数据库一体机与大数据技术的硬件架构基本相同，同样是采用x86服务器集群的分布式并行模式，以应对大规模的数据与计算。但是，数据库一体机的卖家们通常会对其产品的硬件体系进行面向产品化的、系统性的整体调优，同时也会有各自的特色手段。比方说Oracle ExaData的Infiniband、Flash Cache，IBM Nettezza的FPGA（现场可编程逻辑门阵）等。[page] 数据库一体机与大数据技术最为核心的区别是在软件体系上。数据库一体机的核心是SQL体系，这不只是指SQL解析，更重要的是指包括SQL优化引擎、索引、锁、事务、日志、安全以及管理等在内的完整而庞大的技术体系。这一体系是成熟的、面向产品的。
大数据技术软件体系中的MapRece则提供了一个面向海量数据处理的分布式编程框架，使用者需要自行编制所需要的计算逻辑。MapRece对数据的读写是批量连续的，而不是随机的。而大数据技术的另一体系NoSQL则大都只是提供了海量数据的分布式存储，以及基于索引的快速读取机制，为使用者提供的大多是编程API（虽然也有类SQL的语言，但其本质并不是完整的SQL体系）。
由于SQL体系的复杂性与处理逻辑的整体关联性，导致数据库一体机在扩展性上远不及大数据技术体系，虽然前者已经在很大程度上改善了传统关系数据库垂直扩展的瓶颈。MapRece与NoSQL的单个集群往往可以扩展到数千个节点，而数据库一体机如果在硬件上扩展到这个规模，从软件上来讲，已经是没有意义的了。
特征与本质
基于软件体系的不同，导致了数据库一体机和大数据技术有着不同的特征表现。数据库一体机往往适合于存储关系复杂的数据模型（例如企业核心业务数据），并且需要限制为基于二维表的关系模型。同时，数据库一体机适合进行一致性与事务性要求高的计算，以及复杂的BI计算。
大数据技术则更适合于存储较简单的数据模型，并且可以不受模式的约束。因而其可存储管理的数据类型更加丰富。大数据技术还适合进行一致性与事务性要求不高的计算（主要是指NoSQL的查询操作），以及对超大规模海量数据的、批量的分布式并行计算（基于MapRece）。
需要注意的是，NoSQL数据库由于摆脱了繁琐的SQL体系约束，其查询与插入的效率比数据库一体机更高。大数据技术比数据库一体机所能处理的数据量也相对大些，这主要是因为其集群可以扩展得更大。
从本质上讲，MapRece是对海量数据分布式计算领域的一个重要创新，但也只是在适合于并行处理的大规模批量处理问题上更占优势，而对一些复杂操作，则不一定具有优势。NoSQL则可以看作是对传统关系数据库进行简化的结果。由于NoSQL数据库的设计思想只是提取出关系型数据库的索引机制，并加了上分布式存储，把SQL体系中那些对“某些特殊问题”而言并不需要的东西统统删去，由此实现了更优秀的效率、扩展性与灵活性。[page] 因此，我们可以明显地看到，在实践中，有很多问题（特别是流行的大数据问题），关系数据库中的许多设计并不需要，这才是NoSQL发展壮大的根本立足点。
关系与协作
通过前面的分析，我们不难得出这样的结论：大数据技术与数据库一体机应该是相辅相成，并非互相替代的。它们针对不同的应用场景设计，并相互补充与合作。具体来说，大数据技术可以实现：
■处理企业内海量的、模型简单、类型多样的非结构化与半结构化数据（例如社会化数据、各种日志甚至图片、视频等），其处理结果可以被直接使用；
■以上处理结果也同时可以被当成是新的输入存储到企业级数据仓库中，这时大数据机相当于是面向大数据源的、新的ETL（提取-转换-加载）手段；
■面向海量数据的、不太适合SQL的存储或计算。
而数据库一体机则应该还是作为企业数据仓库的主流技术，至少在很长一段时间内应该是这样。它负责存储与计算最主要的、有重大价值的企业关键业务数据。
现存的误区
有些人认为，虽然大数据技术的原始开源状态还不适合充当企业级数据仓库主平台的要求，但经过开发、补充，应该是可以的。其实这个观点没有错。但实际上，对开源的大数据技术进行补充开发，所要补充的正是大数据技术在原始设计上就去除了的、那些本属于关系型数据库体系的东西。
如果进行这样的补充开发，企业不仅会面临庞大的、难于估计的开发工作量，同时也难以像专业数据库厂商那样实现这些工作的理论化、产品化与体系化。虽然从纯技术的角度上讲，开发什么都有可能。但是如果企业真的准备这样做，是要开发另一个商业化的关系数据库吗？很明显，这违背了大数据技术的设计初衷。

Ⅵ 传统数据库处理方式和大数据处理方式的区别

文件系统把数据组织成相互独立的数据文件，实现了记录内的结构性，但整体无结构；而数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。
在文件系统中，数据冗余度大，浪费存储空间，容易造成数据的不一致；数据库系统中，数据是面向整个系统，数据可以被多个用户、多个应用共享使用，减少了数据冗余。
文件系统中的文件是为某一特定应用服务的，当要修改数据的逻辑结构时，必须修改应用程序，修改文件结构的定义，数据和程序之间缺乏独立性；数据库系统中，通过DBMS的两级映象实现了数据的物理独立性和逻辑独立性，把数据的定义从程序中分离出去，减少了应用程序的维护和修改。
文件系统和数据库系统均可以长期保存数据，由数据管理软件管理数据，数据库系统是在文件系统基础上发展而来。

Ⅶ 大数据和数据库有什么不同

大数据是通过将众多数据进行分析，提供服务的一种方式。数据库是一个公司或者是一个企业的数据中心，个人见解，如有不对，欢迎商讨。

Ⅷ 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。

Ⅸ 数据库工程师和大数据工程师有啥区别

就两个岗位而言，大数据工程师的待遇呈现菱形机构，差异不大，平均薪资应该比数据库的高。数据库工程师的薪资结构呈现两极状态，非常拔尖的待遇很好，但起点待遇都不高。那么数据库工程师和大数据工程师有啥区别呢，我们接着往下看。

1、数据库工程师主要是做数据库的sql开发、维护;大数据工程师主要是做数据的提取、解析、计算、分析。总的来说，一个偏底层建设，一个更偏向业务应用。
2、数据库工程师是一个比较泛的概念，主要指从事和数据库相关的工作，可以是开发，也可以是维护。薪资也很宽泛，该岗位比较传统，偏稳定，待遇不如大数据工程师;大数据工程师，就是我们所知的大数据开发工程师，主要从事大数据平台的搭建，对个人技术要求偏高，需要从业者具备java基础，还得具备以下技术能力，hadoop、hive、hase、flume、storm、kafka、spark等，是一个非常庞大的技术集群。
3、数据库工程师主要是做数据库的sql开发、维护;大数据工程师主要是做数据的提取、解析、计算、分析。总的来说，一个偏底层建设，一个更偏向业务应用。
4、数据库工程师入门门槛相对较低，了解各个数据库的基础特性，学习一些入门书籍，就可以入行，后续可以往DBA的方向发展;大数据工程师，入门门槛较高，要掌握很多的大数据算法、开源框架，并且，由于需要海量的数据进行测试，所以在有大数据量的公司里，大数据工程师更能得到快速的提升。
个人建议走大数据工程师，考证可以考个国家工信部的证，但证书不能代表你的个人能力，只能说锦上添花，有核心技术才是关键。综上所述，就是小编今天给大家整理分享的关于数据库工程师和大数据工程师的相关内容，希望可以帮助到大家。