数据库与大数据

1. 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）。

2. 小数据库和大数据库有区别吗

access是一个小型的数据库管理系统,但他也有开发工具,可以说是个小而全的数据库应用和管理混合软件.ACCESS数据库不属于标准的数据库,因为他不支持触发器、存储过程等，安全性也很低，数据处理能力也很小，适用于很小型的应用软件。ACCESS自带的桌面开发工具可以和ACCESS数据库结合开发出一些袖珍型的数据库软件，如简单的财务报表、收费软件等。

3. 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。

4. 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。

5. 爆棚的巨大数据库跟系统默认的大数据库有多大区别

从以下定义中很容易理解3者之间的关系： 数据库系统（database systems），是由数据库及其管理软件组成的系统。数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（DBMS）、应用系统、数据库管理员和用户构成。DBMS是数据库系统的基础和核心。 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，是用于建立、使用和维护数据库，简称DBMS。常见的数据库管理系统有：Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server等。

6. 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。

7. 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。

8. 数据库大数据

传统数据库处理大数据很困难吧，不建议使用传统数据库来处理大数据。
建议研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。
如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。

当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。