传统数据库和大数据的区别

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• ⑴简述大数据的特征及其管理方式与传统数据库的区别
• ⑵数据库和大数据的区别
• ⑶、传统数据库和大数据有什么不同？

⑴简述大数据的特征及其管理方式与传统数据库的区别

大数据的特征主要包括数据体量巨大、处理速度快、数据种类多样和价值密度低。 大数据的管理方式与传统数据库的区别主要在于数据存储结构、处理工具和分析方法的不同。
首先，大数据的特征之一是数据体量巨大。 大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别的数据。 例如，社交媒体上的用户生成、企业的交易数据、科研域的实验数据等，其数据量都远远超出了传统数据库的处理能力。
其次，大数据的处理速度非常快。 这是因为大数据处理通常采用分布式计算架构，如Hadoop和Spark，这些工具能够在大量廉价服务器上并行处理数据，从而大大提高了数据处理速度。
第三，大数据的种类多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 例如，文本、、、等非结构化数据在大数据中占很大比例。 这与传统数据库主要处理结构化数据有很大不同。
最后，大数据的价值密度相对较低。 由于大数据中包含大量无关或冗余信息，因此需要通过数据掘和分析技术来提取有价值的信息。
在管理方式上，传统数据库通常采用关系型数据库管理系统（RDBMS），如MySQL、Oracle等，这些系统以表格的形式存储数据，并提供了SQL等查询语言进行数据作。 而大数据的管理则更多依赖于分布式文件系统，如Hadoop的HDFS，以及NoSQL数据库，如MongoDB和Cassandra等。 这些工具能够处理大量非结构化数据和半结构化数据，并提供了灵活的数据模型以适应不断变化的数据需求。
此外，传统数据库的分析方法主要基于统计学和假设检验，而大数据分析则更多采用机器学习、深度学习和数据掘等技术来数据中的模式和趋势。
总的来说，大数据的特征和管理方式与传统数据库有很大不同。 大数据的体量巨大、处理速度快、种类多样和价值密度低的特征要求采用新的管理方式和工具来处理和分析数据。

⑵数据库和大数据的区别

对于数据库研究员和从业员而言，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(VeryLargeDatabase)，和大数据XLDB(ExtremelyLargeDatabase)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。

2、数据类型

传统数据库数据种类单一，往往仅仅有一种或少数几种，这些数据又以结构化数据为主。 而大数据的种类数以亿计，而这些数据既包括结构化、半结构化以及非结构化的数据，重要的是半结构化和非结构化数据所占份额越来越大。

3.模式(Schema)和数据的关系

传统的数据库都是先有模式，然后才会产生数据。 而大数据很多情况下难以预先确定模式，模式只有在数据出现之后才能确定，且模式随着数据量的增处于不断的演变之中。

4.处理对象

传统数据库数据是其处理的对象。 而大数据的处理对象除了是数据以外，还能通过这些数据去预测其他数据出现的可能性，将收集到的数据作为一种资源来辅助解决其他诸多域的问题。

⑶、传统数据库和大数据有什么不同？

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，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。