百科狗-知识改变命运!
--

大数据库和数据库到底有什么区别和联系?

小肉包1年前 (2023-12-17)阅读数 6#综合百科
文章标签数据数据库

大数据本质是一种概念,既数据体量大、数据格式复杂、数据来源广。而数据库则是一种具体的计算机技术,用来存储数据,常见的数据库有Mysql数据库、Oracle数据库等,底层还是基于磁盘来进行存储。

从大数据在引申出来的技术,比如数据量大的情况,怎么存储数据,以及怎么对这些数据进行加工处理。像现在HBase大数据组件,主要是针对大数据存储的,HadoopMapReduce计算框架、Spark计算框架等,则是针对大数据计算的。

大数据与数据库之间的关系,从大数据涉及到的技术中,包括数据库技术。因为在大数据情况下,也需要存储这些数据,此时就需要使用到数据库。当然,大数据技术存储数据不仅仅能够使用到数据库,还可以使用分布式文件系统,比如HDFS分布式文件系统,亚马逊的S3等。

同时,在大数据所涉及到的技术中,也包括了大数据计算、数据的展示等等。所以从技术领域来区分,大数据的技术会更广,而数据库技术则是更加的具体,就是用来存储数据。

大数据库和数据库到底有什么区别和联系?

目前在国内互联网公司而言,大数据方面数据库使用最多的还是HBase列式数据库。比如阿里巴巴,其内部有很多使用HBase列式数据库的场景。HBase数据库支持水平扩展,同时由于其采用LSM架构,天然的对数据写入支持非常好,因为是对磁盘进行追加写的模式,这比对内存随机写要更加的快速。

不仅仅是阿里,像在小米其实也有很多使用HBase列式数据库的场景,当然,其他小公司也在使用。所以在未来,我认为HBase列式数据库的发展前景非常好,毕竟也有互联网大厂在使用,开源社区方面也有它们在推动发展。如果你想学习一门大数据方面的数据库技术的话,我推荐你可以学习HBase。

我是Lake,专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享,如果我的问答对你有帮助的话,希望你能点赞

数据库和大数据的区别?

大数据就是数据库,小数据是局部的,没有可比性、

大数据:这个应该大家都比较熟悉,指的是各种途径产生、各种类型(结构化、非结构化),可以挖掘出商业价值的数据。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

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。

鹏仔微信 15129739599 鹏仔QQ344225443 鹏仔前端 pjxi.com 共享博客 sharedbk.com

免责声明:我们致力于保护作者版权,注重分享,当前被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!邮箱:344225443@qq.com)

图片声明:本站部分配图来自网络。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!

内容声明:本文中引用的各种信息及资料(包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主体(包括但不限于公司、媒体、协会等机构)的官方网站或公开发表的信息。部分内容参考包括:(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供参考使用,不准确地方联系删除处理!本站为非盈利性质站点,本着为中国教育事业出一份力,发布内容不收取任何费用也不接任何广告!)