大数据库和数据库到底有什么区别和联系？

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。

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。

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