1. 大數據和資料庫有什麼不同
大數據是通過將眾多數據進行分析，提供服務的一種方式。資料庫是一個公司或者是一個企業的數據中心，個人見解，如有不對，歡迎商討。
2. 傳統資料庫處理方式和大數據處理方式的區別
文件系統把數據組織成相互獨立的數據文件，實現了記錄內的結構性，但整體無結構；而資料庫系統實現整體數據的結構化，這是資料庫的主要特徵之一，也是資料庫系統與文件系統的本質區別。
在文件系統中，數據冗餘度大，浪費存儲空間，容易造成數據的不一致；資料庫系統中，數據是面向整個系統，數據可以被多個用戶、多個應用共享使用，減少了數據冗餘。
文件系統中的文件是為某一特定應用服務的，當要修改數據的邏輯結構時，必須修改應用程序，修改文件結構的定義，數據和程序之間缺乏獨立性；資料庫系統中，通過DBMS的兩級映象實現了數據的物理獨立性和邏輯獨立性，把數據的定義從程序中分離出去，減少了應用程序的維護和修改。
文件系統和資料庫系統均可以長期保存數據，由數據管理軟體管理數據，資料庫系統是在文件系統基礎上發展而來。
3. 傳統的數據挖掘和大數據的區別是什麼
大數據具有「高維、海量、實時」的特點，就是說數據量大，數據源和數據的維度高，並且更新迅速的特點，傳統的數據挖掘技術可能很難解決，需要從演算法的改進和方案的框架等多方面去提升處理能力。
數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。如果想要全部掌握有關的知識，必須要進行系統的學習，建議報名相關的專業機構進行線上或者線下課程的學習。
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4. 大數據和傳統資料庫的區別表現在
他的區別有8種：
分別是：
1、數據規模、2、數據類型、3.模式(Schema)和數據的關系、4.處理對象
5、獲取方式、6、傳輸方式、7、數據存儲方面、8、價值的不可估量
價值的不可估量：
傳統數據的價值體現在信息傳遞與表徵，是對現象的描述與反饋，讓人通過數據去了解數據。
而大數據是對現象發生過程的全記錄，通過數據不僅能夠了解對象，還能分析對象，掌握對象運作的規律，挖掘對象內部的結構與特點，甚至能了解對象自己都不知道的信息。
5. 傳統的關系型資料庫在應對大數據時有哪些不足又是怎樣改進的2、cap理論和應用求解答！！急！
關系型資料庫的主要特徵 1)數據集中控制,在文件管理方法中,文件是分散的,每個用戶或每種處理都有各自的文件,這些文件之間一般是沒有聯系的,
6. 大數據和傳統資料庫的區別是什麼
他的區別有8種：
分別是：
1、數據規模、2、數據類型、3.模式(Schema)和數據的關系、4.處理對象
5、獲取方式、6、傳輸方式、7、數據存儲方面、8、價值的不可估量
價值的不可估量：
傳統數據的價值體現在信息傳遞與表徵，是對現象的描述與反饋，讓人通過數據去了解數據。
而大數據是對現象發生過程的全記錄，通過數據不僅能夠了解對象，還能分析對象，掌握對象運作的規律，挖掘對象內部的結構與特點，甚至能了解對象自己都不知道的信息。
7. 傳統數據和大數據的區別
傳統數據和大數據的區別表現在：數據規模不同、內容不同、處理方式不同。
1、數據規模不同
傳統數據技術主要是利用現有存在關系性資料庫中的數據，對這些數據進行分析、處理，找到一些關聯，並利用數據關聯性創造價值。這些數據的規模相對較小，可以利用資料庫的分析工具處理。
大數據的數據量非常大，不可能利用資料庫分析工具分析。
2、內容不同
傳統數據主要在關系性資料庫中分析。
大數據可以處理圖像、聲音、文件等非結構化數據。
3、處理方式不同
大數據處理過程中，比傳統數據增加了一個過程Stream。就是在寫入數據的時候，在數據上打一個標簽，之後在利用大數據的時候，根據標簽抽取數據。
8. 資料庫和大數據的區別
對於資料庫研究人員和從業人員而言，從資料庫(DB)到大數據(BD)的轉變可以用「池塘捕魚」到「大海捕魚」做類比。「池塘捕魚」代表著傳統資料庫時代的數據管理方式，而 「大海捕魚」則是大數據時代的數據管理方式。這些差異主要體現在如下幾個方面:
1、數據規模
資料庫和大數據最明顯的區別就是規模。資料庫規模相對較小，即便是先前認為比較大的資料庫，比如 VLDB(Very Large Database)，和大數據XLDB(Extremely Large Database)比起來還是差很遠。
資料庫的處理對象一般以 MB 為基本單位，而大數據則是GB、TB、PB 為基本處理單位。
9. 大數據和傳統數據存儲的區別
沒什麼關聯性 大數據是海量數據、是一種現狀、一種解決問題的手段 傳統數據存儲是存儲的問題
10. 大數據和傳統數據有什麼關系
說到數據分析，其實隨著大數據這幾年的發展，數據被認為是物理與信息融合中的關鍵技術，以及核心引擎。各行各業都在馬不停蹄、轟轟烈烈地邁入了大數據時代。傳統行業與互聯網行業的界限開始發展交集和互補、滲透，傳統的製造業再也不是悶頭生產+再銷售的模式，而是更多地聆聽市場的聲音，市場需要什麼，消費終端就會相對應的給予其更多的多樣化、個性化。
目前來看，兩者的主要區別還處在以下幾點：
一: 結構化數據和非結構化數據
傳統行業更多的是結構化數據, 即行數據,存儲在資料庫里,可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據,像以應用oracle、Sql Server等資料庫的製造型企業的ERP系統。而互聯網行業更多的是非結構化數據，就是不能以二維形態描述的，例如所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等，像是醫療影像系統、教育視頻點播、視頻監控、國土GIS、設計院、文件伺服器（PDM/FTP）、媒體資源管理等具體應用。
二：數據的體量
互聯網行業海量的數據，由於互聯網行業的特點，每時每刻都會產生海量的數據，它的數據往往是PB級的，1個PB有多大呢？它相當於2的50次方個位元組。如果你對此沒有概念，那麼簡單來說，《史記》約有52萬多漢字，1個PB能夠存儲至少10億部《史記》，以網路、騰訊、阿里為代表的企業。傳統的一個生產製造工廠三個月製造的數據也不到100G。這是天大的一個差別。
三：看待數據的方式及數據分析目的不同
互聯網行業會對這些海量的數據做數據分析，挖掘，無論是過去的數據還是即時的數據，數據不再是靜止和陳舊的，任何被遺忘在伺服器中的數據，都可能被重新利用，從而發現其中與我們、與行為、與現象的相關性，比如每逢「雙十一」，「剁手黨」都面臨痛苦的抉擇：打折的商品實在太多，買什麼才好呢？最終一不小心，信用卡刷爆，買了一大堆自己不需要的商品，只得含淚吃半年的「康師傅」…
谷歌公司每天都會收到來自全球超過30億條的搜索指令，經過多年數據的累計，谷歌公司建立了「咳嗽」，「發熱」等搜索關鍵字與流感地區的聯系，於是在2009年穀歌成功地在美國預測了冬季流感的傳播，並且精確到地區和州等等。而傳統行業則不會過多去關注過去的數據，一般月底會盤點，出一些財務的數據分析報表，歷史的數據會存放於備份庫里，有問題才會去查找。
四：數據查找的效率及安全性
互聯網行業往往存儲著用戶的個人行為信息，他要求保證絕對的安全或者准確性，比如12306，每到年底，面臨數億人遷徙的購票壓力，在臨近春節購票高峰峰值的時候，它的要求絕對是用戶打開網頁的速度可以慢一點沒關系，但是要保證用戶購票信息的絕對安全。如果用戶付款購買了一張高鐵動車票，你那邊沒收到錢款，那面對著上億人的購票錢款，這個絕對是要出大問題的。
而傳統行業沒有那麼大的數據量和訪問量，往往解決好並發，死鎖等等問題，保證系統的高可靠性和穩定性，偶爾也會發生丟失一條采購記錄或者生產記錄的問題，由於一般用戶都會除了系統錄入以外，還會紙質的記錄，那麼這個也是可以被容忍的
五：大數據技術快速獲取有價值的信息
基於以上互聯網行業的特點，當數據量不斷增大時，也隨之帶來了一系列的問題。
比如假設解決某一問題有演算法A 和演算法B。在小量數據中運行時，演算法A的結果明顯優於演算法B。也就是說，就演算法本身而言，演算法A能夠帶來更好的結果;然而，人們發現，當數據量不斷增大時，演算法B在大量數據中運行的結果優於演算法A在小量數據中運行的結果。這一發現給計算機學科及計算機衍生學科都帶來了里程碑式的啟示：當數據越來越大時，數據本身(而不是研究數據所使用的演算法和模型)保證了數據分析結果的有效性。即便缺乏精準的演算法，只要擁有足夠多的數據，也能得到接近事實的結論。
由於能夠處理多種數據結構，大數據能夠在最大程度上利用互聯網上記錄的人類行為數據進行分析。大數據出現之前，計算機所能夠處理的數據都需要前期進行結構化處理，並記錄在相應的資料庫中。但大數據技術對於數據結構的要求大大降低，互聯網上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特徵。
一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢，大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。簡單來說，大數據需要Hadoop=HDFS（文件系統，數據存儲技術相關）+HBase（資料庫）+MapRece（數據處理）+……Others這樣的分布式存儲，分布式處理大數據架構，而不僅僅是傳統的磁碟陣列數據存儲處理方式。
互聯網極大地改變了人們的生活，大量、高速、多變的信息每天都圍繞在人們身邊，我們需要更好的處理方式，去應對這種隨時隨地的變化。大數據技術將深遠地改變互聯網世界，改變整個生產生活的方式。隨著技術的發展，大數據分析正在變得越來越容易，成本也越來越低，而且相比以前能更容易加速對業務的理解，越來越多的人開始進入大數據與數據分析行列，准備在這里干出自己的一番事業。
編輯於 2019-10-21