Ⅰ 資料庫和資料庫系統和資料庫管理系統的關系
從以下定義中很容易理解3者之間的關系：
資料庫系統（database systems），是由資料庫及其管理軟體組成的系統。資料庫系統一般由資料庫、資料庫管理系統（DBMS）、應用系統、資料庫管理員和用戶構成。DBMS是資料庫系統的基礎和核心。
資料庫管理系統(database management system)是一種操縱和管理資料庫的大型軟體，是用於建立、使用和維護資料庫，簡稱DBMS。常見的資料庫管理系統有：Oracle、Sybase、Informix、Microsoft sql Server等。
Ⅱ 資料庫和平台是什麼關系平台如何搭建
資料庫是後台，平台是前台顯示。所有資料庫的操作依靠前台實現，資料庫的執行過程是看不到的。資料庫有acess,mssql,mysql,oracle等等，平台有java,asp,php。平台的搭建需要安裝支持該開發語言的軟體。仁易軒分享經驗。
Ⅲ 資料庫、資料庫系統和資料庫管理系統之間的關系是什麼
資料庫：容納數據的倉庫。
資料庫系統：資料庫、資料庫管理系統、硬體、操作人員的合在一起的總稱。
資料庫管理系統：用來管理數據及資料庫的系統。
資料庫系統包含資料庫管理系統、資料庫及資料庫開發工具所開發的軟體（資料庫應用系統）。
Ⅳ 數據倉庫和大數據有什麼關系
BI領域注重統計分析，傳統的資料庫注重在線事務。。 統計分析的數據量一般都比較大，注重的是查詢，一次查詢大批量的數據，但是傳統的資料庫一般都是為了支持在線事務的，所以插入更新較多，查詢往往只根據條件查詢。。
Ⅳ 數據倉庫和資料庫有什麼區別和聯系
簡而言之，資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。
資料庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。
資料庫設計是盡量避免冗餘，一般採用符合範式的規則來設計，數據倉庫在設計是有意引入冗餘，採用反範式的方式來設計。
資料庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計，它的兩個基本的元素是維表和事實表。維是看問題的角度，比如時間，部門，維表放的就是這些東西的定義，事實表裡放著要查詢的數據，同時有維的ID。
單從概念上講，有些晦澀。任何技術都是為應用服務的，結合應用可以很容易地理解。以銀行業務為例。資料庫是事務系統的數據平台，客戶在銀行做的每筆交易都會寫入資料庫，被記錄下來，這里，可以簡單地理解為用資料庫記帳。數據倉庫是分析系統的數據平台，它從事務系統獲取數據，並做匯總、加工，為決策者提供決策的依據。比如，某銀行某分行一個月發生多少交易，該分行當前存款余額是多少。如果存款又多，消費交易又多，那麼該地區就有必要設立ATM了。
顯然，銀行的交易量是巨大的，通常以百萬甚至千萬次來計算。事務系統是實時的，這就要求時效性，客戶存一筆錢需要幾十秒是無法忍受的，這就要求資料庫只能存儲很短一段時間的數據。而分析系統是事後的，它要提供關注時間段內所有的有效數據。這些數據是海量的，匯總計算起來也要慢一些，但是，只要能夠提供有效的分析數據就達到目的了。
數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。那麼，數據倉庫與傳統資料庫比較，有哪些不同呢?讓我們先看看W.H.Inmon關於數據倉庫的定義:面向主題的、集成的、與時間相關且不可修改的數據集合。
「面向主題的」:傳統資料庫主要是為應用程序進行數據處理，未必按照同一主題存儲數據;數據倉庫側重於數據分析工作，是按照主題存儲的。這一點，類似於傳統農貿市場與超市的區別—市場裡面，白菜、蘿卜、香菜會在一個攤位上，如果它們是一個小販賣的;而超市裡，白菜、蘿卜、香菜則各自一塊。也就是說，市場里的菜(數據)是按照小販(應用程序)歸堆(存儲)的，超市裡面則是按照菜的類型(同主題)歸堆的。
「與時間相關」:資料庫保存信息的時候，並不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同，出於決策的需要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不同的。
「不可修改」:數據倉庫中的數據並不是最新的，而是來源於其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，並不是很多資料庫處理的那種日常事務數據(有的資料庫例如電信計費資料庫甚至處理實時信息)。因此，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的;當然，向數據倉庫添加數據是允許的。
數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。目前，大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。
補充一下，數據倉庫的方案建設的目的，是為前端查詢和分析作為基礎，由於有較大的冗餘，所以需要的存儲也較大。為了更好地為前端應用服務，數據倉庫必須有如下幾點優點，否則是失敗的數據倉庫方案。
1.效率足夠高。客戶要求的分析數據一般分為日、周、月、季、年等，可以看出，日為周期的數據要求的效率最高，要求24小時甚至12小時內，客戶能看到昨天的數據分析。由於有的企業每日的數據量很大，設計不好的數據倉庫經常會出問題，延遲1-3日才能給出數據，顯然不行的。
2.數據質量。客戶要看各種信息，肯定要准確的數據，但由於數據倉庫流程至少分為3步，2次ETL，復雜的架構會更多層次，那麼由於數據源有臟數據或者代碼不嚴謹，都可以導致數據失真，客戶看到錯誤的信息就可能導致分析出錯誤的決策，造成損失，而不是效益。
3.擴展性。之所以有的大型數據倉庫系統架構設計復雜，是因為考慮到了未來3-5年的擴展性，這樣的話，客戶不用太快花錢去重建數據倉庫系統，就能很穩定運行。主要體現在數據建模的合理性，數據倉庫方案中多出一些中間層，使海量數據流有足夠的緩沖，不至於數據量大很多，就運行不起來了。
Ⅵ 資料庫和大數據的區別
在大數據處理當中，資料庫提供底層支持，實現了穩固的大數據存儲，才能更好地支持下一步的大數據計算。今天的大數據基礎知識分享，我們來聊聊大數據當中，資料庫和數據倉庫的區別，怎麼去理解這兩者，又該怎麼去應用？ 首先，資料庫是什麼？
從定義上來說，資料庫是用來存放數據的倉庫，資料庫由很多表組成，表是二維的，一張表裡面有很多欄位。欄位一字排開，對數據就一行一行的寫入表中。
資料庫的表，在於能夠用二維表現多維的關系，如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等，都是典型的資料庫。
那麼，數據倉庫又是什麼？
數據倉庫，可以理解為是資料庫概念的升級。從邏輯上理解，資料庫和數據倉庫沒有區別，都是通過資料庫軟體實現存放數據的地方，只不過從數據量來說，數據倉庫要比資料庫更龐大。
資料庫和數據倉庫的區別：
1.資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；
2.資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；
3.資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；
4.資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；
5.資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
6.資料庫在訪問數據時要求響應速度快，其響應時間一般在幾秒內，而數據倉庫的響應時間則可長達數幾小時。
關於，資料庫基礎，大數據資料庫和數據倉庫的區別，以上就是詳細的介紹了。在大數據當中，資料庫和數據倉庫的知識的，都是值得關注的，也是在學習當中需要去重視的。
Ⅶ 大數據，IDC，雲計算之間有什麼關系嗎
大數據-IDC-雲計算 一種承接的關系
Ⅷ 資料庫.資料庫管理系統.資料庫系統三者之間的關系是
資料庫系統DBS（Data Base System）包含資料庫DB（Data Base）和資料庫管理系統DBMS（Database Management System）。
拓展資料
資料庫系統：
資料庫系統是為適應數據處理的需要而發展起來的一種較為理想的數據處理系統，也是一個為實際可運行的存儲、維護和應用系統提供數據的軟體系統，是存儲介質 、處理對象和管理系統的集合體。
資料庫系統必須滿足以下幾個要求：
①能夠保證數據的獨立性。數據和程序相互獨立有利於加快軟體開發速度，節省開發費用。
②冗餘數據少，數據共享程度高。
③系統的用戶介面簡單，用戶容易掌握，使用方便。
④能夠確保系統運行可靠，出現故障時能迅速排除；能夠保護數據不受非受權者訪問或破壞；能夠防止錯誤數據的產生，一旦產生也能及時發現。
⑤有重新組織數據的能力，能改變數據的存儲結構或數據存儲位置，以適應用戶操作特性的變化，改善由於頻繁插入、刪除操作造成的數據組織零亂和時空性能變壞的狀況。
⑥具有可修改性和可擴充性。
⑦能夠充分描述數據間的內在聯系。
常見的資料庫系統：
MySQL
MySQL是一個快速的、多線程、多用戶和健壯的SQL資料庫伺服器。MySQL伺服器支持關鍵任務、重負載生產系統的使用，也可以將它嵌入到一個大配置(mass- deployed)的軟體中去。
SQL Server
SQL Server 提供了眾多的Web和電子商務功能，如對XML和Internet標準的豐富支持，通過Web對數據進行輕松安全的訪問，具有強大的、靈活的、基於Web的和安全的應用程序管理等。
Oracle
Oracle產品系列齊全，幾乎囊括所有應用領域，大型，完善，安全，可以支持多個實例同時運行，功能強。能在所有主流平台上運行。完全支持所有的工業標准。採用完全開放策略。可以使客戶選擇最適合的解決方案。對開發商全力支持。
資料庫：
資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。
資料庫的特點：
⑴ 實現數據共享
數據共享包含所有用戶可同時存取資料庫中的數據，也包括用戶可以用各種方式通過介面使用資料庫，並提供數據共享。
⑵ 減少數據的冗餘度
同文件系統相比，由於資料庫實現了數據共享，從而避免了用戶各自建立應用文件。減少了大量重復數據，減少了數據冗餘，維護了數據的一致性。
⑶ 數據的獨立性
數據的獨立性包括邏輯獨立性（資料庫中資料庫的邏輯結構和應用程序相互獨立）和物理獨立性（數據物理結構的變化不影響數據的邏輯結構）。
⑷ 數據實現集中控制
文件管理方式中，數據處於一種分散的狀態，不同的用戶或同一用戶在不同處理中其文件之間毫無關系。利用資料庫可對數據進行集中控制和管理，並通過數據模型表示各種數據的組織以及數據間的聯系。
⑸數據一致性和可維護性，以確保數據的安全性和可靠性
主要包括：①安全性控制：以防止數據丟失、錯誤更新和越權使用；②完整性控制：保證數據的正確性、有效性和相容性；③並發控制：使在同一時間周期內，允許對數據實現多路存取，又能防止用戶之間的不正常交互作用。
⑹ 故障恢復
由資料庫管理系統提供一套方法，可及時發現故障和修復故障，從而防止數據被破壞。資料庫系統能盡快恢復資料庫系統運行時出現的故障，可能是物理上或是邏輯上的錯誤。比如對系統的誤操作造成的數據錯誤等。
資料庫的種類：
資料庫通常分為層次式資料庫、網路式資料庫和關系式資料庫三種。而不同的資料庫是按不同的數據結構來聯系和組織的。
資料庫管理系統：
資料庫管理系統(Database Management System)是一種操縱和管理資料庫的大型軟體，用於建立、使用和維護資料庫，簡稱DBMS。它對資料庫進行統一的管理和控制，以保證資料庫的安全性和完整性。用戶通過DBMS訪問資料庫中的數據，資料庫管理員也通過dbms進行資料庫的維護工作。它可使多個應用程序和用戶用不同的方法在同時或不同時刻去建立，修改和詢問資料庫。大部分DBMS提供數據定義語言DDL（Data Definition Language）和數據操作語言DML（Data Manipulation Language），供用戶定義資料庫的模式結構與許可權約束，實現對數據的追加、刪除等操作。
主要功能：
1.數據定義：DBMS提供數據定義語言DDL（Data Definition Language），供用戶定義資料庫的三級模式結構、兩級映像以及完整性約束和保密限制等約束。DDL主要用於建立、修改資料庫的庫結構。DDL所描述的庫結構僅僅給出了資料庫的框架，資料庫的框架信息被存放在數據字典（Data Dictionary）中。
2.數據操作：DBMS提供數據操作語言DML（Data Manipulation Language），供用戶實現對數據的追加、刪除、更新、查詢等操作。
3.資料庫的運行管理：資料庫的運行管理功能是DBMS的運行控制、管理功能，包括多用戶環境下的並發控制、安全性檢查和存取限制控制、完整性檢查和執行、運行日誌的組織管理、事務的管理和自動恢復，即保證事務的原子性。這些功能保證了資料庫系統的正常運行。
4.數據組織、存儲與管理：DBMS要分類組織、存儲和管理各種數據，包括數據字典、用戶數據、存取路徑等，需確定以何種文件結構和存取方式在存儲級上組織這些數據，如何實現數據之間的聯系。數據組織和存儲的基本目標是提高存儲空間利用率，選擇合適的存取方法提高存取效率。
5.資料庫的保護：資料庫中的數據是信息社會的戰略資源，所以數據的保護至關重要。DBMS對資料庫的保護通過4個方面來實現：資料庫的恢復、資料庫的並發控制、資料庫的完整性控制、資料庫安全性控制。DBMS的其他保護功能還有系統緩沖區的管理以及數據存儲的某些自適應調節機制等。
6.資料庫的維護：這一部分包括資料庫的數據載入、轉換、轉儲、資料庫的重組合重構以及性能監控等功能，這些功能分別由各個使用程序來完成。
7.通信：DBMS具有與操作系統的聯機處理、分時系統及遠程作業輸入的相關介面，負責處理數據的傳送。對網路環境下的資料庫系統，還應該包括DBMS與網路中其他軟體系統的通信功能以及資料庫之間的互操作功能。
常見的資料庫：
達夢資料庫
SYBASE
DB2
ORACLE
MySQL
ACCESS
Visual Foxpro
MS SQL Server
Informix
PostgreSQL
參考鏈接：網路 - 資料庫系統網路 - 資料庫網路 - 資料庫管理系統
Ⅸ 大數據和資料庫的區別
大數據和以前的數據相比，有4個特點（4V）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、value（價值）。volume指量，數據量大，這是大數據的基礎；Velocity是指處理的速度；Variety指數據的維度；value指大數據能展現的價值，這是大數據的目的。
Ⅹ hadoop是什麼意思與大數據有什麼關系
一、hadoop是什麼意思？
Hadoop是具體的開源框架，是工具，用來做海量數據的存儲和計算的。
二、hadoop與大數據的關系
首先，大數據本身涉及到一個龐大的技術體系，從學科的角度來看，涉及到數學、統計學和計算機三大學科，同時還涉及到社會學、經濟學、醫學等學科，所以大數據本身的知識量還是非常大的。
從當前大數據領域的產業鏈來看，大數據領域涉及到數據採集、數據存儲、數據分析和數據應用等環節，不同的環節需要採用不同的技術，但是這些環節往往都要依賴於大數據平台，而Hadoop則是當前比較流行的大數據平台之一。
Hadoop平台經過多年的發展已經形成了一個比較完善的生態體系，而且由於Hadoop平台是開源的，所以很多商用的大數據平台也是基於Hadoop搭建的，所以對於初學大數據的技術人員來說，從Hadoop開始學起是不錯的選擇。
當前Hadoop平台的功能正在不斷得到完善，不僅涉及到數據存儲，同時也涉及到數據分析和數據應用，所以對於當前大數據應用開發人員來說，整體的知識結構往往都是圍繞大數據平台來組織的。隨著大數據平台逐漸開始落地到傳統行業領域，大數據技術人員對於大數據平台的依賴程度會越來越高。
當前從事大數據開發的崗位可以分為兩大類，一類是大數據平台開發，這一類崗位往往是研發級崗位，不僅崗位附加值比較高，未來的發展空間也比較大，但是大數據平台開發對於從業者的要求比較高，當前有不少研究生在畢業後會從事大數據平台開發崗位。
另一類是大數據應用開發崗位，這類崗位的工作任務就是基於大數據平台(Hadoop等)來進行行業應用開發，在工業互聯網時代，大數據應用開發崗位的數量還是比較多的，而且大數據應用開發崗位對於從業者的要求也相對比較低。