大数据和以前的数据相比,有4个特点(4V):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、value(价值)。volume指量,数据量大,这是大数据的基础;Velocity是指处理的速度;Variety指数据的维度;value指大数据能展现的价值,这是大数据的目的。
大数据和数据库的主要区别在于它们处理数据的量级、方式、目的以及所应用的技术架构。大数据侧重于处理海量、多样化的数据,这些数据通常无法在传统数据库管理系统中有效处理。大数据不仅包含结构化数据,如表格和关系型数据,还包含大量的非结构化数据,如社交媒体文本、***、音频和日志文件等。
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。
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(Very Large Database),和大数据XLDB(Extremely Large Database)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。
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。
分别是:数据规模、数据类型、模式(Schema)和数据的关系、处理对象 获取方式、传输方式、数据存储方面、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,让人通过数据去了解数据。
1、传统数据和大数据的区别表现在:数据规模不同、内容不同、处理方式不同。数据规模不同 传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据,对这些数据进行分析、处理,找到一些关联,并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小,可以利用数据库的分析工具处理。
2、文件系统把数据组织成相互独立的数据文件,实现了记录内的结构性,但整体无结构;而数据库系统实现整体数据的结构化,这是数据库的主要特征之一,也是数据库系统与文件系统的本质区别。
3、数据规模不同:传统的数据挖掘主要针对有限的大型数据库,处理的数据量相对较小。而大数据处理的数据量极大,可以处理大规模、多源异构的数据集。数据类型不同:传统的数据挖掘主要处理结构化数据,有关系型数据库中的表格数据。而大数据可以处理非结构化数据,有文本、图像、音频、***等。
4、数据规模。传统数据的处理对象通常以MB为基本单位,而大数据则常以GB、TB或者PB为基本处理单位。(2)数据类型。传统数据中,数据种类较少,通常只有一种或几种,而且以结构性数据为主。而大数据中数据种类繁多,且包含了各种结构化、半结构化、非结构化的数据,给数据的管理带来许多新的挑战。
有以下关系:数据存储:大数据和数据库都涉及数据的存储。数据库使用结构化的方式将数据存储在表中,而大数据可以包括结构化、半结构化和非结构化的数据,可以使用各种存储技术进行存储,如分布式文件系统、NoSQL数据库等。
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。
大数据和数据库并非相互排斥,而是可以相互补充。在现代信息架构中,大数据系统常与传统的数据库系统结合使用。大数据平台可用于数据的初步收集、处理和分析,而数据库则用于存储经过处理的数据,以供后续的应用和报告使用。
数据规模、数据类型、模式(Schema)和数据的关系、处理对象 获取方式、传输方式、数据存储方面、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,让人通过数据去了解数据。
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。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。
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