Ⅰ 大數據和傳統數據有什麼關系
大數據與傳統數據的核心差異在於其價值的不可估量。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。
諸如某網路對一個人的描述與概括，記錄了這個人的身高、體重、出生年月、興趣愛好、日常活動、親朋好友等數據，這些算是傳統數據，通過這些傳統數據你能知道和認識這個人。如果用大數據的方式來記錄一個人，那就可以詳細到他幾點起床、睡眠質量、身體狀況、每個時間點在做什麼事等一系列過程數據，通過這些過程數據我們不僅知道和認識這個人，還能知道他的習慣性格，甚至能挖掘出隱藏在生活習慣中的情緒與內心活動等信息。這些都是傳統數據所無法體現的，也是大數據承載信息的豐富之處，在豐富的信息背後隱藏著巨大的價值，這些價值甚至能幫助人們達到「所思即所得」的境界。
大數據價值的特殊之處就在於它的可挖掘性，同樣的一堆數據，不同的人能得到不同層次的東西。就好像同樣見一個人，有些人只看他的外貌好不好看，有些人能從他的表情中讀出心理活動，從眼神中看出閱歷，從衣著打扮中讀出品味，從鞋子上讀出生活習慣。而這些深層次的非表象的內容需要技巧與實力去挖掘出來，這就是我們說的數據分析與數據挖掘。
Ⅱ 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。
Ⅲ 資料庫原理及應用和大數據與會計有什麼聯系
內在有一定聯系，都用到計算機和數據。
資料庫管理與應用共分為7個學習內容，一為熟悉、安裝和配置資料庫，二介紹資料庫設計與創建，三介紹資料庫安全管理，四介紹資料庫性能監測和日常維護，五講解資料庫的操縱，六講述T-SQL語言及其應用，七通過一個綜合案例講述資料庫系統的編程和測試。大數據與會計是適應當今人工智慧與大數據時代會計業務和會計信息日益呈現海量數據處理、實時雲計算化、會計智能決策等新型會計業務特徵。具備會計理論知識和財務知識，大型數據分析和處理技術，計算機人工智慧和IT信息技術『文力』的專業知識和技術技能，是一套全新的高端復合型會計人才。
Ⅳ 請分析「大數據」的存儲方式及主要業務跟課中所講解的關系型資料庫有何區別
大數據的存儲方式主要使用noSQL
這種資料庫有幾個特點，一個是針對大數據環境，版它是分布式的，另一權個他的操作非常原始，只有Keyvalue讀寫
關系資料庫呢，一般都是單機的，因為關系資料庫最強大的就是事務，事物在分布式環境很難實現，所以關系資料庫通常都是單機版，另外一個是關系資料庫，它的計算層次更高，是表格上的運算
Ⅳ 資料庫和大數據的區別
大數據和bi的區別,強大的多維動態分析與報表智能鑽取,酷炫BI可視化體驗,免費使回用!帆軟軟答件智能BI,精細化統計分析.億級數據秒級處理,實時更新,支持私有化部署.
1.數據量龐大。 空間資料庫面向的是地學及其相關對象,而在客觀世界中它們所涉及的往往都是地球表面信息、地質信息、大氣信息等及其復雜的現象和信息,所以描述這些信息的數據容量很大,容量通常達到gb級。
2.具有高可訪問性。 空間信息系統要求具有強大的信息檢索和分析能力,這是建立在空間資料庫基礎上的,需要高效訪問大量數據。
3.空間數據模型復雜 空間資料庫存儲的不是單一性質的數據,而是涵蓋了幾乎所有與地理相關的數據...
Ⅵ 資料庫是大數據的主要課程嗎
這個怎麼說呢？資料庫應該是大數據的課程之一，但是應該不算是主要課程。
因為大數據有5V特性，那麼大數據課程也應該集中於這五個方面。
第一個V（Volume（大量）），那麼就會有數據治理與數據整理，從大量甚至海量的數據中，找到有價值的數據，或者說有關聯的對分析有幫助的數據。
第二個V（Velocity（高速）），這部分主要是數據實時性，比如現在有時某些城市會有所謂的堵車報告，或者實時概況，這種就是高速提高的實時性。比如今天才得到去年的信息，那有什麼用？
第三個V（Variety（多樣）），大數據並不是特定收集某些相關數據，而是從第一個V大量的數據中找到很多信息，信息非常的多，這里主要的內容應該是數據分析，以及數據關聯性等等
第四個V（Value（低價值密度）），每一條數據拿出來其實都是沒神勇的，只有將數據放在一起，進行分析管理才能得到一些趨勢，概率，密度等等這些內容，其實大數據要做的就是講得到的低價值密度的信息進行提煉，提煉為價值密度更高的信息。
第五個V（Veracity（真實性）），這個其實就是一個數據治理的過程，只是這里更多的存在一些去偽存真的意思，就好比現在的「刷X」，如果能判斷出來哪些是刷的，哪些是真的，那麼這不就是數據治理嗎。而且只有真實的有效的信息才能對大數據有用，虛假的信息指揮干擾分析結果，所以真實性也很重要。
那為什麼資料庫還是大數據的課程之一？上面五個V和資料庫沒關系啊，但是大數據的數據最後還是要分層次，分系統的展現給用戶，這里還是需要資料庫來做，所以資料庫還是有作用的，而且不管現在用的是什麼大數據分析工具和怎麼做的數據分析，分析工具都是作用在資料庫內的數據上（這里的資料庫並不特指都一個產品，而是所有的資料庫產品），所以資料庫本身還是要學習的，只是與在大數據中，資料庫並不是那麼重要而已。
舉例來說：你可以不懂資料庫，但是你可以涉及演算法，演算法就是大數據的主要核心之一，然後再由動資料庫的將演算法轉換成資料庫語言，只是這樣的人一般都是大牛，平常人能做到轉換這一步就不錯了。
Ⅶ 資料庫和大數據的區別
其他指標都差不多，主要區別還是在「海量」這個方面。資料庫就像一個池塘，一個湖的數據，大數據就類似一個大海的數據，處理的數量級、速度、效率都不是一個級別的。如果用數學的說法就是子集的概念，大數據包含資料庫，資料庫是大數據的子集。
Ⅷ 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。
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）版、Variety（多樣）、value（價值）。volume指量，權數據量大，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 資料庫一體機與大數據技術區別何在
資料庫一體機與大數據技術區別何在
作為近期信息管理領域最為熱門的兩項技術，資料庫一體機與大數據技術的硬體架構基本相同，但軟體體系有著本質的區別，這也導致了兩者擁有不同的特徵表現。
隨著企業數據量的快速增長，以及用戶對服務水平要求的不斷提高，相當長的一段時間以來，傳統關系資料庫技術在生產實踐中表現出明顯的能力不足。如何以合理的成本獲得海量數據的高可用性已經成為現代IT領域的重大挑戰。為了應對這一挑戰，近年來，IT市場中相繼出現了許多新的技術手段，其中最為引人注目的便是由主流資料庫廠商主導的資料庫一體機（例如Oracle ExaData以及IBM Netezza等），以及以開源力量為主的大數據技術。
不過，雖然資料庫一體機與大數據技術都是當今的熱門話題，並都已經被廣泛應用，但卻有相當一部分用戶仍然無法深入了解兩者之間的本質區別與關系。同時，很多用戶也在為如何在企業內部對這兩者進行正確定位而感到困惑。為此，本文特別對資料庫一體機（也可稱新一代主流關系型資料庫）和大數據技術（例如Hadoop，主要指MapRece與NoSQL）的相關技術特點進行對比。
硬體與軟體
從本質上來講，資料庫一體機與大數據技術的硬體架構基本相同，同樣是採用x86伺服器集群的分布式並行模式，以應對大規模的數據與計算。但是，資料庫一體機的賣家們通常會對其產品的硬體體系進行面向產品化的、系統性的整體調優，同時也會有各自的特色手段。比方說Oracle ExaData的Infiniband、Flash Cache，IBM Nettezza的FPGA（現場可編程邏輯門陣）等。[page] 資料庫一體機與大數據技術最為核心的區別是在軟體體繫上。資料庫一體機的核心是SQL體系，這不只是指SQL解析，更重要的是指包括SQL優化引擎、索引、鎖、事務、日誌、安全以及管理等在內的完整而龐大的技術體系。這一體系是成熟的、面向產品的。
大數據技術軟體體系中的MapRece則提供了一個面向海量數據處理的分布式編程框架，使用者需要自行編制所需要的計算邏輯。MapRece對數據的讀寫是批量連續的，而不是隨機的。而大數據技術的另一體系NoSQL則大都只是提供了海量數據的分布式存儲，以及基於索引的快速讀取機制，為使用者提供的大多是編程API（雖然也有類SQL的語言，但其本質並不是完整的SQL體系）。
由於SQL體系的復雜性與處理邏輯的整體關聯性，導致資料庫一體機在擴展性上遠不及大數據技術體系，雖然前者已經在很大程度上改善了傳統關系資料庫垂直擴展的瓶頸。MapRece與NoSQL的單個集群往往可以擴展到數千個節點，而資料庫一體機如果在硬體上擴展到這個規模，從軟體上來講，已經是沒有意義的了。
特徵與本質
基於軟體體系的不同，導致了資料庫一體機和大數據技術有著不同的特徵表現。資料庫一體機往往適合於存儲關系復雜的數據模型（例如企業核心業務數據），並且需要限制為基於二維表的關系模型。同時，資料庫一體機適合進行一致性與事務性要求高的計算，以及復雜的BI計算。
大數據技術則更適合於存儲較簡單的數據模型，並且可以不受模式的約束。因而其可存儲管理的數據類型更加豐富。大數據技術還適合進行一致性與事務性要求不高的計算（主要是指NoSQL的查詢操作），以及對超大規模海量數據的、批量的分布式並行計算（基於MapRece）。
需要注意的是，NoSQL資料庫由於擺脫了繁瑣的SQL體系約束，其查詢與插入的效率比資料庫一體機更高。大數據技術比資料庫一體機所能處理的數據量也相對大些，這主要是因為其集群可以擴展得更大。
從本質上講，MapRece是對海量數據分布式計算領域的一個重要創新，但也只是在適合於並行處理的大規模批量處理問題上更占優勢，而對一些復雜操作，則不一定具有優勢。NoSQL則可以看作是對傳統關系資料庫進行簡化的結果。由於NoSQL資料庫的設計思想只是提取出關系型資料庫的索引機制，並加了上分布式存儲，把SQL體系中那些對「某些特殊問題」而言並不需要的東西統統刪去，由此實現了更優秀的效率、擴展性與靈活性。[page] 因此，我們可以明顯地看到，在實踐中，有很多問題（特別是流行的大數據問題），關系資料庫中的許多設計並不需要，這才是NoSQL發展壯大的根本立足點。
關系與協作
通過前面的分析，我們不難得出這樣的結論：大數據技術與資料庫一體機應該是相輔相成，並非互相替代的。它們針對不同的應用場景設計，並相互補充與合作。具體來說，大數據技術可以實現：
■處理企業內海量的、模型簡單、類型多樣的非結構化與半結構化數據（例如社會化數據、各種日誌甚至圖片、視頻等），其處理結果可以被直接使用；
■以上處理結果也同時可以被當成是新的輸入存儲到企業級數據倉庫中，這時大數據機相當於是面向大數據源的、新的ETL（提取-轉換-載入）手段；
■面向海量數據的、不太適合SQL的存儲或計算。
而資料庫一體機則應該還是作為企業數據倉庫的主流技術，至少在很長一段時間內應該是這樣。它負責存儲與計算最主要的、有重大價值的企業關鍵業務數據。
現存的誤區
有些人認為，雖然大數據技術的原始開源狀態還不適合充當企業級數據倉庫主平台的要求，但經過開發、補充，應該是可以的。其實這個觀點沒有錯。但實際上，對開源的大數據技術進行補充開發，所要補充的正是大數據技術在原始設計上就去除了的、那些本屬於關系型資料庫體系的東西。
如果進行這樣的補充開發，企業不僅會面臨龐大的、難於估計的開發工作量，同時也難以像專業資料庫廠商那樣實現這些工作的理論化、產品化與體系化。雖然從純技術的角度上講，開發什麼都有可能。但是如果企業真的准備這樣做，是要開發另一個商業化的關系資料庫嗎？很明顯，這違背了大數據技術的設計初衷。