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数据库和大数据的区别与联系

本篇文章给大家分享数据库和大数据处理，以及数据库和大数据的区别与联系对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

1、数据库管理在数据库系统阶段，随着应用需求的推动和计算机技术的发展，数据管理技术进入数据库阶段，此阶段数据管理技术已发展为对数据和数据进行加工处理，使之相互关联的一种技术和相应的规范。

2、数据的加工整理通常包括数据缺失值处理、数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等，它能够帮助人们掌握数据的分布特征，是进一步深入分析和建模的基础。

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3、随着科技的不断进步，大数据已成为当下社会发展的重要驱动力之一。大数据的发展可以分为三个阶段：数据***集、数据存储和数据应用。第一个阶段是数据***集阶段。在这个阶段，主要是通过各种手段收集数据。

4、物联一体的大数据智能生活我们改造并完善了我们的基础信息化服务体系，并且能打通各行业间数据的融合和共享。未来物联一体的智能生活才会出现。这是我们IT人的目标，也是大众的目标。

1、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。

（图片来源网络，侵删）

2、大数据的特征主要包括数据体量巨大、处理速度快、数据种类多样和价值密度低。大数据的管理方式与传统数据库的区别主要在于数据存储结构、处理工具和分析方法的不同。首先，大数据的特征之一是数据体量巨大。

3、数据库是存储数据的地方，就是用来储存数据的，而且数据库是可以存放大量的数据的，允许多人同时使用里面的数据，相比于excel，数据库容量更大，更方便。用比方来说，区别就是大数据是水，而数据库是水库，来装水的。

4、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。（3）处理对象。

5、数据库工程师主要是做数据库的sql开发、维护；大数据工程师主要是做数据的提取、解析、计算、分析。总的来说，一个偏底层建设，一个更偏向业务应用。

6、大数据是通过将众多数据进行分析，提供服务的一种方式。数据库是一个公司或者是一个企业的数据中心，个人见解，如有不对，欢迎商讨。

大数据又称巨量数据、海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据***。基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。

处理方式：传统数据处理方式通常是批处理，即对数据进行一次性处理，而大数据处理则***用流式处理，即实时处理数据。这种处理方式的不同也影响了安全策略的不同。

大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理，是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。

大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。

CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。内存：至少需要 16GB 以上的内存，建议使用 ECC（Error-correcting code）内存来提高数据的准确性和可靠性。

Volume（数据量）：指的是大数据***的数据量通常非常庞大，可能是以TB或PB计量的。数据的体量之大，往往需要使用分布式处理技术才能处理。

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