分布式数据库和传统数据库的区别

A. 分布式数据库的分布式数据库相对传统集中式数据库的优点

大数据时代，面对日益增长的海量数据，传统的集中式数据库的弊端日益显现，分布式数据库相对传统的集中式数据库有如下优点。
● 更高的数据访问速度：分布式数据库为了保证数据的高可靠性，往往采用备份的策略实现容错，所以，在读取数据的时候，客户端可以并发地从多个
备份服务器同时读取，从而提高了数据访问速度。
● 更强的可扩展性：分布式数据库可以通过增添存储节点来实现存储容量的线性扩展，而集中式数据库的可扩展性十分有限。
● 更高的并发访问量：分布式数据库由于采用多台主机组成存储集群，所以相对集中式数据库，它可以提供更高的用户并发访问量。

B. 分布式数据库和关系型数据库的区别

分布式数据库拥有更高的数据访问速度，更强的可扩展性，更高的并发访问量。这些都是
关系型数据库的区别，同时也是分布式数据库的有点。

C. 大数据的分布式数据库技术的对比

大数据技术的实现离不开很多其他的技术，我们提到最多的就是Hadoop技术，其实就目前而言，Hadoop技术看似是自成一套体系，其实并不是这样的，Hadoop和Spark以及分布式数据库其实也是存在差异的，我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。
首先我们说一说大数据分析，现在的大数据分析体系以Hadoop生态为主，而近年来逐渐火热的Spark技术也是主要的生态之一。可以这么说，Hadoop技术只能算是以HDFS+YARN作为基础的分布式文件系统，而不是数据库。我们提到的Hadoop的历史可以向前追溯10年，当年谷歌为了在几万台PC服务器上构建超大数据集合并提供极高性能的并发访问能力，从而发明了一种新的技术，而这个技术，也是Hadoop诞生的理论基础。如果我们从Hadoop的诞生背景可以看出，其主要解决的问题是超大规模集群下如何对非结构化数据进行批处理计算。实际上，在Hadoop架构中，一个分布式任务可以是类似传统结构化数据的关联、排序、聚集操作，也可以是针对非结构化数据的用户自定义程序逻辑。
那么Hadoop的发展道路是什么样的呢。最开始的Hadoop以Big、Hive和MapRece三种开发接口为代表，分别适用于脚本批处理、SQL批处理以及用户自定义逻辑类型的应用。而Spark的发展更是如此，最开始的SparkRDD几乎完全没有SQL能力，还是套用了Hive发展出的Shark才能对SQL有了一部分的支持。但是，随着企业用户对Hadoop的使用越发广泛，SQL已经渐渐成为大数据平台在传统行业的主要访问方式之一。
下面我们就说一说分布式数据库，分布式数据库有着悠久的历史，从以Oracle RAC为代表的联机交易型分布式数据库，到IBM DB2 DPF统计分析性分布式数据库，分布式数据库覆盖了OLTP与OLAP几乎全部的数据应用场景。而大部分分布式数据库功能集中在结构化计算与在线增删改查上。但是，这些传统的分布式数据库以数仓及分析类OLAP系统为主，其局限性在于，其底层的关系型数据库存储结构在效率上并不能满足大量高并发的数据查询以及大数据数据加工和分析的效率要求。因此，分布式数据库在近几年也有着极大的转型，从单一的数据模型向多模的数据模型转移，将OLTP、联机高并发查询以及支持大数据加工和分析结合起来，不再单独以OLAP作为设计目标。同时，分布式数据库在访问模式上也出现了K/V、文档、宽表、图等分支，支持除了SQL查询语言之外的其他访问模式，大大丰富了传统分布式数据库单一的用途。一般来说，多模数据库的主要目的是为了满足具有高性能要求的操作型需求以及目标明确的数据仓库功能，而不是类似大数据深度学习等数据挖掘场景。这就是分布式数据库的实际情况。
我们在这篇文章中给大家介绍了大数据分析以及分布式数据库的相关知识，通过这些内容相信大家已经理解了其中的具体区别了吧，如果这篇文章能够帮助到大家这就是我们最大的心愿。

D. 传统数据库与新型数据库的优缺点

一：传统数据库

(1）传统索引不适于海量数据

传统行存数据库索引需要手工设定，对应用不完全透明，随场景和需求的变化需要不断调整，人工维护成本很高。并且传统索引占用存储空间很大，甚至高于数据本身，造成查询效率的下降。

（2）数据装载速度慢

因为索引需要重新创建，加载性能会变的很糟糕。分析型架构系统要解决这些个问题，必须最大限度地减少磁盘 I/O ，提升查询效率，减小人工维护成本。南大通用分析型数据库GBase8a (以下简称GBase 8a)通过列存储模式、数据压缩、智能化的索引、并行处理、并发控制、高效的查询优化器等技术，使得上述问题得到有效解决。以下各节将描述 GBase 8a 的创新架构如何实现这些目标。

二：新型数据库

新型数据库采用分布式并行计算架构，部署于X86通用服务器，满足大数据实时交易需求，成本低、扩展性高，突破了传统数据库性能瓶颈。

分布式非关系型数据库技术创新

非关系型数据库即NoSQL，抛弃了关系数据库复杂的关系操作、事务处理等功能，仅提供简单的键值对(Key, Value)数据的存储与查询，换取高扩展性和高性能，满足论坛、博客、SNS、微博等互联网类应用场景下针对海量数据的简单操作需求。主要技术创新为:

(1) 简单的数据操作换取高效响应。NoSQL仅支持按照Key(关键字)来存储和查询Value(数据)，不支持对非关键字数据列的高效查询;因数据操作简单、数据间一般不需要关联操作，故系统可支持高并发和较快的响应速度。

(2) 多种一致性策略满足业务需求。不同于传统关系型数据库仅支持强一致性策略，NoSQL还支持弱一致性和最终一致性等多种策略，可根据应用场景进行对应配置。例如，对写入操作频繁，但数据读取最新版本要求并不严格的应用，如互联网网页数据的存储和分析应用，可以采用最终一致性策略;而对订购关系存储的应用，则必须用强一致性策略，保证总是读取最新版本数据

E. Hbase和传统数据库的区别

1.hadoop是分布式平台,就把计算和存储都由hadoop自动调节分布到接入的计算机单元中
2.hbase是hadoop上实现的kv数据库
3.hbase+hadoop无需再与mysql搭配了,
而且kv数据库与传统关系数据库区别很大
4.hadoop+hbase是分布式计算与分布式数据库存储...

F. 什么叫分布式数据库，有什么优点和缺点

分布式数据库系统优点：

①更适合分布式的管理与控制。

分布式数据库系统版的结构更适合具有地权理分布特性的组织或机构使用，允许分布在不同区域、不同级别的各个部门对其自身的数据实行局部控制。

②具有灵活的体系结构。

分布式DBMS可以设计成具有不同程度的自治性，从具有充分的场地自治到几乎是完全集中式的控制。

③系统经济，可靠性高，可用性好。

由于数据分布在多个场地并有许多复制数据，在个别场地或个别通信链路发生故障时，不致于导致整个系统的崩溃，而且系统的局部故障不会引起全局失控。

④在一定条件下响应速度加快。

如果存取的数据在本地数据库中，那末就可以由用户所在的计算机来执行，速度就快。

⑤可扩展性好，易于集成现有系统，也易于扩充。

分布式数据库系统缺点：

①通信开销较大，故障率高。

②数据的存取结构复杂。

③数据的安全性和保密性较难控制。

G. 分布式数据库与并行数据库有什么区别

（1） 应用目标不同。并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的各个处理机结点并行完成数据库任务，提高数据库系统的整体性能。分布式数据库系统主要目的在于实现场地自治和数据的全局透明共享，而不要求利用网络中的各个结点来提高系统处理性能。
（2） 实现方式不同。在具体实现方法上，并行数据库系统与分布式数据库系统也有着较大的不同。在并行数据库系统中，为了充分利用各个结点的处理能力，各结点间可以采用高速网络连接。结点键的数据传输代价相对较低，当某些结点处于空闲状态时，可以将工作负载过大的结点上的部分任务通过高速网传送给空闲结点处理，从而实现系统的负载平衡。
但是在分布式数据库系统中，为了适应应用的需要，满足部门分布特点的需要，各结点间一般采用局域网或广域网相连，网络带宽较低，颠倒点的通信开销较大。因此，在查询处理时一般应尽量减少结点间的数据传输量。
（3） 各结点的地位不同。在并行数据库系统中，各结点是完全非独立的，不存在全局应用和局部应用的概念，在数据处理中只能发挥协同作用，而不能有局部应用。在分布式数据库系统中，各结点除了能通过网络协同完成全局事务外，各结点具有场地自治性，每个场地使独立的数据库系统。每个场地有自己的数据库、客户、CPU等资源，运行自己的DBMS，执行局部应用，具有高度的自治性。

H. 分布式数据库和集中式数据库的区别是什么

分部式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络技术的结合产物.各有优点和缺点.分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种. 是的,分布式数据文件便于数据库的管理维护.
分部式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络技术的结合产物.各有优点和缺点.分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种. 是的,分布式数据文件便于数据库的管理维护.

I. 分布式数据库与数据库集群的区别到底是什么哪位高手帮忙解惑下~~~~~~~~~~跪求

简单点说分布式是数据库服务器分布在各个地点, 然后在一个统一的平台的共享资源
集群顾名思义就是大量数据库服务器的集群进行资源共享, 这样也是有优点的, 比如说便于维护等等.