分布式資料庫和傳統資料庫的區別

A. 分布式資料庫的分布式資料庫相對傳統集中式資料庫的優點

大數據時代，面對日益增長的海量數據，傳統的集中式資料庫的弊端日益顯現，分布式資料庫相對傳統的集中式資料庫有如下優點。
● 更高的數據訪問速度：分布式資料庫為了保證數據的高可靠性，往往採用備份的策略實現容錯，所以，在讀取數據的時候，客戶端可以並發地從多個
備份伺服器同時讀取，從而提高了數據訪問速度。
● 更強的可擴展性：分布式資料庫可以通過增添存儲節點來實現存儲容量的線性擴展，而集中式資料庫的可擴展性十分有限。
● 更高的並發訪問量：分布式資料庫由於採用多台主機組成存儲集群，所以相對集中式資料庫，它可以提供更高的用戶並發訪問量。

B. 分布式資料庫和關系型資料庫的區別

分布式資料庫擁有更高的數據訪問速度，更強的可擴展性，更高的並發訪問量。這些都是
關系型資料庫的區別，同時也是分布式資料庫的有點。

C. 大數據的分布式資料庫技術的對比

大數據技術的實現離不開很多其他的技術，我們提到最多的就是Hadoop技術，其實就目前而言，Hadoop技術看似是自成一套體系，其實並不是這樣的，Hadoop和Spark以及分布式資料庫其實也是存在差異的，我們就在這篇文章中給大家介紹一下這些內容。
首先我們說一說大數據分析，現在的大數據分析體系以Hadoop生態為主，而近年來逐漸火熱的Spark技術也是主要的生態之一。可以這么說，Hadoop技術只能算是以HDFS+YARN作為基礎的分布式文件系統，而不是資料庫。我們提到的Hadoop的歷史可以向前追溯10年，當年穀歌為了在幾萬台PC伺服器上構建超大數據集合並提供極高性能的並發訪問能力，從而發明了一種新的技術，而這個技術，也是Hadoop誕生的理論基礎。如果我們從Hadoop的誕生背景可以看出，其主要解決的問題是超大規模集群下如何對非結構化數據進行批處理計算。實際上，在Hadoop架構中，一個分布式任務可以是類似傳統結構化數據的關聯、排序、聚集操作，也可以是針對非結構化數據的用戶自定義程序邏輯。
那麼Hadoop的發展道路是什麼樣的呢。最開始的Hadoop以Big、Hive和MapRece三種開發介面為代表，分別適用於腳本批處理、SQL批處理以及用戶自定義邏輯類型的應用。而Spark的發展更是如此，最開始的SparkRDD幾乎完全沒有SQL能力，還是套用了Hive發展出的Shark才能對SQL有了一部分的支持。但是，隨著企業用戶對Hadoop的使用越發廣泛，SQL已經漸漸成為大數據平台在傳統行業的主要訪問方式之一。
下面我們就說一說分布式資料庫，分布式資料庫有著悠久的歷史，從以Oracle RAC為代表的聯機交易型分布式資料庫，到IBM DB2 DPF統計分析性分布式資料庫，分布式資料庫覆蓋了OLTP與OLAP幾乎全部的數據應用場景。而大部分分布式資料庫功能集中在結構化計算與在線增刪改查上。但是，這些傳統的分布式資料庫以數倉及分析類OLAP系統為主，其局限性在於，其底層的關系型資料庫存儲結構在效率上並不能滿足大量高並發的數據查詢以及大數據數據加工和分析的效率要求。因此，分布式資料庫在近幾年也有著極大的轉型，從單一的數據模型向多模的數據模型轉移，將OLTP、聯機高並發查詢以及支持大數據加工和分析結合起來，不再單獨以OLAP作為設計目標。同時，分布式資料庫在訪問模式上也出現了K/V、文檔、寬表、圖等分支，支持除了SQL查詢語言之外的其他訪問模式，大大豐富了傳統分布式資料庫單一的用途。一般來說，多模資料庫的主要目的是為了滿足具有高性能要求的操作型需求以及目標明確的數據倉庫功能，而不是類似大數據深度學習等數據挖掘場景。這就是分布式資料庫的實際情況。
我們在這篇文章中給大家介紹了大數據分析以及分布式資料庫的相關知識，通過這些內容相信大家已經理解了其中的具體區別了吧，如果這篇文章能夠幫助到大家這就是我們最大的心願。

D. 傳統資料庫與新型資料庫的優缺點

一：傳統資料庫

(1）傳統索引不適於海量數據

傳統行存資料庫索引需要手工設定，對應用不完全透明，隨場景和需求的變化需要不斷調整，人工維護成本很高。並且傳統索引佔用存儲空間很大，甚至高於數據本身，造成查詢效率的下降。

（2）數據裝載速度慢

因為索引需要重新創建，載入性能會變的很糟糕。分析型架構系統要解決這些個問題，必須最大限度地減少磁碟 I/O ，提升查詢效率，減小人工維護成本。南大通用分析型資料庫GBase8a (以下簡稱GBase 8a)通過列存儲模式、數據壓縮、智能化的索引、並行處理、並發控制、高效的查詢優化器等技術，使得上述問題得到有效解決。以下各節將描述 GBase 8a 的創新架構如何實現這些目標。

二：新型資料庫

新型資料庫採用分布式並行計算架構，部署於X86通用伺服器，滿足大數據實時交易需求，成本低、擴展性高，突破了傳統資料庫性能瓶頸。

分布式非關系型資料庫技術創新

非關系型資料庫即NoSQL，拋棄了關系資料庫復雜的關系操作、事務處理等功能，僅提供簡單的鍵值對(Key, Value)數據的存儲與查詢，換取高擴展性和高性能，滿足論壇、博客、SNS、微博等互聯網類應用場景下針對海量數據的簡單操作需求。主要技術創新為:

(1) 簡單的數據操作換取高效響應。NoSQL僅支持按照Key(關鍵字)來存儲和查詢Value(數據)，不支持對非關鍵字數據列的高效查詢;因數據操作簡單、數據間一般不需要關聯操作，故系統可支持高並發和較快的響應速度。

(2) 多種一致性策略滿足業務需求。不同於傳統關系型資料庫僅支持強一致性策略，NoSQL還支持弱一致性和最終一致性等多種策略，可根據應用場景進行對應配置。例如，對寫入操作頻繁，但數據讀取最新版本要求並不嚴格的應用，如互聯網網頁數據的存儲和分析應用，可以採用最終一致性策略;而對訂購關系存儲的應用，則必須用強一致性策略，保證總是讀取最新版本數據

E. Hbase和傳統資料庫的區別

1.hadoop是分布式平台,就把計算和存儲都由hadoop自動調節分布到接入的計算機單元中
2.hbase是hadoop上實現的kv資料庫
3.hbase+hadoop無需再與mysql搭配了,
而且kv資料庫與傳統關系資料庫區別很大
4.hadoop+hbase是分布式計算與分布式資料庫存儲...

F. 什麼叫分布式資料庫，有什麼優點和缺點

分布式資料庫系統優點：

①更適合分布式的管理與控制。

分布式資料庫系統版的結構更適合具有地權理分布特性的組織或機構使用，允許分布在不同區域、不同級別的各個部門對其自身的數據實行局部控制。

②具有靈活的體系結構。

分布式DBMS可以設計成具有不同程度的自治性，從具有充分的場地自治到幾乎是完全集中式的控制。

③系統經濟，可靠性高，可用性好。

由於數據分布在多個場地並有許多復制數據，在個別場地或個別通信鏈路發生故障時，不致於導致整個系統的崩潰，而且系統的局部故障不會引起全局失控。

④在一定條件下響應速度加快。

如果存取的數據在本地資料庫中，那末就可以由用戶所在的計算機來執行，速度就快。

⑤可擴展性好，易於集成現有系統，也易於擴充。

分布式資料庫系統缺點：

①通信開銷較大，故障率高。

②數據的存取結構復雜。

③數據的安全性和保密性較難控制。

G. 分布式資料庫與並行資料庫有什麼區別

（1） 應用目標不同。並行資料庫系統的目標是充分發揮並行計算機的優勢，利用系統中的各個處理機結點並行完成資料庫任務，提高資料庫系統的整體性能。分布式資料庫系統主要目的在於實現場地自治和數據的全局透明共享，而不要求利用網路中的各個結點來提高系統處理性能。
（2） 實現方式不同。在具體實現方法上，並行資料庫系統與分布式資料庫系統也有著較大的不同。在並行資料庫系統中，為了充分利用各個結點的處理能力，各結點間可以採用高速網路連接。結點鍵的數據傳輸代價相對較低，當某些結點處於空閑狀態時，可以將工作負載過大的結點上的部分任務通過高速網傳送給空閑結點處理，從而實現系統的負載平衡。
但是在分布式資料庫系統中，為了適應應用的需要，滿足部門分布特點的需要，各結點間一般採用區域網或廣域網相連，網路帶寬較低，顛倒點的通信開銷較大。因此，在查詢處理時一般應盡量減少結點間的數據傳輸量。
（3） 各結點的地位不同。在並行資料庫系統中，各結點是完全非獨立的，不存在全局應用和局部應用的概念，在數據處理中只能發揮協同作用，而不能有局部應用。在分布式資料庫系統中，各結點除了能通過網路協同完成全局事務外，各結點具有場地自治性，每個場地使獨立的資料庫系統。每個場地有自己的資料庫、客戶、CPU等資源，運行自己的DBMS，執行局部應用，具有高度的自治性。

H. 分布式資料庫和集中式資料庫的區別是什麼

分部式資料庫是資料庫的一種，是資料庫技術和網路技術的結合產物.各有優點和缺點.分布式資料庫分為邏輯上分部物理上分布及邏輯上分布物理上集中兩種. 是的,分布式數據文件便於資料庫的管理維護.
分部式資料庫是資料庫的一種，是資料庫技術和網路技術的結合產物.各有優點和缺點.分布式資料庫分為邏輯上分部物理上分布及邏輯上分布物理上集中兩種. 是的,分布式數據文件便於資料庫的管理維護.

I. 分布式資料庫與資料庫集群的區別到底是什麼哪位高手幫忙解惑下~~~~~~~~~~跪求

簡單點說分布式是資料庫伺服器分布在各個地點, 然後在一個統一的平台的共享資源
集群顧名思義就是大量資料庫伺服器的集群進行資源共享, 這樣也是有優點的, 比如說便於維護等等.