資料庫與大數據關系型資料庫

Ⅰ 常用的關系型資料庫有哪些

Nosql的全稱是Not Only Sql，這個概念很早就有人提出。Nosql指的是非關系型資料庫，而我們常用的都是關系型資料庫。就像我們常用的mysql，oralce、sqlserver等一樣，這些資料庫一般用來存儲重要信息，應對普通的業務是沒有問題的。但是，隨著互聯網的高速發展，傳統的關系型資料庫在應付超大規模，超大流量以及高並發的時候力不從心。而就在這個時候，Nosql應運而生。

上面說的是NOSQL 的定義.Nosql和關系型資料庫的區別,這里我說明一比較重要的區別。

存儲格式： 關系型資料庫是表格式的，存儲在表的行和列中。他們之間很容易關聯協作存儲，提取數據很方便。而Nosql資料庫則與其相反，他是組合在一起。通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。舉個例子，例如在游戲裡面玩家的背包數據，我們都知道一個游戲裡面的道具是很多，而且不確定玩家什麼時候獲取什麼道具，這個時候如果想在關系資料庫裡面存儲數據，這個表怎麼建立就是一個很大的問題，如果你把所有的道具ID 當做表頭 ，那麼後續每增加一個道具，就需要修改這張表。如果你的表結構是 ：

用戶ID|道具ID|道具數量|道具特殊屬性
那麼可以想像一下 這張表隨著用戶的增多會變的多麼的龐大。所以這個時候我們就需要一個能直接像操作玩家對象一樣的資料庫，這里比較代表性的就是mongo ，通過這個我們就可以看出nosql 資料庫更適合存儲結構不確定的數據。

存儲擴展：這可能是兩者之間最大的區別，關系型資料庫是縱向擴展，也就是說想要提高處理能力，要使用速度更快的計算機。因為數據存儲在關系表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個表，需要通過提升計算機性能來克服。雖然有很大的擴展空間，但是最終會達到縱向擴展的上限。而Nosql資料庫是橫向擴展的，它的存儲天然就是分布式的，可以通過給資源池添加更多的普通資料庫伺服器來分擔負載。

上面的的例子已經說明了這個問題。在現代互聯網時代大家都是希望能橫線擴展服務。這樣付出的代價是最小的。

對於上面關系型資料庫和NOSQL 資料庫的區別其實還有很多。我相信大家在用的都會感覺到。上面列出的只是我感覺區別最大的。

那麼NOSQL 這么好用，是不是都可以用了呢，顯示不是這樣，NOSQL 對於聚合查詢顯示不是他的強項。這個時候就需要關系型資料庫。我是這樣建議，對於結構統一，應該存儲於關系型資料庫，對於結構不統一的可以存儲到NOSQL資料庫例如mongo 。但是這個不是絕對的，在實際的項目的開發過程中，需要根據的自己的業務，仔細揣摩一下，做好最合適的劃分。

常見關系型資料庫通常有SQL Server，Mysql，Oracle等。主流的Nosql資料庫有Redis，Memcache，MongoDb。大多數的關系型資料庫都是付費的並且價格昂貴，成本較大，而Nosql資料庫通常都是開源的。在互聯網行業用大多也是免費的MYSQL（這里偷笑一下）。

在實際的項目中大家的項目都是如何選擇的呢？大家可以關注我,私信或者在評論區留言。

Ⅱ 傳統的關系型資料庫在應對大數據時有哪些不足又是怎樣改進的2、cap理論和應用求解答！！急！

關系型資料庫的主要特徵 1)數據集中控制,在文件管理方法中,文件是分散的,每個用戶或每種處理都有各自的文件,這些文件之間一般是沒有聯系的,

Ⅲ 小資料庫和大資料庫有區別嗎

access是一個小型的資料庫管理系統,但他也有開發工具,可以說是個小而全的回資料庫應用和管理答混合軟體.ACCESS資料庫不屬於標準的資料庫,因為他不支持觸發器、存儲過程等，安全性也很低，數據處理能力也很小，適用於很小型的應用軟體。ACCESS自帶的桌面開發工具可以和ACCESS資料庫結合開發出一些袖珍型的資料庫軟體，如簡單的財務報表、收費軟體等。

Ⅳ 常用的關系型資料庫有哪些

1、存儲引擎：MySQL中的數據用各種不同的技術存儲在文件（或者內存）中。這些技術中的每一種技術都使用不同的存儲機制、索引技巧、鎖定水平並且最終提供廣泛的不同的功能和能力。通過選擇不同的技術，你能夠獲得額外的速度或者功能，從而改善你的應用的整體功能。

2、索引設計：索引和表一般要創建在不同的表空間中，以提高IO性能。因為索引不會在空值上生效，所以如果某列有空值且希望建立索引，那麼可以考慮建立組合索引(colName, 1)。

3、sql優化器（商業資料庫競爭的核心）：由於移動設備的資源限制，嵌入式移動資料庫一般和應用系統集成在一起，作為整個應用系統的前端而存在，而它所管理的數據集可能是後端伺服器中數據集的子集或子集的副本。

4、事務管理與並發控制：在事務處理中，一旦某個操作發生異常，則整個事務都會重新開始，資料庫也會返回到事務開始之前的狀態，在事務中對資料庫所做的一切操作都會取消。事務要是成功的話，事務中所有的操作都會執行。

5、容災與恢復技術：基於數據同步復制技術，通過實時同步I/O，實現伺服器和資料庫數據從源端到目標端的持續捕獲（RPO趨近於0，註：RPO=最後備份與發生災難之間的時間，也是業務系統所允許的在災難過程中的最大數據丟失），並且可以全自或手動創建數據恢復點，以確保數據發生錯誤時，恢復數據到最新的時間點。

Ⅳ 大數據和傳統資料庫的區別是什麼

他的區別有8種：來
分別是自：
1、數據規模、2、數據類型、3.模式(Schema)和數據的關系、4.處理對象
5、獲取方式、6、傳輸方式、7、數據存儲方面、8、價值的不可估量
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。

Ⅵ 大數據常用哪些資料庫

通常資料庫分為關系型資料庫和非關系型資料庫，關系型資料庫的優勢到現在也是無可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Access等等資料庫，這些資料庫支持復雜的SQL操作和事務機制，適合小量數據讀寫場景；但是到了大數據時代，人們更多的數據和物聯網加入的數據已經超出了關系資料庫的承載范圍。

大數據時代初期，隨著數據請求並發量大不斷增大，一般都是採用的集群同步數據的方式處理，就是將資料庫分成了很多的小庫，每個資料庫的數據內容是不變的，都是保存了源資料庫的數據副本，通過同步或者非同步方式保證數據的一致性，每個庫設定特定的讀寫方式，比如主資料庫負責寫操作，從資料庫是負責讀操作，等等根據業務復雜程度以此類推，將業務在物理層面上進行了分離，但是這種方式依舊存在一定的負載壓力的問題，企業數據在不斷的擴增中，後面就採用分庫分表的方式解決，對讀寫負載進行分離，但是這種實現依舊存在不足，且需要不斷進行資料庫伺服器擴容。
NoSQL資料庫大致分為5種類型

1、列族資料庫：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面簡單介紹幾個

（1）Cassandra：Cassandra是一個列存儲資料庫，支持跨數據中心的數據復制。它的數據模型提供列索引，log-structured修改，支持反規范化，實體化視圖和嵌入超高速緩存。

（2）HBase：Apache Hbase源於Google的Bigtable，是一個開源、分布式、面向列存儲的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一樣的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一個非關系型數據存儲，它卸下資料庫管理的工作。開發者使用Web服務請求存儲和查詢數據項

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式鍵值數據存儲，基於Google的BigTable設計，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技術之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一個開源、可擴展的資料庫，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service為要求大量非結構化數據存儲的應用提供NoSQL性能。表能夠自動擴展到TB級別，能通過REST和Managed API訪問。

2、鍵值資料庫：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面簡單介紹幾個

（1）Riak：Riak是一個開源，分布式鍵值資料庫，支持數據復制和容錯。（2）Redis：Redis是一個開源的鍵值存儲。支持主從式復制、事務，Pub/Sub、Lua腳本，還支持給Key添加時限。

（3）Dynamo：Dynamo是一個鍵值分布式數據存儲。它直接由亞馬遜Dynamo資料庫實現；在亞馬遜S3產品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：來自Oracle的鍵值NoSQL資料庫。它支持事務ACID（原子性、一致性、持久性和獨立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

（6）Voldemort：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

（7）Aerospike：Aerospike資料庫是一個鍵值存儲，支持混合內存架構，通過強一致性和可調一致性保證數據的完整性。

3、文檔資料庫：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面簡單介紹幾個

（1）MongoDB：開源、面向文檔，也是當下最人氣的NoSQL資料庫。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一個使用JSON的文檔資料庫，使用Javascript做MapRece查詢，以及一個使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文檔資料庫基於JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一個基於.NET語言的面向文檔資料庫。

（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL資料庫用來存儲基於XML和以文檔為中心的信息，支持靈活的模式。

4、圖資料庫：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面簡單介紹幾個

（1）Neo4j：Neo4j是一個圖資料庫；支持ACID事務（原子性、獨立性、持久性和一致性）。

（2）InfiniteGraph：一個圖資料庫用來維持和遍歷對象間的關系，支持分布式數據存儲。

（3）AllegroGraph：AllegroGraph是結合使用了內存和磁碟，提供了高可擴展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、內存數據網格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面簡單介紹幾個

（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一個開源數據分布平台，它允許開發者在資料庫集群之上共享和分割數據。

（2）Oracle Coherence：Oracle的內存數據網格解決方案提供了常用數據的快速訪問能力，一致性支持事務處理能力和數據的動態劃分。

（3）Terracotta BigMemory：來自Terracotta的分布式內存管理解決方案。這項產品包括一個Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop連接器。

（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一個分布式數據管理平台，也是一個分布式的數據網格平台，支持內存數據管理、復制、劃分、數據識別路由和連續查詢。

（5）Infinispan：Infinispan是一個基於Java的開源鍵值NoSQL數據存儲，和分布式數據節點平台，支持事務，peer-to-peer 及client/server 架構。

（6）GridGain：分布式、面向對象、基於內存、SQL+NoSQL鍵值資料庫。支持ACID事務。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces內存數據網格能夠充當應用的記錄系統，並支持各種各樣的高速緩存場景。

Ⅶ 大數據與關系型資料庫水火不容嗎

不沖突，各有用處。
很多大數據應用還是基於關系型資料庫。
大數據一般和具體應用相關，關系型資料庫是一種工具。

Ⅷ 關系型資料庫和非關系型資料庫區別

1、數據存儲方式不同。

關系型和非關系型資料庫的主要差異是數據存儲的方式。關系型數據天然就是表格式的，因此存儲在數據表的行和列中。數據表可以彼此關聯協作存儲，也很容易提取數據。

與其相反，非關系型數據不適合存儲在數據表的行和列中，而是大塊組合在一起。非關系型數據通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。你的數據及其特性是選擇數據存儲和提取方式的首要影響因素。

2、擴展方式不同。

SQL和NoSQL資料庫最大的差別可能是在擴展方式上，要支持日益增長的需求當然要擴展。

要支持更多並發量，SQL資料庫是縱向擴展，也就是說提高處理能力，使用速度更快速的計算機，這樣處理相同的數據集就更快了。

因為數據存儲在關系表中，操作的性能瓶頸可能涉及很多個表，這都需要通過提高計算機性能來客服。雖然SQL資料庫有很大擴展空間，但最終肯定會達到縱向擴展的上限。而NoSQL資料庫是橫向擴展的。

而非關系型數據存儲天然就是分布式的，NoSQL資料庫的擴展可以通過給資源池添加更多普通的資料庫伺服器(節點)來分擔負載。

3、對事務性的支持不同。

如果數據操作需要高事務性或者復雜數據查詢需要控制執行計劃，那麼傳統的SQL資料庫從性能和穩定性方面考慮是你的最佳選擇。SQL資料庫支持對事務原子性細粒度控制，並且易於回滾事務。

雖然NoSQL資料庫也可以使用事務操作，但穩定性方面沒法和關系型資料庫比較，所以它們真正閃亮的價值是在操作的擴展性和大數據量處理方面。

參考資料來源：網路——關系型資料庫

參考資料來源：網路——非關系型資料庫

Ⅸ 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。