数据库与大数据关系型数据库

Ⅰ 常用的关系型数据库有哪些

Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念很早就有人提出。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，oralce、sqlserver等一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这个时候，Nosql应运而生。

上面说的是NOSQL 的定义.Nosql和关系型数据库的区别,这里我说明一比较重要的区别。

存储格式： 关系型数据库是表格式的，存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反，他是组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。举个例子，例如在游戏里面玩家的背包数据，我们都知道一个游戏里面的道具是很多，而且不确定玩家什么时候获取什么道具，这个时候如果想在关系数据库里面存储数据，这个表怎么建立就是一个很大的问题，如果你把所有的道具ID 当做表头 ，那么后续每增加一个道具，就需要修改这张表。如果你的表结构是 ：

用户ID|道具ID|道具数量|道具特殊属性
那么可以想象一下 这张表随着用户的增多会变的多么的庞大。所以这个时候我们就需要一个能直接像操作玩家对象一样的数据库，这里比较代表性的就是mongo ，通过这个我们就可以看出nosql 数据库更适合存储结构不确定的数据。

存储扩展：这可能是两者之间最大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提高处理能力，要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及到多个表，需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间，但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的，它的存储天然就是分布式的，可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。

上面的的例子已经说明了这个问题。在现代互联网时代大家都是希望能横线扩展服务。这样付出的代价是最小的。

对于上面关系型数据库和NOSQL 数据库的区别其实还有很多。我相信大家在用的都会感觉到。上面列出的只是我感觉区别最大的。

那么NOSQL 这么好用，是不是都可以用了呢，显示不是这样，NOSQL 对于聚合查询显示不是他的强项。这个时候就需要关系型数据库。我是这样建议，对于结构统一，应该存储于关系型数据库，对于结构不统一的可以存储到NOSQL数据库例如mongo 。但是这个不是绝对的，在实际的项目的开发过程中，需要根据的自己的业务，仔细揣摩一下，做好最合适的划分。

常见关系型数据库通常有SQL Server，Mysql，Oracle等。主流的Nosql数据库有Redis，Memcache，MongoDb。大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵，成本较大，而Nosql数据库通常都是开源的。在互联网行业用大多也是免费的MYSQL（这里偷笑一下）。

在实际的项目中大家的项目都是如何选择的呢？大家可以关注我,私信或者在评论区留言。

Ⅱ 传统的关系型数据库在应对大数据时有哪些不足又是怎样改进的2、cap理论和应用求解答！！急！

关系型数据库的主要特征 1)数据集中控制,在文件管理方法中,文件是分散的,每个用户或每种处理都有各自的文件,这些文件之间一般是没有联系的,

Ⅲ 小数据库和大数据库有区别吗

access是一个小型的数据库管理系统,但他也有开发工具,可以说是个小而全的回数据库应用和管理答混合软件.ACCESS数据库不属于标准的数据库,因为他不支持触发器、存储过程等，安全性也很低，数据处理能力也很小，适用于很小型的应用软件。ACCESS自带的桌面开发工具可以和ACCESS数据库结合开发出一些袖珍型的数据库软件，如简单的财务报表、收费软件等。

Ⅳ 常用的关系型数据库有哪些

1、存储引擎：MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。

2、索引设计：索引和表一般要创建在不同的表空间中，以提高IO性能。因为索引不会在空值上生效，所以如果某列有空值且希望建立索引，那么可以考虑建立组合索引(colName, 1)。

3、sql优化器（商业数据库竞争的核心）：由于移动设备的资源限制，嵌入式移动数据库一般和应用系统集成在一起，作为整个应用系统的前端而存在，而它所管理的数据集可能是后端服务器中数据集的子集或子集的副本。

4、事务管理与并发控制：在事务处理中，一旦某个操作发生异常，则整个事务都会重新开始，数据库也会返回到事务开始之前的状态，在事务中对数据库所做的一切操作都会取消。事务要是成功的话，事务中所有的操作都会执行。

5、容灾与恢复技术：基于数据同步复制技术，通过实时同步I/O，实现服务器和数据库数据从源端到目标端的持续捕获（RPO趋近于0，注：RPO=最后备份与发生灾难之间的时间，也是业务系统所允许的在灾难过程中的最大数据丢失），并且可以全自或手动创建数据恢复点，以确保数据发生错误时，恢复数据到最新的时间点。

Ⅳ 大数据和传统数据库的区别是什么

他的区别有8种：来
分别是自：
1、数据规模、2、数据类型、3.模式(Schema)和数据的关系、4.处理对象
5、获取方式、6、传输方式、7、数据存储方面、8、价值的不可估量
价值的不可估量：
传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。
而大数据是对现象发生过程的全记录，通过数据不仅能够了解对象，还能分析对象，掌握对象运作的规律，挖掘对象内部的结构与特点，甚至能了解对象自己都不知道的信息。

Ⅵ 大数据常用哪些数据库

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。

大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写操作，从数据库是负责读操作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。
NoSQL数据库大致分为5种类型

1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个

（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。

（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和Managed API访问。

2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个

（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。

（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。

3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个

（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。

（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。

4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个

（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。

（2）InfiniteGraph：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。

（3）AllegroGraph：AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、内存数据网格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个

（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。

（2）Oracle Coherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。

（3）Terracotta BigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。

（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。

（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer 及client/server 架构。

（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。

Ⅶ 大数据与关系型数据库水火不容吗

不冲突，各有用处。
很多大数据应用还是基于关系型数据库。
大数据一般和具体应用相关，关系型数据库是一种工具。

Ⅷ 关系型数据库和非关系型数据库区别

1、数据存储方式不同。

关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。

与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

2、扩展方式不同。

SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上，要支持日益增长的需求当然要扩展。

要支持更多并发量，SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。

因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限。而NoSQL数据库是横向扩展的。

而非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

3、对事务性的支持不同。

如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。

虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作，但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面。

参考资料来源：网络——关系型数据库

参考资料来源：网络——非关系型数据库

Ⅸ 数据库和大数据的区别

在大数据处理当中，数据库提供底层支持，实现了稳固的大数据存储，才能更好地支持下一步的大数据计算。今天的大数据基础知识分享，我们来聊聊大数据当中，数据库和数据仓库的区别，怎么去理解这两者，又该怎么去应用？ 首先，数据库是什么？

从定义上来说，数据库是用来存放数据的仓库，数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。

数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系，如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等，都是典型的数据库。

那么，数据仓库又是什么？

数据仓库，可以理解为是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大。

数据库和数据仓库的区别：

1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；

2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；

3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；

4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；

5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；

6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时。

关于，数据库基础，大数据数据库和数据仓库的区别，以上就是详细的介绍了。在大数据当中，数据库和数据仓库的知识的，都是值得关注的，也是在学习当中需要去重视的。