简述数据库数据仓库和数据挖掘三者之间的关系

先说说数据仓库和数据挖掘的关系，再说说数据库与数据仓库的关系

数据仓库与数据挖掘的联系

(1)数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。

(2)数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。

(3)数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。

(4)数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。

(5)数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。

(6)数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。

数据仓库与数据挖掘的差别

(1)数据仓库是一种数据存储和数据组织技术,提供数据源。

(2)数据挖掘是一种数据分析技术,可针对数据仓库中的数据进行分析。

1、数据库:是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。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、MSSQLServer等。

2、数据仓库：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德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策；

区别主要总结为以下几点：

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

数据库的概念模型是面向对象数据库系统是为了满足新的数据库应用需要而产生的新一代数据库系统。面向对象是一种认识方法学，也是一种新的程序设计方法学。

数据库概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。数据库概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。

扩展资料：

建立数据概念模型，就是从数据的观点出发，观察系统中数据的采集、传输、处理、存储、输出等，经过分析、总结之后建立起来的一个逻辑模型，它主要是用于描述系统中数据的各种状态。这个模型不关心具体的实现方式（例如如何存储）和细节，而是主要关心数据在系统中的各个处理阶段的状态。 实际上，数据流图也是一种数据概念模型。

参考资料来源：百度百科-数据库概念模型

参考资料来源：百度百科-面向对象数据库系统

数据库需要从以下几个方面去了解:

一、数据库功能:

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

二、数据库定义1:

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。

简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等 *** 作。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

三、数据库定义2:

严格来说，数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织、描述和储存在一起、具有尽可能小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。

这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。

四、数据库处理系统:

数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，它存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。

数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据库中的数据；多个用户可以同时共享数据库中的数据资源，即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求。

五、数据库基本结构:

数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。

以内模式为框架所组成的数据库叫做物理数据库；以概念模式为框架所组成的数据叫概念数据库；以外模式为框架所组成的数据库叫用户数据库。

⑴ 物理数据层。

它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令 *** 作处理的位串、字符和字组成。

⑵ 概念数据层。

它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。

⑶ 用户数据层。

它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。

数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。

六、数据库主要特点:

⑴ 实现数据共享

数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

⑵ 减少数据的冗余度

同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

⑶ 数据的独立性

数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。

⑷ 数据实现集中控制

文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

⑸数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性

主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。

⑹ 故障恢复

由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误 *** 作造成的数据错误等。

七、数据库数据种类:

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

1数据结构模型

⑴数据结构

所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。

如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS=(D，R)称为数据结构。

例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS=(D，R)，即一个数组。

⑵数据结构类型

数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。

数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关；数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。

这里只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。

比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。

2层次、网状和关系数据库系统

⑴层次结构模型

层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。下图是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树，校部就是树根(称为根结点)，各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点)，树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只有一个，树枝有N个。

按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Management System)是其典型代表。

⑵网状结构模型

按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DBTG(Database Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。

⑶ 关系结构模型

关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系。

由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。

在关系数据库中，对数据的 *** 作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。

dBASEⅡ就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题（如人事管理问题），有时需要多个关系才能实现。用dBASEⅡ建立起来的一个关系称为一个数据库（或称数据库文件），而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEⅡ的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。

因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。

 八、 数据库类型:

网状数据库(Network Database)、关系数据库(Relational Database)、树状数据库(Hierarchical Database)、面向对象数据库(Object-oriented Database)等。商业应用中主要是关系数据库，比如Oracle、DB2、Sybase、MS SQL Server、Informax、MySQL等。

数据仓库是要集成多种数据源，比如个人财务记录和购物记录，比如企业的原料、生产、销售的异构数据库。数据库一般是单一结构的，没办法集成异构源去做一个统一接口，所以在数据分析需求达到宏观规模后才弄出这么个概念来。所谓面向事务和面向主题就是这个意思。事务是数据记录查询的单一任务，主题是数据分析目标的相关数据范畴。

数据仓库是数据挖掘的对象，进行大规模的数据挖掘前先要建立数据仓库，数据挖掘的研究方向有偏向数据库的。

国产数据库如下：

达梦数据库——传统数据库

GBase南大通用——传统数据库

神通数据库——传统数据库

金仓数据库——传统数据库

EsgynDB——新型数据库

SequoiaDB巨杉数据库——新型数据库

Oceanbase——新型数据库

K-DB数据库——传统数据库

OpenBASE

华易数据库Huayisoft DB Server

HUABASE-华鼎数据库

神州OSCAR（北京神舟航天软件技术有限公司研发)

TiDB (国内 PingCAP 团队开发的一个分布式 SQL 数据库)——新型数据库

C-BM行业标准数据库

记录号 32

数据库 建材机械

标准名称 水泥工业用仓式泵

标准类型 中华人民共和国建材行业标准

标准名称（英） Pressure tank Pumps for ecment industry

标准号 JC 461-92

标准发布单位 国家建筑材料工业局

标准发布日期 1992-02-26批准

标准实施日期 1992-10-01实施

标准正文

1主题内容与适用范围本标准规定了水泥工业用单仓仓式泵的形式与基本参数、技术要求、试验方法、检验规则、标志、包装、运输和贮存。本标准适用于输送低于150℃的粉状干物料的水泥工业用单仓仓式泵（以下简称仓式泵）。 2引用标准 GB 150钢制压力容器 GB 699优质碳素结构钢技术条件 GB 700碳素结构钢 GB 1804公差与配合未注公差尺寸的极限偏差 GB 3323钢熔化焊接接头射线照像和质量分级 GB 4424普通黄铜棒 GB 5117碳钢焊条 GB 5118低合金钢焊条 GB 5293碳素钢埋弧焊用焊剂 GB 6654压力容器用碳素钢和低合金钢厚钢板 GB 8162无缝钢管 GB 9439灰铸铁件 JC 40l2建材机械用碳钢和低合金钢铸件技术条 JC 355水泥机械产品型号编制方法 JB 8产品标牌 JB 1152锅炉和钢制压力容器对接焊缝超声波探伤 JB 2536压力容器油漆、包装、运输 ZBJ 74003压力容器用钢板超声波探伤 3型式与基本参数 3．1仓式泵型式为筒形单仓。 3．2型号按JC355的规定如下：C┌———————┐│└———┬———┘│└——————泵体有效容积(m[2])│└——————————————仓式泵代号 3．3标记示例：有效容积为8．5m[3]的筒形单仓仓式泵：仓式泵C85 JC461 3．4基本参数见表1。表1项目单位型号 C12 C20 C30 C45 C60 C85 C10有效容积 m[2] 12 20 30 45 60 85 10泵体内径 mm 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400出口直径 mm 80 100 125 150 175 200 225工作压力 MPa 04￣07输送次数次/h≥10 4技术要求 4．1基本要求 4．l．1产品应符合本标准的要求，并按经规定程序批准的图样和技术文件制造、安装和使用。凡本标准、图样和技术文件未规定的技术要求，均应符合国家标准、建材行业或机电行业的有关通用标准的规定。 4．1．2图样上未注公差尺寸的极限偏差应符合GB 1804的规定，其中机械加工件尺寸为 ITl4级；型钢焊接件非机械加工尺寸为IT16级。 4．1．3铸件不应有裂纹、缩孔、疏松等缺陷。 4．1．4产品所用配套件应符合有关国家标准和行业标准的规定。 4．2主要零部件要求 4．2．1泵体和气包 4．2．l．1泵体和气包材料应不低于表2的规定。表2使用条件钢材标准钢材牌号使用温度℃钢板厚度mm≥0≤16 GB700 Q235-C≤16 GB700 Q235-D≥-20 6-16(热轧) GB6654[1)] 20R 6-25(热轧) 16MnR注：1)应进行-20℃的冲击试验，冲击功应不小于20J。 4212对6mm(含6mm)以上的钢板，下料前应在成材边缘宽度为50mm的区域内进行超声波探伤，并符合ZBJ74083的有关规定，碳素钢为Ⅲ级，低合金钢为Ⅱ级。 4．2．1．3封头 a封头拼接时，焊缝方向只允许径向，两径向焊缝之间最小距离ι应不小于100mm（见图l）； b冲压成形的封头，其最小厚度不得小于图样厚度。n减去钢板厚度负偏差； c用弦长不小于封头内直径3／4Di的内样板检查椭圆形内表面的形状偏差（见图2），其最大间隙不得大于0．0125Di 4．2．1．4直筒 a焊缝对口错边量b(见图3)应不大于3mm； b焊缝在环向形成的棱角E，用弦长ι1，等于内直径1／6Di，且不小于300mm的内、外祥板检查（见图4），其E值不得大于(δn/10+2)mm，且不大于5mm； c焊接在轴向形成的棱角E1（见图5），用长度不小于300mm的检查尺检查，其E1值应不大于（δn/10+2）mm，且不大于5mm； d直筒与封头相连的环向焊缝，如两板厚度差大于薄板厚度的30％或超过5mm，在内侧按图6所示L≥3（δ1－δ2）的要求削薄厚板的边缘。L段表面粗糙度Ra的最大允许值为 125μm。 4．2．l．5组焊要求 a相邻对接焊缝的距离应不小于100mm； b上、下法兰面对直筒中心线的垂直度为3mm； c泵体支座和泵体内喷射管支架应避开泵体焊接焊缝； d泵体修磨处的深度不得超过厚度δn的5％，大于2mm允许采用补焊，修磨范围内的斜度至少为3：1； e泵体同一断面上最大内径与最小内径之差应不大于0．004Di（见图7）； f泵体上汗孔应与焊缝错开，开孔边缘与焊缝的距离应不小于70mm。 4．2．1．6焊接要求 a焊条、焊剂应符合GB5117、GB5118和GB5293的规定，其质量应保证焊缝的机械性能不低于母材的机械性能； b焊缝表面及热影响区不允许有裂纹、气孔、弧坑和夹渣等影响强度的缺陷。 4．2．l．7泵体和气包对焊缝质量应不低于JBl152中的Ⅱ级或GB3323中的Ⅲ级。 4．2．l．8泵体和气包应进行水压试验，其试验压力应不低于l．25倍的设计压力。 4．2．2喷射系统 4．2．2．1喷嘴材料应不低于GB690有关55钢的规定，热处理硬度为HRC40－45。 4．2．2．2空气管材料应不低于GB8162有关无缝钢管20钢的规定。 4．2．3进料阀 4．2．3．l锥阀材料应不低于JC401．2中ZG；340－640的规定。 4．2．3．2橡胶圈材料应不低于氟橡胶的有关规定。 4．2．4逆止阀 4．2．4．1滤网材料应不低于GB4424中有关H62的规定。 4．2．4．2逆止阀体材料应不低于GB700有关Q235－A的规定。 4．2．5放气阀 4．2．5．1阀座材料应不低于GB9439有关HT200的规定，应时效处理，孔的表面粗糙度 Ra的最大允许值为3．2μm。 4．5．5．2心轴材料应不低于GB699有关45钢的规定。 4．3组装要求 4．3．1所有零部件必须检验合格。外购件、外协件必须有合格证明文件，或由制造厂检验合格后方可进行装配。 4．3．2各连接部位应牢固，各种阀及控制机构的动作应灵活可靠。 4．3．3进料阀关闭时应严密不漏气。 4．4涂漆要求涂漆应按JB2536有关规定执行。 4．5安装要求 4．5．1泵体中心线应与水平面垂直，其允差应不大于3mm。 4．5．2泵体与中间仓各管路法兰结合面应严密不漏气。 4．5．3各种阀应启闭灵活。 5试验方法 5．1水压试验 5．1．1水压试验必须用两个量程相同的并经过校正的压力表。其量程是试验压力的15￣4倍，但以2倍左右为宜。 5．1．2试验用水的温度应不低于5℃。 5．1．3试验时泵体和气包顶部应设排气口，充水时应将泵体和气包内的空气排荆 5．1．4试验时压力应缓慢上升至试验压力，保压时间应不少于30min。然后将压力降至试验压力的80％，对所有焊缝和连接部位进行检查。如有渗漏，应修补后重新试验。 5．2总装试验 5．2．1对控制部位进行接通空气试验。试验时可用人工进行“仓空”、“仓满”两个动作，检查自动控制的灵活性应无卡阻现象。 5．2．2调整进料网，检查其与橡胶田的接触状况，应严密不漏气。 6检验规则每台产品必须经制造厂的检验部门检验合格，并签发合格证后方可出厂。 6．1检验分类产品检验分出厂检验和型式检验。 6．2出厂检验产品出厂前应完成的检验项目有4．1条～4．4条、7．1条、7．2条等。 6．3型式检验在下列情况之一时，应对本标准中规定的全部技术要求应进行型式检验： a新产品或老产品转厂生产的试制定型鉴定； b正式生产后，如结构、材料、工艺有较大改变、可能影响产品性能时； c正常生产时，应至少每2年进行一次检验； d产品长期停产后，恢复生产时； e出厂检验结果与上次型式检验有较大差异时； 6．5抽样与判定规则 6．5．1每条焊缝探伤长度应不少于总长度的20％，且不小于300mm，其中应包括T形接头部位。如发现有不允许的缺陷时，应在该缺陷两端的延伸部位增加检查长度，增加的长度为该焊缝长度的10％，且不小于300mm。若仍有不允许的缺陷时，则对该焊缝做 100％探伤检查。对不允许的缺陷应清除干净后进行补焊，并对该部位采用原探伤方法重新检查。 6．5．2焊缝同一部位的返修次数不应超过两次，如超过两次，返修前均应经制造单位技术总负责人批准。返修次数、部位和返修情况记入产品质量证明书。 7标志、包装、运输及贮存 7．1产品铭牌应固定在明显的部位上，其内容应符合GBl50和JB8中的有关规定。 7．2产品的包装和运输应按JB2536的有关规定。 7．3产品安装使用前制造厂和用户均应妥善保管，防止锈蚀、损坏及变形。附加说明：本标准由中国建材技术装备总公司提出。本标准由天津水泥工业设计研究院归口。本标准由天津水泥工业设计研究院负责起草，湖北水泥机械厂和南京水泥工业设计研究院参加起草。本标准主要起草人：王洪礼、朱晓思、赵家文。

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 *** 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MapReduce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 *** 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。

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