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。

这个怎么说呢？数据库应该是大数据的课程之一，但是应该不算是主要课程。

因为大数据有5V特性，那么大数据课程也应该集中于这五个方面。

第一个V（Volume（大量）），那么就会有数据治理与数据整理，从大量甚至海量的数据中，找到有价值的数据，或者说有关联的对分析有帮助的数据。

第二个V（Velocity（高速）），这部分主要是数据实时性，比如现在有时某些城市会有所谓的堵车报告，或者实时概况，这种就是高速提高的实时性。比如今天才得到去年的信息，那有什么用？

第三个V（Variety（多样）），大数据并不是特定收集某些相关数据，而是从第一个V大量的数据中找到很多信息，信息非常的多，这里主要的内容应该是数据分析，以及数据关联性等等

第四个V（Value（低价值密度）），每一条数据拿出来其实都是没神勇的，只有将数据放在一起，进行分析管理才能得到一些趋势，概率，密度等等这些内容，其实大数据要做的就是讲得到的低价值密度的信息进行提炼，提炼为价值密度更高的信息。

第五个V（Veracity（真实性）），这个其实就是一个数据治理的过程，只是这里更多的存在一些去伪存真的意思，就好比现在的“刷X”，如果能判断出来哪些是刷的，哪些是真的，那么这不就是数据治理吗。而且只有真实的有效的信息才能对大数据有用，虚假的信息指挥干扰分析结果，所以真实性也很重要。

那为什么数据库还是大数据的课程之一？上面五个V和数据库没关系啊，但是大数据的数据最后还是要分层次，分系统的展现给用户，这里还是需要数据库来做，所以数据库还是有作用的，而且不管现在用的是什么大数据分析工具和怎么做的数据分析，分析工具都是作用在数据库内的数据上（这里的数据库并不特指都一个产品，而是所有的数据库产品），所以数据库本身还是要学习的，只是与在大数据中，数据库并不是那么重要而已。

举例来说：你可以不懂数据库，但是你可以涉及算法，算法就是大数据的主要核心之一，然后再由动数据库的将算法转换成数据库语言，只是这样的人一般都是大牛，平常人能做到转换这一步就不错了。

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