大数据和传统数据库的区别是什么

分别是：

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。

对于数据库研究人员和从业人员而言，从数据库(DB)到大数据(BD)的转变可以用“池塘捕鱼”到“大海捕鱼”做类比。“池塘捕鱼”代表着传统数据库时代的数据管理方式，而 “大海捕鱼”则是大数据时代的数据管理方式。这些差异主要体现在如下几个方面:

1、数据规模

数据库和大数据最明显的区别就是规模。数据库规模相对较小，即便是先前认为比较大的数据库，比如 VLDB(Very Large Database)，和大数据XLDB(Extremely Large Database)比起来还是差很远。

数据库的处理对象一般以 MB 为基本单位，而大数据则是GB、TB、PB 为基本处理单位。

2、数据类型

传统数据库数据种类单一，往往仅仅有一种或少数几种，这些数据又以结构化数据为主。而大数据的种类数以亿计，而这些数据既包括结构化、半结构化以及非结构化的数据，重要的是半结构化和非结构化数据所占份额越来越大。

3.模式(Schema)和数据的关系

传统的数据库都是先有模式，然后才会产生数据。而大数据很多情况下难以预先确定模式，模式只有在数据出现之后才能确定，且模式随着数据量的增长处于不断的演变之中。

4.处理对象

传统数据库数据是其处理的对象。而大数据的处理对象除了是数据以外，还能通过这些数据去预测其他数据出现的可能性，将收集到的数据作为一种资源来辅助解决其他诸多领域的问题。