即行數據存儲在數據庫中，可以用二維表結構進行邏輯表達，如應用oracle、SqlServer等的制造企業(yè)ERP系統(tǒng)。互聯(lián)網行業(yè)更加非結構化數據，無法二維描述，如所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各種報表、圖像和音視頻信息，如醫(yī)學影像系統(tǒng)、教育視頻點播、視頻監(jiān)控、土地GIS、設計院、文件服務器(PDM/FTP)和媒體資源管理。

Da 數據和傳統(tǒng)的數據的區(qū)別在于它們處理信息的方式不同。傳統(tǒng)的數據是指那些數據基本上只用于描述事實或提供結論性信息，沒有任何預測功能。換句話說，它只包含客觀事件的真實情況。Da 數據則相反:它是一組高度聚合、分析和可視化的數據集合，其中每個元素都有一定的屬性(如時間、地點等。)，而且這些屬性之間存在著復雜的關系。

傳統(tǒng)的數據和大數據的區(qū)別首先，在大數據出現之前，計算機科學非常依賴模型和算法。人們要想得到準確的結論，需要建立一個描述問題的模型，同時需要理順邏輯，了解因果，設計精巧的算法，得出接近現實的結論。所以一個問題能否得到最好的解決，取決于建模是否合理，各種算法的競爭成為成敗的關鍵。但是“Da 數據”的出現，徹底改變了人們對建模和算法的依賴。

數據庫Hadoop與分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別與聯(lián)系1。用向外擴張代替業(yè)務關系型數據庫的向上擴張是非常昂貴的。他們的設計更容易擴大規(guī)模。要運行更大的數據庫，需要購買更大的機器。其實在市場上經常可以看到服務器廠商把自己昂貴的高端機叫做“數據庫類服務器”。但是，有時候你可能需要加工更大的數據臺，卻找不到足夠大的機器。

例如，一臺性能是標準PC四倍的機器的成本要比將同樣的四臺PC放在一個集群中高得多。Hadoop旨在能夠在商業(yè)PC集群上實現可擴展的架構。添加更多資源意味著為Hadoop集群添加更多機器。Hadoop集群的標準是十到數百臺計算機。事實上，如果不是出于開發(fā)目的，沒有理由在單個服務器上運行Hadoop。2.用鍵/值對替換關系表數據庫的一個基本原理是將數據按照一定的模式存儲在具有關系數據結構的表中。

traditional數據和large 數據的區(qū)別如下:數據尺度不同，內容不同，處理方式不同。1.數據尺度不一的傳統(tǒng)數據技術主要利用數據現有存在關系中數據庫對這些數據進行分析處理并找到一些。這些數據規(guī)模比較小，可以用數據庫的分析工具處理。數據的量太大，無法用數據庫分析工具進行分析。2.內容不同于傳統(tǒng)數據主要在關系數據庫中分析。

數據倉庫本身很大數據庫，但是數據倉庫整合自組織職務數據庫。數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題的設計；數據庫一般倉儲業(yè)務數據，數據歷史一般倉儲數據；數據庫設計是為了盡量避免冗余。一般是為某個業(yè)務應用設計的，比如簡單的用戶表，記錄用戶名和密碼很簡單。數據符合業(yè)務應用，但不符合分析。數據倉庫在設計中有意引入冗余，根據分析要求進行分析。

large 數據與之前的數據相比，具有成交量(大量)、速度(高速)、品種(品種)、價值(價值)四大特征(4v)。成交量是指數量，數據是大，是大數據的基礎；速度是指處理的速度；變化指的是數據的維度；價值是指Da 數據所能表現的價值，這也是Da 數據的目的。

最商業(yè)化的是ORACLE，最專業(yè)，其次是微軟的SQLserver，也做得不錯，當然還有DB2，也做得不錯。這些都是大的數據庫，如果全面掌握了它們，就可以保證數據的安全。然后還有一些小的/，Mysql等。，適合中小企業(yè)數據庫100萬數據 next 數據。