database:長(zhǎng)時(shí)間存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中的有組織的、可共享的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(dbms)提供數(shù)據(jù)定義、操作和描述的語(yǔ)言，以及數(shù)據(jù)庫(kù)的操作、管理、建立和維護(hù)，一般指數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件。如:sqlserver、orcal、mysql數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)(dbs):一般指引入數(shù)據(jù)庫(kù)后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，一般由數(shù)據(jù)庫(kù)組成。數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、應(yīng)用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理員和用戶。

擴(kuò)展數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)是一個(gè)數(shù)據(jù)操作軟件，可以提供數(shù)據(jù)的錄入、修改和查詢。它具有數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理、數(shù)據(jù)維護(hù)和通信等功能，可以供多個(gè)用戶使用。此外，數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的發(fā)展與計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展密切相關(guān)。此外，近年來(lái)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為人們生活的重要組成部分。

大數(shù)據(jù)，顧名思義，指的是大量的數(shù)據(jù)?；蛘叽罅康臄?shù)據(jù)。它是一種現(xiàn)代的分析決策手段或方法。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換句話說(shuō)，如果把大數(shù)據(jù)比作一個(gè)行業(yè)，那么這個(gè)行業(yè)盈利的關(guān)鍵就在于提高數(shù)據(jù)的“處理能力”，通過“處理”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上講，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的關(guān)系就像硬幣的正反面一樣密不可分。

其特點(diǎn)是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依賴云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。隨著云時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)受到越來(lái)越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，Bigdata通常用于描述一家公司創(chuàng)建的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，當(dāng)下載到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析時(shí)，會(huì)花費(fèi)太多的時(shí)間和金錢。

1。“大數(shù)據(jù)”是一種信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力，以適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化。2.麥肯錫全球研究院給出的定義是:規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具在獲取、存儲(chǔ)、管理和分析方面能力的數(shù)據(jù)集，具有數(shù)據(jù)規(guī)模海量、數(shù)據(jù)流動(dòng)迅速、數(shù)據(jù)類型多樣、價(jià)值密度低四大特征。3.大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。

4.從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的關(guān)系就像硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)不能由單臺(tái)計(jì)算機(jī)處理，必須采用分布式架構(gòu)。其特點(diǎn)是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依賴云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。5.隨著云時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)受到越來(lái)越多的關(guān)注。

大數(shù)據(jù)是如何改變數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)說(shuō)到“數(shù)據(jù)庫(kù)”，大多數(shù)人會(huì)想到有著30多年歷史的RDBMS。然而，這可能很快就會(huì)改變。大量新的競(jìng)爭(zhēng)者正在爭(zhēng)奪這個(gè)重要的市場(chǎng)。他們的方法五花八門，但都有一個(gè)共同點(diǎn):極度專注于大數(shù)據(jù)。大部分推動(dòng)新數(shù)據(jù)迭代的衍生品都是基于底層大數(shù)據(jù)的3V特性:數(shù)量、速度、種類。本質(zhì)上，今天的數(shù)據(jù)比以往任何時(shí)候都更快、更大、更多樣化。

“基本上，它們不能擴(kuò)展到大量、快速或不同種類的數(shù)據(jù)?！币患覕?shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)咨詢機(jī)構(gòu)的總裁格雷戈里認(rèn)為。這是哈特漢克斯最近發(fā)現(xiàn)的。直到2013年左右，營(yíng)銷服務(wù)組織使用了不同的數(shù)據(jù)庫(kù)，包括MicrosoftSQLServer和Oracle Real Application Cluster(RAC)的組合?！拔覀冏⒁獾剑S著數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)，我們的系統(tǒng)處理信息的速度不夠快，”一家技術(shù)開發(fā)公司的負(fù)責(zé)人肖恩說(shuō)。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代有哪些劣勢(shì)？1)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的主要特征是數(shù)據(jù)的集中控制。在文件管理方法中，文件是分散的，每個(gè)用戶或每個(gè)進(jìn)程都有自己的文件。這些文件一般是不相關(guān)的，所以不能統(tǒng)一控制、維護(hù)和管理。而數(shù)據(jù)庫(kù)很好地克服了這個(gè)缺點(diǎn)，可以集中控制、維護(hù)和管理相關(guān)數(shù)據(jù)。2)數(shù)據(jù)獨(dú)立性，數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)獨(dú)立于應(yīng)用程序，包括物理獨(dú)立性和邏輯獨(dú)立性，為數(shù)據(jù)庫(kù)的使用、調(diào)整、優(yōu)化和進(jìn)一步擴(kuò)展提供了方便，提高了數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

數(shù)據(jù)挖掘是基于數(shù)據(jù)庫(kù)理論、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的一門迅速發(fā)展的交叉學(xué)科，在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用。涉及到很多算法，比如機(jī)器學(xué)習(xí)衍生的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)，分類回歸樹，相關(guān)分析等，數(shù)據(jù)挖掘的定義是從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的模式或知識(shí)。大數(shù)據(jù)有三個(gè)重要特征:數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)更新快。