Ⅰ 什麼是資料庫
資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。
在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段
Ⅱ 大數據與海量數據的區別
大數據與海量數據的區別
如果僅僅是海量的結構性數據，那麼解決的辦法就比較的單一，用戶通過購買更多的存儲設備，提高存儲設備的效率等解決此類問題。然而，當人們發現資料庫中的數據可以分為三種類型：結構性數據、非結構性數據以及半結構性數據等復雜情況時，問題似乎就沒有那麼簡單了。
大數據洶涌來襲
當類型復雜的數據洶涌襲來，那麼對於用戶IT系統的沖擊又會是另外一種處理方式。很多業內專家和第三方調查機構通過一些市場調查數據發現，大數據時代即將到來。有調查發現，這些復雜數據中有85%的數據屬於廣泛存在於社交網路、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據的產生往往伴隨著社交網路、移動計算和感測器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。
如今大數據的概念也存在著很多的炒作和大量的不確定性。為此，編者詳細向一些業內專家詳細了解有關方面的問題，請他們談一談，大數據是什麼和不是什麼，以及如何應對大數據等問題，將系列文章的形式與網友見面。
有人將多TB數據集也稱作」大數據」。據市場研究公司IDC統計，數據使用預計將增長44倍，全球數據使用量將達到大約35.2ZB（1ZB = 10億TB）。然而，單個數據集的文件尺寸也將增加，導致對更大處理能力的需求以便分析和理解這些數據集。
EMC曾經表示，它的1000多個客戶在其陣列中使用1PB（千兆兆）以上的數據數據，這個數字到2020年將增長到10萬。一些客戶在一兩年內還將開始使用數千倍多的數據，1EB（1艾位元組 = 10億GB）或者更多的數據。
對大企業而言，大數據的興起部分是因為計算能力可用更低的成本獲得，且各類系統如今已能夠執行多任務處理。其次，內存的成本也在直線下降，企業可以在內存中處理比以往更多的數據，另外是把計算機聚合成伺服器集群越來越簡單。IDC認為，這三大因素的結合便催生了大數據。同時，IDC還表示，某項技術要想成為大數據技術，首先必須是成本可承受的，其次是必須滿足IBM所描述的三個」V」判據中的兩個：多樣性（variety）、體量（volume）和速度（velocity）。
多樣性是指，數據應包含結構化的和非結構化的數據。
體量是指聚合在一起供分析的數據量必須是非常龐大的。
而速度則是指數據處理的速度必須很快。
大數據」並非總是說有數百個TB才算得上。根據實際使用情況，有時候數百個GB的數據也可稱為大數據，這主要要看它的第三個維度，也就是速度或者時間維度。
Garter表示，全球信息量正在以59%以上的年增長率增長，而量是在管理數據、業務方面的顯著挑戰，IT領袖必須側重在信息量、種類和速度上。
量：企業系統內部的數據量的增加是由交易量、其它傳統數據類型和新的數據類型引發的。過多的量是一個存儲的問題，但過多的數據也是一個大量分析的問題。
種類：IT領袖在將大量的交易信息轉化為決策上一直存在困擾 – 現在有更多類型的信息需要分析 – 主要來自社交媒體和移動（情景感知）。種類包括表格數據（資料庫）、分層數據、文件、電子郵件、計量數據、視頻、靜態圖像、音頻、股票行情數據、金融交易和其它更多種類。
速度：這涉及到數據流、結構化記錄的創建，以及訪問和交付的可用性。速度意味著正在被生成的數據有多快和數據必須被多快地處理以滿足需求。
雖然大數據是一個重大問題，Gartner分析師表示，真正的問題是讓大數據更有意義，在大數據裡面尋找模式幫助組織機構做出更好的商業決策。
諸子百家談如何定義」大數據」
盡管」Big Data」可以翻譯成大數據或者海量數據，但大數據和海量數據是有區別的。
定義一：大數據 = 海量數據 + 復雜類型的數據
Informatica中國區首席產品顧問但彬認為：」大數據」包含了」海量數據」的含義，而且在內容上超越了海量數據，簡而言之，」大數據」是」海量數據」+復雜類型的數據。
但彬進一步指出：大數據包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。
大數據是由三項主要技術趨勢匯聚組成：
海量交易數據：在從 ERP應用程序到數據倉庫應用程序的在線交易處理（OLTP）與分析系統中，傳統的關系數據以及非結構化和半結構化信息仍在繼續增長。隨著企業將更多的數據和業務流程移向公共和私有雲，這一局面變得更加復雜。海量交互數據：這一新生力量由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成。它包括了呼叫詳細記錄（CDR）、設備和感測器信息、GPS和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸（Manage File Transfer）協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。海量數據處理：大數據的涌現已經催生出了設計用於數據密集型處理的架構，例如具有開放源碼、在商品硬體群中運行的 Apache Hadoop。對於企業來說，難題在於以具備成本效益的方式快速可靠地從 Hadoop 中存取數據。定義二：大數據包括A、B、C三個要素
如何理解大數據？NetApp 大中華區總經理陳文認為，大數據意味著通過更快獲取信息來使做事情的方式變得與眾不同，並因此實現突破。大數據被定義為大量數據（通常是非結構化的），它要求我們重新思考如何存儲、管理和恢復數據。那麼，多大才算大呢？考慮這個問題的一種方式就是，它是如此之大，以至於我們今天所使用的任何工具都無法處理它，因此，如何消化數據並把它轉化成有價值的洞見和信息，這其中的關鍵就是轉變。
基於從客戶那裡了解的工作負載要求，NetApp所理解的大數據包括A、B、C三個要素：分析（Analytic），帶寬（Bandwidth）和內容（Content）。
1. 大分析（Big Analytics），幫助獲得洞見 – 指的是對巨大數據集進行實時分析的要求，它能帶來新的業務模式，更好的客戶服務，並實現更好的結果。
2. 高帶寬（Big Bandwidth），幫助走得更快 – 指的是處理極端高速的關鍵數據的要求。它支持快速有效地消化和處理大型數據集。
3. 大內容（Big Content），不丟失任何信息- 指的是對於安全性要求極高的高可擴展的數據存儲，並能夠輕松實現恢復。它支持可管理的信息內容存儲庫、而不只是存放過久的數據，並且能夠跨越不同的大陸板塊。
大數據是一股突破性的經濟和技術力量，它為 IT 支持引入了新的基礎架構。大數據解決方案消除了傳統的計算和存儲的局限。藉助於不斷增長的私密和公開數據，一種劃時代的新商業模式正在興起，它有望為大數據客戶帶來新的實質性的收入增長點以及富於競爭力的優勢。
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Ⅲ 資料庫是什麼意思
資料庫，簡而言之可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。由於資料集中管理，電腦的資源便可由使用者共享，而且資料的保密及處理的一致性更容易達成。
資料庫將相關數據的集合存儲在一起的，這些數據是結構化的，無有害的或不必要的冗餘，並為多種應用服務；數據的存儲獨立於使用它的程序；對資料庫插入新數據，修改和檢索原有數據均能按一種公用的和可控制的方式進行。
(3)什麼是海量資料庫擴展閱讀：
資料庫一般具備具有存儲、截取、安全保障、備份等基礎功能的資料庫管理系統。資料庫管理系統可以依據它所支持的資料庫模型來作分類，或依據所支持的計算機類型來作分類，或依據所用查詢語言來作分類，或依據性能沖量重點來作分類。
而且擁有有數據索引的功能。像是一本書前面幾頁都有目錄，目錄也算是索引的一種，只是它的分類較廣，例如車牌、身份證字型大小、條碼等，都是一個索引的號碼，可以從號碼中看出其中的端倪，若是要找的人、車或物品，也只要提供相關的號碼，即可迅速查到正確的人事物。
Ⅳ 什麼是資料庫
1） 什麼是資料庫？有什麼特點？
答：資料庫是長期存儲在計算機內、有組織的、可共享的數據集合。
特點：（1）數據結構化 （2）數據共享 （3）數據獨立性
2） 什麼是資料庫系統？試述資料庫系統的組成及特點。
答：資料庫系統指在計算機系統中引入資料庫後的系統構成
組成：一般由資料庫、資料庫管理系統（及其開發工具）、應用系統、資料庫管理員和用戶構成。
特點：
（1） 數據結構化
是資料庫系統與文件系統的根本區別。
在資料庫中，數據是按照某種數據模型組織起來的，不僅文件內部數據之間彼此是相關的，而且文件之間在結構上也有機地聯系在一起，整個資料庫渾然一體，實現了整體數據的結構化。
資料庫系統存取方式靈活，可以存取資料庫中的某一個數據項、一組數據項、一個記錄或一組記錄。而文件系統，數據的最小存取單位是記錄。
（2）數據共享性好，冗餘度低
（3）較高的數據和程序的獨立性。
二級映象功能。
（4）數據由DBMS統一管理和控制
資料庫系統彈性大，易於擴充。
Ⅳ 海量資料庫解決方案的內容簡介
《海量資料庫解決方案》系列叢書深受廣大讀者的喜愛已經長達10年之久，在被譽為「聖經」的同時，它已經變成了資料庫用戶不可或缺的必讀書籍。作者竭力探求能夠讓IT工作者在實際工作中輕松應用並掌控的巧妙方法，提供事半功倍的海量資料庫解決之道。
本書適合資料庫開發人員和資料庫管理員等閱讀。
Ⅵ 「大數據」與「海量數據」有哪些區別
最根本的區別就是：
海量數據是一家公司，成立於2007年，是中國數據技術領航企業。
專注於資料庫產品研發、銷售和服務，擁有兩大資料庫產品：基於開源的「雲圖資料庫（AtlasDB）」和自主可控的「海量資料庫（Vastbase）」。
大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
(6)什麼是海量資料庫擴展閱讀
大數據的影響：
以大數據、物聯網驅動的新經濟的含義，除了包括阿里、騰訊這些天生具有數字基因的企業崛起，更重要的是整個商業社會在數字化進程中，企業組織架構、商業模式、業務流程、管理方式的變革，大數據影響的絕不僅僅是技術。
數字經濟不僅僅影響了人與人、人與物之間的連接，也改變了社會，改變了組織。
Ⅶ 什麼是大型資料庫
大型資料庫是IBM公司開發
他有兩種資料庫類型;一種是關系資料庫，典型代表產品:DB2;另一種則是層次資料庫，代表產品:IMS層次資料庫。
大型資料庫的數據定義包括資料庫模式定義和外模式定義。大型資料庫的資料庫模式是物理資料庫記錄型的集合。每個物理資料庫記錄型對應於層次數據模型中的一個層次模式，由一個DBD定義。物理資料庫記錄型到存儲資料庫的映射包含在這個物理資料庫記錄型的DBD定義中。
大型資料庫的外模式是邏輯資料庫記錄型的集合。每個邏輯資料庫記錄型由一個PCB定義。一個邏輯資料庫記錄型到大型資料庫模式的映射包含在這個邏輯資料庫記錄型的PCB定義中。用戶是按照外模式操縱數據的。
Ⅷ 什麼是資料庫資料庫有什麼用
資料庫(Database)是按照數據結構來組織、 存儲和管理數據的倉庫。在1990年以後，數據管理不再是存儲和管理數據，而是轉變成用戶所需要的各種數據管理的方法。
資料庫具有能存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度、與應用程序彼此獨立的作用。資料庫系統在各個方面都得到了廣泛的應用。
在信息化社會，充分有效的管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的重要前提。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心組成部分，是進行科學研究和決策管理的重要手段。
(8)什麼是海量資料庫擴展閱讀：
資料庫可以視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據運行新增、截取、更新、刪除等操作。
發明人是雷明頓蘭德公司。
資料庫管理系統（DBMS）是為管理資料庫而設計的電腦軟體系統，具有存儲、截取、安全保障、備份等基礎功能。資料庫管理系統可以依據它所支持的資料庫模型來作分類。
資料庫的類型有關系資料庫和非關系型資料庫兩種。資料庫模型有對象模型、層次模型（輕量級數據訪問協議）、網狀模型（大型數據儲存）、關系模型、面向對象模型、半結構化模型、平面模型。