Ⅰ 資料庫和大數據的區別
對於資料庫研究人員和從業人員而言，從資料庫(DB)到大數據(BD)的轉變可以用「池塘捕魚」到「大海捕魚」做類比。「池塘捕魚」代表著傳統資料庫時代的數據管理方式，而 「大海捕魚」則是大數據時代的數據管理方式。這些差異主要體現在如下幾個方面:
1、數據規模
資料庫和大數據最明顯的區別就是規模。資料庫規模相對較小，即便是先前認為比較大的資料庫，比如 VLDB(Very Large Database)，和大數據XLDB(Extremely Large Database)比起來還是差很遠。
資料庫的處理對象一般以 MB 為基本單位，而大數據則是GB、TB、PB 為基本處理單位。
Ⅱ 如何比較mysql資料庫的表結構和表內容的差異
先把每個庫的表結構導出到文件，然後比較這兩個文件。
mysqlmp --skip-comments --skip-extended-insert -u root -p database1>file1.sql
mysqlmp --skip-comments --skip-extended-insert -u root -p database2>file2.sql
diff file1.sql file2.sql
其實還有一些比較工具，推薦一個
mysql-comparison-tools
Ⅲ 如何比較mysql資料庫的表結構和表內容的差異
通過 INFORMATION_SCHEMA TABLES , INFORMATION_SCHEMA COLUMNS 你可以得到所有表的欄位名，然後可以進行分析比較。
Ⅳ 請問不同資料庫管理系統之間有什麼異同呢，比如Oracle，SQL Server，DB2,SYBASE,MY SQL,VF,Access。
1、異：各個資料庫的物理結構和邏輯結構都不盡相同，這導致各種資料庫的管理方法有很大差異；各個資料庫都對sql2和sql3規定的sql標准語言進行了擴展，形成了自己的開發語言，也就是方言。很多方言的差異還是蠻大的。
2、同：你說的每種資料庫都是關系型資料庫，它們都盡量向SQL3標准靠攏。包括資料庫的安全體系、三級結構兩級映像、數據完整性、事務的隔離等等等等。
3、使用范圍：大型商業資料庫的安全性、穩定性高，對產品服務能力也比較強。數據量大、安全要求高時一般都是用這種資料庫，Oracle、DB2、SqlServer是其代表；開源資料庫一般都是免費的，但是和商業資料庫相比，其開發、管理工具都比較難用，能獲得的技術支持也比較少，資料庫在運行中出現問題時難以獲得良好滿意的服務，或者服務的費用很高，對於數據量不大，數據安全性要求不是很高的場合，可以使用這些資料庫，因為在競標時減少幾十萬的資料庫成本會給自己帶來不小的優勢，PostgreSQL、MySQL、Firebird是其代表；至於access，是個小型桌面數據管理系統，當然，也可以做小型網站的資料庫管理系統。
Ⅳ 資料庫與數據倉庫的區別
資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。資料庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。
「與時間相關」：資料庫保存信息的時候，並不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同，出於決策的需要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不同的。
「不可修改」：數據倉庫中的數據並不是最新的，而是來源於其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，並不是很多資料庫處理的那種日常事務數據（有的資料庫例如電信計費資料庫甚至處理實時信息）。因此，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的；當然，向數據倉庫添加數據是允許的。
拓展資料：
數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。
目前，大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。
Ⅵ 如何對比兩個資料庫差異
構建兩個臨時表，將兩個資料庫結構信息導入。
create Table #t1
(
ID Int Identity(1,1) Not Null Primary Key,
tablename nvarchar(50) NULL,
columnName nvarchar(50) NULL,
columnIndex int null,
columnType nvarchar(50) NULL
)
use 資料庫1
insert into #t1
create Table #t2
(
ID Int Identity(1,1) Not Null Primary Key,
tablename nvarchar(50) NULL,
columnName nvarchar(50) NULL,
columnIndex int null,
columnType nvarchar(50) NULL
)
//開始比較
use 資料庫2
insert into #t2
SELECT
SO.name as '表名',
SC.name as '表列名',
SC.colid as '索引',
ST.name as '類型'
FROM
sysobjects SO, -- 對象表
syscolumns SC, -- 列名表
systypes ST -- 數據類型表
WHERE
SO.id = SC.id
AND SO.xtype = 'U' -- 類型U表示表，V表示視圖
AND SO.status >= 0 --加一個條件：SO.status >= 0，否則會將系統的臨時表顯示出來
AND SC.xtype = ST.xusertype
ORDER BY
SO.name, SC.colorder
go
//查詢出 在t1 里有， t2 里沒有的欄位，查詢列出來。
select * from
(
select tablename,columnName,columnType from #t1 where tablename like '%EMS_%'
EXCEPT
select tablename,columnName,columnType from #t2 where tablename like '%EMS_%'
) as c
order by tablename
比較兩個資料庫中表和欄位的差異
-- 比較兩個資料庫中表的差異
-- u表，p存儲過程,v視圖
-- INTFSIMSNEW新庫，INTFSIMS舊庫
SELECT NTABLE = A.NAME, OTABLE = B.NAME
FROM INTFSIMSNEW..SYSOBJECTS A
LEFT JOIN INTFSIMS..SYSOBJECTS B
ON A.NAME = B.NAME
WHERE ISNULL(B.NAME, '') = ''
AND A.XTYPE = 'U'
UNION ALL
SELECT NTABLE = B.NAME, OTABLE = A.NAME
FROM INTFSIMS..SYSOBJECTS A
LEFT JOIN INTFSIMSNEW..SYSOBJECTS B
ON A.NAME = B.NAME
WHERE ISNULL(B.NAME, '') = ''
AND A.XTYPE = 'U'
ORDER BY 1, 2
-- 比較兩個資料庫中每個表欄位的差異
SELECT
表名A = CASE WHEN ISNULL(A.TABLENAME, '') <> '' THEN A.TABLENAME ELSE B.TABLENAME END,
欄位名A = A.FIELDNAME,
欄位名B = B.FIELDNAME,
順序= A.FIELDSNO,
說明= CASE WHEN A.FIELDTYPE <> B.FIELDTYPE THEN '類型: ' + A.FIELDTYPE + '-->' + B.FIELDTYPE
WHEN A.FIELDSNO <> B.FIELDSNO THEN '順序: ' + str(A.FIELDSNO) + '-->' + str(B.FIELDSNO)
WHEN A.LENGTH <> B.LENGTH THEN '長度: ' + str(A.LENGTH) + '-->' + str(B.LENGTH)
WHEN A.LENSEC <> B.LENSEC THEN '小數位: ' + str(A.LENSEC) + '-->' + str(B.LENSEC)
WHEN A.ALLOWNULL <> B.ALLOWNULL THEN '允許空值: ' + str(A.ALLOWNULL) + '-->' + str(B.ALLOWNULL)
END
FROM (SELECT
TABLENAME = B.NAME,
FIELDNAME = A.NAME,
FIELDSNO = A.COLID,
FIELDTYPE = C.NAME,
LENGTH = A.LENGTH,
LENSEC = A.XSCALE,
ALLOWNULL = A.ISNULLABLE
FROM INTFSIMSNEW..SYSCOLUMNS A
LEFT JOIN INTFSIMSNEW..SYSOBJECTS B
ON A.ID = B.ID
LEFT JOIN INTFSIMSNEW..SYSTYPES C
ON A.XUSERTYPE = C.XUSERTYPE
WHERE B.XTYPE = 'U') A
FULL JOIN (SELECT
TABLENAME = B.NAME,
FIELDNAME = A.NAME,
FIELDSNO = A.COLID,
FIELDTYPE = C.NAME,
LENGTH = A.LENGTH,
LENSEC = A.XSCALE,
ALLOWNULL = A.ISNULLABLE
FROM INTFSIMS..SYSCOLUMNS A
LEFT JOIN INTFSIMS..SYSOBJECTS B
ON A.ID = B.ID
LEFT JOIN INTFSIMS..SYSTYPES C
ON A.XUSERTYPE = C.XUSERTYPE
WHERE B.XTYPE = 'U') B
ON A.TABLENAME = B.TABLENAME
AND A.FIELDNAME = B.FIELDNAME
WHERE ISNULL(A.TABLENAME, '') = ''
OR ISNULL(B.TABLENAME, '') = ''
OR A.FIELDTYPE <> B.FIELDTYPE
OR A.FIELDSNO <> B.FIELDSNO
OR A.LENGTH <> B.LENGTH
OR A.LENSEC <> B.LENSEC
OR A.ALLOWNULL <> B.ALLOWNULL
ORDER by 1, 4
Ⅶ 有沒有可以比對兩個資料庫中數據表結構異同的工具
rails 有 migrate 工具，所有資料庫更改都會記錄在 migration中， 可以很方便的進行資料庫結構的改變。
不知道你是做什麼開發的。但應該也有相類似的工具。當然，你可以用rails的migrate工具進行資料庫的更改。
Ⅷ 如何對比兩個相同資料庫表的不同
不知道你說的表結構還是表記錄的不同，表結構比較很簡單，從數據字典里讀出每個表的數據（包含欄位、類型、索引等等）形成文件，然後把兩個資料庫結構文件用對比工具就可以搞定，當然現在有很多的現行工具能夠將所有表結構形成文本文件（ORACLE如PL/SQL工具）；記錄的比較就需要你逐表寫SQL語句比較了或者將表裡的數據按照一定規則導出成文件比較