A. 大數據和傳統資料庫的區別是什麼

現在的大數據分析，跟傳統意義的分析有一個本質區別，就是傳統的分析是基於結構化、關系性的數據。
而且往往是取一個很小的數據集，來對整個數據進行預測和判斷。但現在是大數據時代，理念已經完全改變了，現在的大數據分析，是對整個數據全集直接進行存儲和管理分析

B. 幾大資料庫的區別

最商業的是ORACLE，做的最專業，然後是微軟的SQL server，做的也很好，當然還有DB2等做得也不錯，這些都是大型的資料庫，，，如果掌握的全面的話，可以保證數據的安全. 然後就是些小的資料庫access,mysql等，適合於中小企業的資料庫100萬數據一下的數據。

C. 大資料庫，小資料庫有什麼區別

大資料庫中未開啟的聯賽會有更多球員（不是那種不能用的湊數的假名「灰人」），但游戲處理也會相應變慢。配置尚可的話推薦中等。
我一般喜歡開最高級聯賽，巨大資料庫。

D. 六大資料庫分別指什麼它們之間有什麼區別

DB2， INFORMIX，Oracle，MYSQL,SQLSERVER,SYSBASE前面2個數IBM的，中間2個是Oracle公司的。後面是微軟的。不過最後一個後來被微軟賣了。

E. 資料庫都分為那幾大類 都是什麼意思涉及到哪一方面，能用到是什麼地方請詳細解釋，謝謝！

資料庫按適用性來分的話。可分為:1 通用資料庫， (sqlserver , mysql ,oracle )2 專用資料庫(terrdata 專用 大型數分析的 ，其它專用於olap 數據處理。 )
按數據規模大小來分。可分為：1 桌面型。（foxbase . access , ）2 伺服器型. sqlserver .orac 等。
按支持事務化分，1 事務型。2 非事務型。（專用於網站優化的mysql）

存取數據。1 訪問量小，可能全丟掉。access 。
2 訪問量大，但永許丟少量數據。mysql iasm引
3 sqlserver. mysql 企業資料庫，oracle .db2 等，能保證高可靠性。高安全性。高事務量。
4 過了幾年，公司資料庫不小了。我要把他們全導出來。集合到一個數據倉庫來。這些歷史數據修改少，查詢任務就另獨立出來。
5 雙過了幾年，不同部門，分公司的數據又多了，這些歷史數據中，隱藏著商業規律，已經具用深入分析的價值。我要上bi 了。

按生產階段化分：生產資料庫，數據倉庫，商業智能資料庫
1 生產資料庫 ，你見到的普通應用，都可能是生產庫，「考勤軟體用到了access , 公司進銷存用到了sql 或者是 ora」 等。這一系列庫的共同點是，修改多(事務多)，需要快速完成。小規規查詢多。多用sql語言,是關系資料庫
連接字元中中的超時不超過幾十秒，你做一個操作，超時了返回錯誤。
Data Source=xxxx;Initial Catalog=xxxxx;Integrated Security=True;Connect Timeout=45

2 數據倉庫，商業智能資料庫 一般庫結構不是關系結構。查詢語言也不同於sql ，查詢時間可能要一個晚上。

資料庫領域也是高科技了，幾家大公司也是每天概念，術語不停的出，究竟客戶能得多少利，鬼也不知道。好多都是忽悠人的罷了。
新出來的nosql究竟是什麼的。什麼情況下適用。
以上是我的了解。半路出家，錯誤大家提出來。不要噴。

F. 小資料庫和大資料庫有什麼區別

小型資料庫一般都是用於數據量不是很大的軟體中；主要用的是mysql、db2；軟體類型一般是辦公軟體（公司、單位內部用）。
大型資料庫一般都是用於數據量很大的軟體中；主要用的是oracle；軟體類型一般是網站開發（面向眾量用戶）。

G. 大數據和資料庫有什麼不同

大數據是通過將眾多數據進行分析，提供服務的一種方式。資料庫是一個公司或者是一個企業的數據中心，個人見解，如有不對，歡迎商討。

H. 大數據和傳統資料庫的區別表現在

文件系統把數據組織成相互獨立的數據文件，實現了記錄內的結構性，但整體無結版構；而資料庫系統實現整體數權據的結構化，這是資料庫的主要特徵之一，也是資料庫系統與文件系統的本質區別。
在文件系統中，數據冗餘度大，浪費存儲空間，容易造成數據的不一致；資料庫系統中，數據是面向整個系統，數據可以被多個用戶、多個應用共享使用，減少了數據冗餘。
文件系統中的文件是為某一特定應用服務的，當要修改數據的邏輯結構時，必須修改應用程序，修改文件結構的定義，數據和程序之間缺乏獨立性；資料庫系統中，通過DBMS的兩級映象實現了數據的物理獨立性和邏輯獨立性，把數據的定義從程序中分離出去，減少了應用程序的維護和修改。
文件系統和資料庫系統均可以長期保存數據，由數據管理軟體管理數據，資料庫系統是在文件系統基礎上發展而來。