Ⅰ 大数据库是什么东东啊

你好，朋友，很高兴回答你问题.行业能否成为你的天堂，取决的因素太多太多，在你做出决定之间前，作为行业过来人的我，真心建议你对自己进行全方位的评估！

Ⅱ 爆棚的巨大数据库跟系统默认的大数据库有多大区别

从以下定义中很容易理解3者之间的关系： 数据库系统（database systems），是由数据版库及其管理软件组成的系统权。数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（DBMS）、应用系统、数据库管理员和用户构成。DBMS是数据库系统的基础和核心。 数据库管理系统(database management system)是一种操纵和管理数据库的大型软件，是用于建立、使用和维护数据库，简称DBMS。常见的数据库管理系统有：Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server等。

Ⅲ 谁率先拥有，善于利用大数据，谁就能掌握主动，赢得未来

道理是这样，但一般人较难拥有大数据。
祝你好运

Ⅳ 国内现在有哪几大数据库

国内？现在几个主流的都是国外的吧 mysql 、sql server、 oracle

Ⅳ 常见的基于列存储的大数据数据库有哪些

目前大数来据存储有两种方案源可供选择：行存储和列存储。业界对两种存储方案有很多争持，集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。在这里，我不讨论这些软件的技术和优缺点，只围绕机械磁盘的物理特质，分析行存储和列存储的存储特点，以及由此产生的一些问题和解决办法。

Ⅵ 大数据属于谁

获取、记录数据需要耗费资源，因此，数据也就具有了资产的属性。在大数据出现以前，数据依附于具体业务而存在，人们更多的关注在使用数据的软件系统上。没有软件的使用，就没有数据的价值。当时有关数据的归属问题并不那么突出。在大数据时代，数据可以作为一种独立的存在，其“资产”性价值越来越引起人们的重视。 数据是物理世界客观事物性质、状态的反映，这是客观存在。你去收集了，有特定的表达形式，自然特定格式的数据就是你的。个人、企业、政府、组织都可以合法地去收集数据。如果违反了现有法律收集了数据，自然也是非法拥有，数据财产也是非法的了。 个人、企业、政府等都可能是数据的拥有者。比如，移动运营商收集个人使用全球定位系统的定位数据。这种情况下，个人成为大数据的来源，移动通信公司投资并收集大数据，以向用户提供更好的服务。类似地，政府可拥有特定的数据，如人口普查数据、天气信息、邮政编码等。不过，我们会对大数据如何使用或者是否应该被收集施加一些限制。 随着智能手机、网络和卫星定位系统的普及，每个人的一举一动都会产生很多数据。个体在购买手机、签署手机合同之时可能就同意手机网络公司有权获得个人位置之类的信息了。 今后的数据归属权与个人隐私的概念可能越来越无关，而且随着时间的推移，人们对于隐私的看法也在发生改变。以个人位置数据信息为例，以前，人们肯定很不乐意自己的行踪被别人获知。如今，似乎没有人为了不让别人知道自己的行踪而不使用手机。 欧洲民众要求政府公开信息的诉求越来越强烈，欧盟和欧洲各国的立法也在向这个方向推进。以荷兰为例，除了涉及国家安全和个人隐私的公共信息外，大部分信息都已经实现了公开。民众也有权向政府申请信息公开。 关于数据财产，目前法律上存在空白，套用目前的物权法或着作权法等相关法律可能都有些问题。所以，我们只能来谈谈数据权益归属的合理性问题。因为数据不是天然存在的，所以，“数据应该属于数据的生产者”的说法比较合情合理。但是，很多时候数据拥有者很难主张权利，这需要将来制定相应的法律来解决。现在面临的问题主要有两个：一是当数据有多个生产者时如何界定；二是当生产的数据涉及秘密和隐私时如何界定。 对于第一个问题，可以通过协商解决。例如，某人在电子商务网站购物，购物行为生产的数据是可以由购物者和电商（可能还有第三方支付平台）共同拥有。一般情况下，个人购物数据对个人几乎无用，目前被电商无偿占有了。再比如，微博数据现在几乎已经作为个人资产来看待了，因而微博运营商就不能无偿占有使用微博数据，需要协商处理。对于第二个问题， 就需要法律来界定了。例如，病历数据是病人和医生及医院共同生产的，医院销售病历数据就一定会遇到麻烦，这里不是数据权益的主张问题，而是涉及病人的隐私问题。

Ⅶ 谁拥有大数据库，谁就赢得发展先机

对的，不错，好的 ，你赢了，合作共赢，哈哈

Ⅷ 自身拥有大型数据库有多少出版集团

开源世界中的那几个免费数据库发布时间：2011-11-2209:34:30来源：CSDN评论：0点击：1476次【字号：大中小】 空间新浪微博腾讯微博人人网豆瓣网网络空间网络搜藏开心网复制0开源数据库MySQLMySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQLAB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源开源数据库MySQLMySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQLAB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。盘点：开源社区那些免费的数据库软件MySQL为多种编程语言提供了API，包括C、C++、C#、Delphi、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。而其自身是采用C和C++编写的，使用了多种编译器进行测试，所以，MySQL能够保证源代码具有很强的可移植性。这样的一款数据库，自然能够支持几乎所有的操作系统，从Unix、Linux到Windows，具体包括AIX、BSDi、FreeBSD、HP-UX、Linux、MacOS、NovellNetware、NetBSD、OpenBSD、OS/2Wrap、Solaris、SunOS、Windows等多种操作系统。最重要的是，它是一个可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。与此同时，MySQL也产生了很多分支版本的数据库也非常值得推荐。首先是MariaDB，它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本，是由原来MySQL的作者MichaelWidenius创的公司所开发的免费开源的数据库服务器。与MySQL相比较，MariaDB更强的地方在于它拥有的引擎，包括Maria存储引擎、PBXT存储引擎、XtraDB存储引擎、FederatedX存储引擎，它能够更快的复制查询处理、运行的速度更快、更好的功能测试以及支持对Unicode的排序等。其次是rcona，它为MySQL数据库服务器进行了改进，在功能和性能上较MySQL有着很显著的提升。该版本提升了在高负载情况下的InnoDB的性能，同时，它还为DBA提供一些非常有用的性能诊断工具，并且提供很多参数和命令来控制服务器行为。第三是PerconaServer，它使用了诸如google-mysql-tools、ProvenScaling和OpenQuery对MySQL进行改造。并且，它只包含MySQL的服务器版，并没有提供相应对MySQL的Connector和GUI工具进行改进。非关系型数据库NoSQL从NoSQL的字面上理解，NoSQL就是NotOnlySQL，被业界认为是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。盘点：开源社区那些免费的数据库软件当然，NoSQL也是随着互联网Web2.0网站的兴起才能取得长足的进步。关键的需求在于，传统的关系数据库在应付Web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。首先推荐的是OracleNoSQLDatabase，这是一个社区版。Oracle的这个NoSQLDatabase，是在10月4号的甲骨文全球大全上发布的BigDataAppliance的其中一个组件，BigDataAppliance是一个集成了Hadoop、NoSQLDatabase、Oracle数据库Hadoop适配器、Oracle数据库Hadoop装载器及R语言的系统。其次推荐的是Membase。Membase是NoSQL家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目，源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Sourcetarballs上，目前可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由NorthScale的memcached核心团队成员开发完成，其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师，这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。并且，Membase容易安装、操作，可以从单节点方便的扩展到集群，而且为memcached(有线协议的兼容性)实现了即插即用功能，在应用方面为开发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案，Memcached已经在不同类型的领域(特别是大容量的Web应用)有了广泛的使用，其中Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。通过兼容多种编程语言和框架，Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面，Membase提供了有效的图形化界面和编程接口，包括可配置的告警信息。Membase的目标是提供对外的线性扩展能力，包括为了增加集群容量，可以针对统一的节点进行复制。另外，对存储的数据进行再分配仍然是必要的。第三推荐的是Hibari。Hibari在日语中意思为“云雀”，它是一个专为高可靠性和大数据存储的数据库引擎，可用于云计算环境中，例如webmail、SNS和其他要求T/P级数据存储的环境中。同时，Hibari也支持Java，C/C++，Python，Ruby和Erlang语言的客户端。第四推荐的是memcachedb。这是一个由新浪网的开发人员开放出来的开源项目，给memcached分布式缓存服务器添加了BerkeleyDB的持久化存储机制和异步主辅复制机制，让memcached具备了事务恢复能力、持久化能力和分布式复制能力，非常适合于需要超高性能读写速度，但是不需要严格事务约束，能够被持久化保存的应用场景，例如memcachedb被应用在新浪博客上面。第五推荐的是Leveldb。这是一个Google实现的非常高效的kv数据库，目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。在这个数量级别下还有着非常高的性能，主要归功于它的良好的设计，特别是LSM算法。LevelDB是单进程的服务，性能非常之高，在一台4个Q6600的CPU机器上，每秒钟写数据超过40w，而随机读的性能每秒钟超过10w。XML数据库的优势XML数据库是一种支持对XML格式文档进行存储和查询等操作的数据管理系统。在系统中，开发人员可以对数据库中的XML文档进行查询、导出和指定格式的序列化。目前XML数据库有三种类型：XMLEnabledDatabase(XEDB)，即能处理XML的数据库;NativeXMLDatabase(NXD)，即纯XML数据库;HybridXMLDatabase(HXD)，即混合XML数据库。关系数据库中的第一代XML支持是切分(或分解)文档，以适应关系表格或将文档原封不动地存储为字符或二进制大对象(CLOB或BLOB)。这两个方法中的任一种都尝试将XML模型强制转换成关系模型。然而，这两种方法在功能和性能上都有很大的局限性。混合型模型将XML存储在类似于DOM的模型中。XML数据被格式化为缓冲数据页，以便快速导航和执行查询以及简化索引编制。在这里，首要要推荐的XML数据库是Sedna。它号称是一款原生态的XML数据库，提供了全功能的核心数据库服务，包括持久化存储、ACID事务、索引、安全、热备、UTF8等。实现了W3CXQuery规范，支持全文搜索以及节点级别的更新操作。第二款XML数据库是BaseX。这款数据库用来存储紧缩的XML数据，提供了高效的XPath和XQuery的实现，同时，它还提供一个前端操作界面。盘点：开源社区那些免费的数据库软件第三款推荐的是XMLDB。这款数据库使用了关系型数据库来存储任意的XML文档，因为所采用的存储机制，所以文档的搜索速度特别快，同时执行XSL转换也相当快。XMLDB同时还提供了一个PHP的模块，可以应用在Web应用中。第四块推荐的是X-Hive/DB。它是一个为需要高级XML数据处理和存储功能的软件开发者设计的强大的专属XML数据库。X-Hive/DBJavaAPI包含存储、查询、检索、转换和发表XML数据的方法。与传统关系型数据库相比，XML数据库具有以下优势：第一，XML数据库能够对半结构化数据进行有效的存取和管理。如网页内容就是一种半结构化数据，而传统的关系数据库对于类似网页内容这类半结构化数据无法进行有效的管理。第二，提供对标签和路径的操作。传统数据库语言允许对数据元素的值进行操作，不能对元素名称操作，半结构化数据库提供了对标签名称的操作，还包括了对路径的操作。第三，当数据本身具有层次特征时，由于XML数据格式能够清晰表达数据的层次特征，因此XML数据库便于对层次化的数据进行操作。XML数据库适合管理复杂数据结构的数据集，如果己经以XML格式存储信息，则XML数据库利于文档存储和检索;可以用方便实用的方式检索文档，并能够提供高质量的全文搜索引擎。另外XML数据库能够存储和查询异种的文档结构，提供对异种信息存取的支持。

Ⅸ 如何查询大数据库数据存在

传统数据库处理大数据很困难吧，不建议使用传统数据库来处理大数据。
建议研究版下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。权
如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。
当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。

Ⅹ 大数据数据库有哪些

分享10个超好用的数据库：
1、CouchDB
CouchDB是一款完全拥抱互联网的数据库，它将数据存储在文档中，这种文档可以通过Web浏览器来查询，并且用JavaScript来处理。它易于使用，在分布式上网络上具有高可用性和高扩展性。支持的操作系统：Windows、Linux、OS X和安卓。
2、Blazegraph
Blazegraph是一种高度扩展、高性能的数据库。它既有使用开源许可证的版本，也有使用商业许可证的版本。
3、Cassandra
Cassandra数据库最初由Facebook开发，现已被1500多家企业组织使用，它能支持超大规模集群；比如 说，苹果部署的Cassandra系统就包括75000多个节点，拥有的数据量超过10 PB。
4、FlockDB
FlockDB是一种非常快、扩展性非常好的图形数据库，擅长存储社交网络数据。虽然这个项目的开源版已有一段时间没有更新了，但它仍可用于下载。
5、Neo4j
Neo4j是速度快、扩展性佳的原生图形数据库，它具有大规模扩展性、快速的密码查询性能和经过改进的开发效率。支持的操作系统：Windows和Linux。
6、Pivotal Greenplum Database
Greenplum是同类中不错的企业级分析数据库，能够非常快速地对庞大的海量数据进行功能强大的分析。它是Pivotal大数据库套件的一部分。支持的操作系统：Windows、Linux和OS X。
7、Impala
Cloudera基于SQL的Impala数据库是面向Apache Hadoop的开源分析数据库。它可以作为一款独立产品来下载，又是Cloudera的商业大数据产品的一部分。支持的操作系统：Linux和OS X。
8、InfoBright社区版
InfoBright为数据分析而设计，这是一种面向列的数据库，具有很高的压缩比。InfoBright.com提供基于同一代码的收费产品，提供支持服务。支持的操作系统：Windows和Linux。
9、Hibari
这个基于Erlang的项目是一种分布式有序键值存储系统，有很强的一致性。它最初是由Gemini Mobile Technologies开发的，现在已被欧洲和亚洲的几家电信运营商所使用。支持的操作系统：与操作系统无关。
10、MongoDB
mongoDB的下载量已超过1000万人次，是一款极其受欢迎的NoSQL数据库。MongoDB.com上提供了企业版、支持、培训及相关产品和服务。支持的操作系统：Windows、Linux、OS X和Solaris。