㈠ 大數據資料庫有哪些

分享10個超好用的資料庫：
1、CouchDB
CouchDB是一款完全擁抱互聯網的資料庫，它將數據存儲在文檔中，這種文檔可以通過Web瀏覽器來查詢，並且用JavaScript來處理。它易於使用，在分布式上網路上具有高可用性和高擴展性。支持的操作系統：Windows、Linux、OS X和安卓。
2、Blazegraph
Blazegraph是一種高度擴展、高性能的資料庫。它既有使用開源許可證的版本，也有使用商業許可證的版本。
3、Cassandra
Cassandra資料庫最初由Facebook開發，現已被1500多家企業組織使用，它能支持超大規模集群；比如 說，蘋果部署的Cassandra系統就包括75000多個節點，擁有的數據量超過10 PB。
4、FlockDB
FlockDB是一種非常快、擴展性非常好的圖形資料庫，擅長存儲社交網路數據。雖然這個項目的開源版已有一段時間沒有更新了，但它仍可用於下載。
5、Neo4j
Neo4j是速度快、擴展性佳的原生圖形資料庫，它具有大規模擴展性、快速的密碼查詢性能和經過改進的開發效率。支持的操作系統：Windows和Linux。
6、Pivotal Greenplum Database
Greenplum是同類中不錯的企業級分析資料庫，能夠非常快速地對龐大的海量數據進行功能強大的分析。它是Pivotal大資料庫套件的一部分。支持的操作系統：Windows、Linux和OS X。
7、Impala
Cloudera基於SQL的Impala資料庫是面向Apache Hadoop的開源分析資料庫。它可以作為一款獨立產品來下載，又是Cloudera的商業大數據產品的一部分。支持的操作系統：Linux和OS X。
8、InfoBright社區版
InfoBright為數據分析而設計，這是一種面向列的資料庫，具有很高的壓縮比。InfoBright.com提供基於同一代碼的收費產品，提供支持服務。支持的操作系統：Windows和Linux。
9、Hibari
這個基於Erlang的項目是一種分布式有序鍵值存儲系統，有很強的一致性。它最初是由Gemini Mobile Technologies開發的，現在已被歐洲和亞洲的幾家電信運營商所使用。支持的操作系統：與操作系統無關。
10、MongoDB
mongoDB的下載量已超過1000萬人次，是一款極其受歡迎的NoSQL資料庫。MongoDB.com上提供了企業版、支持、培訓及相關產品和服務。支持的操作系統：Windows、Linux、OS X和Solaris。

㈡ 投融界百萬級大資料庫指的是什麼

大數據是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對內企業銷售的情況下容，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和/或虛擬化技術。大數據的意義是由人類日益普及的網路行為所伴生的，受到相關部門、企業採集的，蘊含數據生產者真實意圖、喜好的，非傳統結構和意義的數據 。

㈢ 大數據和資料庫的區別

大數據和以前的數據相比，有4個特點（4V）：Volume（大量）、內Velocity（高速）、Variety（多樣）、value（價值容）。volume指量，數據量大，這是大數據的基礎；Velocity是指處理的速度；Variety指數據的維度；value指大數據能展現的價值，這是大數據的目的。

㈣ 大資料庫，小資料庫有什麼區別

當然可能。小資料庫是所開聯賽的所有球員，和這個國家的所有知名球員，還有世內界知名球員容。比如我開中超一個聯賽（這樣比較好理解），就有中超球員和絕大部分中甲球員，還有中國的海外球員，包括一些在新加坡等較低級別聯賽效力的球員。然後就只能開出世界級的，例如梅西、C羅等人，還有高潛小孩，比如奧塔門第。像越瓦諾維奇這樣的球員也許就開不出來。甚至像詹姆斯或者哈特這種國家隊替補都有可能開不出來。
而大資料庫則包含大多數知名球員，基本你能想出來的球員，他都會有，弱點的國家，也會有很多知名的球星，也許鄭大志都能開出來。
如果你小資料庫開中超，大資料庫開英超，英超就看不見中超大部分球員。同等條件下，不會出現大資料庫的球員小資料庫沒有的情況，隨機球員當然例外。

㈤ 企業的大資料庫都包括什麼

包括:
1 員工信息
2 經營信息
3 客戶信息

㈥ 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。

㈦ 大數據資料庫如何選擇

分布式資料庫不一定是nosql
nosql是無關系型資料庫，比如cassandra

㈧ 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

㈨ 大型資料庫管理系統有那些常見的

FOXBASE
MYSQL
這倆可算不上大抄型襲資料庫管理系統
PB 是資料庫應用程序開發用的ide，根本就不是資料庫管理系統
Foxbase是dos時代的產品了，進入windows時代改叫foxpro，屬於桌面單機級別的小型資料庫系統，mysql是個中輕量級的，但是開源，大量使用於小型網站，真正重量級的是Oracle和DB2，銀行之類的關鍵行業用的多是這兩個，微軟的MS SQLServer相對DB2和Oracle規模小一些，多見於中小型企業單位使用，Sybase可以說是日薄西山，不行了

㈩ 常見的基於列存儲的大數據資料庫有哪些

目前大數來據存儲有兩種方案源可供選擇：行存儲和列存儲。業界對兩種存儲方案有很多爭持，集中焦點是:誰能夠更有效地處理海量數據，且兼顧安全、可靠、完整性。從目前發展情況看，關系資料庫已經不適應這種巨大的存儲量和計算要求，基本是淘汰出局。在已知的幾種大數據處理軟體中，Hadoop的HBase採用列存儲，MongoDB是文檔型的行存儲，Lexst是二進制型的行存儲。在這里，我不討論這些軟體的技術和優缺點，只圍繞機械磁碟的物理特質，分析行存儲和列存儲的存儲特點，以及由此產生的一些問題和解決辦法。