传统数据库与数据库的区别？

一、传统数据库与数据库的区别？

传统数据库和数据仓库其实是及其相似的，都是通过某个软件或者框架，基于某种数据模型来组织、管理数据。

数据仓库其实是一种特殊的数据库，它擅长大数据量查询分析，数据加工，存储。而传统数据库更加擅长事务处理，增删改查。

传统数据库保存当下数据，而数据仓库仓库保存了历史数据所有状态。

传统数据库会出现频繁数据更新。而数据仓库提取加工数据用来反哺业务，提供分析决策。

传统数据库擅长事务处理(OLTP)而数据仓库擅长数据分析。

传统数据库主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF，等等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。

传统数据库一般是明细数据，而数据仓库包含一些汇总数据。

二、传统数据库与新型数据库对比？

传统数据库

以关系型数据库为代表的传统数据库以完善的关系代数理论作为基础，有严格的标准，支持事务的ACID四中特性，借助索引机制可以实现高效的查询、技术成熟，有专业公司的技术支持。

劣势就是可扩展性比较差，无法较好的支持海量数据存储。数据模型过于死板、无法较好支持Web2.0应用，事务机制影响力系统的整体性能。

新型数据库

新型数据库可以支持超大规模数据存储，灵活的数据模型可以很好的支持Web2.0应用，具有强大的横向扩展能力等。

三、Hbase和传统数据库的区别？

HBase与传统关系数据库的区别？

答：主要体现在以下几个方面：1.数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。

2.数据操作。关系数据库中包含了丰富的操作，如插入、删除、更新、查询等，其中会涉及复杂的多表连接，通常是借助多个表之间的主外键关联来实现的。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之间的关系，通常只采用单表的主键查询，所以它无法实现像关系数据库中那样的表与表之间的连接操作。

3.存储模式。关系数据库是基于行模式存储的，元祖或行会被连续地存储在磁盘页中。在读取数据时，需要顺序扫描每个元组，然后从中筛选出查询所需要的属性。如果每个元组只有少量属性的值对于查询是有用的，那么基于行模式存储就会浪费许多磁盘空间和内存带宽。HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同列族的文件是分离的，它的优点是：可以降低I/O开销，支持大量并发用户查询，因为仅需要处理可以回答这些查询的列，而不是处理与查询无关的大量数据行；同一个列族中的数据会被一起进行压缩，由于同一列族内的数据相似度较高，因此可以获得较高的数据压缩比。

4.数据索引。关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，以提高数据访问性能。与关系数据库不同的是，HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使整个系统不会慢下来。由于HBase位于Hadoop框架之上，因此可以使用Hadoop MapReduce来快速、高效地生成索引表。

6.数据维护。在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍旧保留。

7.可伸缩性。关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。相反，HBase和BigTable这些分布式数据库就是为了实现灵活的水平扩展而开发的，因此能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩。

但是，相对于关系数据库来说，HBase也有自身的局限性，如HBase不支持事务，因此无法实现跨行的原子性。

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四、分布式数据库和传统数据库的区别？

时代的发展，使得数据不断增加。传统的数据存储方式远远满足不了需求。想象一下，企业发展过程中，数据越来越多。以往，只能买个存储空间更大的数据库服务器，然后将原有的数据拷贝过去。但这只是一时的补救，并不能满足未来的发展。

我们常常说区块链是分布式数据库，但在这前面要加上“特殊的”这三个字。因为区块链与传统的分布式数据库还是有区别的。

分布式数据库

分布式数据库是将数据分割开来，存储在不同的数据库服务器中，数据多了就多用个服务器。当然，实际当中并不是这么简单的，我们还要考虑服务器之间的链接，怎样快速查找数据等等。

在分布式数据库中，负责存储的服务器节点只存储一部分数据，节点之间是彼此信任的，这些节点组合成一个完整的数据库。

区块链——公有链

公有链运用了分布式存储的技术，它提高了每个节点的权限，每个节点都是个独立的个体。与传统分布式数据库最大的区别是：公有链的节点是彼此制约的。

公有链的节点他们各自就是一个完整的数据库，可以存储公有链上所有的区块数据。由于各节点相互独立，区块链才被称为一个去中心化的分布式数据库。

公有链相对于传统的分布式数据库，有着明晰的优势，由于数据确认需要一半以上的节点共识，使得数据具有不可篡改的特点，而且由于数据存在于多个节点，使得数据理论上是永远不会丢失的。

然而，为了这些优势，公有链存在一些短板。首先，由于每个模块的生成需要多方确认，使得数据生成的效率降低。再一个，虽然区块链采用加密技术来保障用户隐私，然而，由于每个节点都能获得完整的数据，数据是公开的，使得一旦用户泄露了自己的地址，别人就能很容易地知晓其交易记录。

另外，由于每个节点都能存储所有的数据，造成了不必要的浪费，使得数据冗余。

区块链的进化版——T-ABC联盟链

联盟链的特点是区块链由联盟中的成员进行管理。成员推选出1个或多个预选节点负责记账，使得记账由无数个节点限制到有限的节点，大大提高了效率，且保留了不可篡改的特点。而其用户节点只有查询和交易功能，并未存储所有数据。用户想要查询记录，不仅需要地址，还要有对应的私钥，很好地保障用户的隐私。

我们都知道数据在区块链中是分为一个个区块存储的。T-ABC中的普通节点是没有存储所有区块的，每个区块都是从上亿个节点中随机抽取6个节点存储。避免了数据的大量冗余。

有人会问，如果这6个节点都坏了，数据不就丢失了吗？为此，每当一个节点损坏或断网，整个系统会将其存储的数据再随机同步给其他节点，使得每个区块在整个系统中都有6个节点记录，使得数据不会丢失的。

T-ABC联盟链通过由联盟成员管理，限制普通节点查询权限，普通节点不存储完整数据。在分布式数据库基础上，优化了数据不可被篡改，让数据更可信，赋予了节点更高的权限。

五、本地数据库与远程数据库的区别？

本地数据库：一般指的是你自己电脑上安装的数据库。

远程数据库：一般指的是你自己电脑以外的电脑上安装的数据库。比如：如果别人电脑上安装了一个oracle服务器，你要连接的话就属于连接远程数据库，你本机上要有客户端才行。但是你自己本机上安装oracle的话，就不用客户端也能连接上。我的理解，希望对你能有帮助。

六、assess数据库与MySQL数据库区别？

1. Assess数据库与MySQL数据库有区别。2. Assess数据库是一种商业数据库，主要用于数据分析和报告生成，具有高度的可视化和易用性，但需要付费使用。而MySQL数据库是一种开源数据库，主要用于网站和应用程序的开发，具有高度的灵活性和可扩展性，并且免费使用。3. 此外，Assess数据库支持多种数据源和数据格式，可以轻松地连接到其他数据库和数据仓库，而MySQL数据库则更加注重数据的安全性和稳定性，可以通过多种方式进行备份和恢复。因此，在选择数据库时，需要根据具体的需求和使用场景来进行选择。

七、excel数据库与正规数据库区别？

excel与数据库的不同之处:

1、结构不同:

excel即是电子数据表，显示由一系列行与列构成的网格。。其中的单元格可以用于存放数值、计算式或文本。

数据库是存放数据的仓库。确切地说是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。

2、功能不同：

excel可以用于制作各种复杂的表格文档，进行繁琐的数据计算，并能对输入的数据进行各种复杂统计运算，也可以制作彩色丰富的商业图表。

数据库功能更强大，除了可以实现excel的基本功能，还可以通过设计和使用各种窗体，进行数据查询并生成相应报表。

3、安全策略不同：

excel通过密码进行保护，系统提供了几种类型的密码保护。

数据库包括了数据库用户管理、数据库操作规范、用户认证、操作系统安全4个部分。

当用于进行功能相对简单的处理表格和进行图形分析，或是处理的数据量不太大的时候选用excel。当用于进行功能比较复杂的数据处理，比如设计、修改、浏览一个记录数据的基本表，对基本记录的数据中进行各种查询，或是设计各种窗体，设计各种报表等，还有就是处理数据量较大时选用数据库。

八、gbase数据库与高斯数据库区别？

，它们在某些方面有一定的区别：

1.开发公司：gbase数据库是由南大通用公司自主研发的，而高斯数据库则是由华为公司自主研发的。

2.技术架构：gbase数据库采用MPP（大规模并行处理）技术，具有高性能和高扩展性特点，主要应用于行业大数据的分析场景。而高斯数据库采用分布式架构，适用于各种规模的企业和政府机构，具备高可靠性、高可用性和高性能等特点。

3.数据类型：两者都支持丰富的数据类型，例如字符串类型、精确数值类型、日期类型等。但具体的数据类型可能有所不同，例如在高斯数据库中，可能会有更多针对特定场景的特殊数据类型。

4.内置函数：神通数据库和gbase数据库都提供功能强大的内置函数，包括数学函数、字符串函数、日期时间函数等。但具体函数库的内容可能有所差异，神通数据库还支持定制特殊函数。

5.应用场景：gbase数据库更适合大规模并行计算的场景，如PB级行业大数据分析。而高斯数据库则适用于各种场景，包括企业数据仓库、大数据分析、事务处理等。

总之，gbase数据库和高斯数据库在开发公司、技术架构、数据类型、内置函数和应用场景上有一定的区别。具体选择哪款数据库，需要根据实际需求和场景进行评估。

九、传统数据库和云计算区别？

　　在设计理念方面，云计算数据中心(或者说新一代数据中心)更加强调与IT系统协同优化，在满足需求的前提下，实现整个数据中心的最高效率和最低成本;而传统数据中心通常片面强调机房的可靠、安全、高标准，但与IT系统相互割裂，成本高昂。

　　传统的IDC大致可以分为托管型服务和用户自主服务两类模式，一类是服务器由用户自己进行购买，期间对设备的监控和管理工作也由客户自行完成。数据中心主要提供IP接入，带宽接入和电力供应等服务。另一种模式则是数据中心不仅提供管理服务，也向客户提供服务器和存储，客户无需自行购买设备就可以使用数据中心所提供的存储空间和计算环境，但是现在走进云计算时代的IT产业，在数据中心托管方面已经不再需要用户自己提供硬件设备了，反而大大提升了硬件设备的计算能力和IT可扩展性以及可操作性。

十、简述大数据的特征及其管理方式与传统数据库的区别。？

大数据的特征包括数据量大、数据类型多样、数据速度快和数据价值密度低。大数据管理方式与传统数据库的区别在于，大数据管理需要采用分布式计算和存储技术，如Hadoop和Spark，以处理海量数据；而传统数据库主要采用集中式结构，适用于处理结构化数据。

此外，大数据管理还需要使用机器学习和数据挖掘等技术，以发现数据中的模式和趋势，从而提供更深入的洞察和决策支持。