大数据与传统数据库读写速度

Da 数据技术的实现离不开很多其他技术。Hadoop技术是被提及最多的技术。其实目前Hadoop技术看似是一个自成体系的系统，其实不然。Hadoop和Spark和distributed 数据库其实是不一样的。我们将在本文中向您介绍。首先说一下大数据分析。目前的big 数据分析系统以Hadoop生态为主，近年来日益流行的Spark技术也是主要生态之一。

我们提到的Hadoop的历史可以追溯到10年前。当时，谷歌为了在数万台PC服务器上构建大型数据集合，并提供极高性能的并发访问能力，发明了一种新技术，而这种技术也是Hadoop诞生的理论基础。如果从Hadoop诞生的背景来看，它解决的主要问题是如何在超大规模集群中批量计算非结构化数据。

数据仓库本身很大数据库，但是数据仓库整合自组织职务数据库。数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题的设计；数据库一般仓储业务数据，数据历史一般存放在仓库数据；数据库设计是为了尽可能避免冗余。一般是为某个业务应用设计的，比如简单的用户表，记录用户名和密码很简单。数据符合业务应用，但不符合分析。数据仓库在设计中有意引入冗余，根据分析要求进行分析。

共同理解:数据仓库:就像盖房子给我们住一样。数据仓库系统的作用可以实现跨业务线和跨系统数据集成，为管理分析和经营决策提供统一数据支持。数据仓库可以从根本上帮助你将公司的运营数据转化为高价值的可获取信息(或知识)，在正确的时间以正确的方式将正确的信息传递给正确的人。数据中泰不仅会卖给你一套房子，还会提供全方位的配套服务，根据不同的客户提供不同的户型和不同的装修。

Da 数据和传统 数据有什么区别？说到数据分析，其实随着数据这几年的发展，数据被认为是物理与信息融合的关键技术和核心引擎。各行各业都在马不停蹄地大步迈入“-4”时代。传统行业与互联网行业的界限已经开始交叉、互补、渗透。传统的制造业不再是生产 转售的模式，更多的是倾听市场的声音。市场需要什么，消费终端就会相应地赋予它更多的多样化和个性化。

即行数据存储在数据库中，可以用二维表结构进行逻辑表达，比如某制造企业的ERP系统应用oracle、SqlServer等。互联网行业更加非结构化数据，无法二维描述，如所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各种报表、图像和音视频信息，如医学影像系统、教育视频点播、视频监控、土地GIS、设计院、文件服务器(PDM/FTP)和媒体资源管理。

传统数据库很难处理大数据。不建议使用传统数据库处理大，建议Hadoop，Hive等。可以处理大数据，有预算的话可以用一些商业产品，比如永红科技的国产产品，不仅可以处理大数据，还可以做数据分析。当然，如果是简单的查询，传统 数据库如果索引做得好，性能可能会有所提升。