Was ist der Unterschied zwischen Big Data und DBMS?


Antwort 1:

Ich denke, es ist falsch, über Big Data und DBMS in Bezug auf Themen nachzudenken, die verglichen werden können.

Eine Datenbank ist eine strukturierte Einheit, die darauf abzielt, eine bestimmte Art von Daten zu speichern, abzurufen und zu analysieren. Sie ist in Datensätzen (Datensätzen) und Feldern (Komponenten von Datensätzen) geordnet. Wie Adresslisten, Kundenlisten.

Eine Datenbank kann mehrere Tabellen mit unterschiedlichen Arten von Datensätzen haben (und in allen praktischen, nicht trivialen Anwendungen), die durch vordefinierte Schlüssel miteinander verbunden sind.

Big Data ist im Gegenteil keine Struktur, nicht einmal eine klar definierte Methodik. Der Ursprung liegt in der mehr oder weniger trivialen Aussage, dass Sie, wenn Sie über „genügend“ Daten verfügen, genaue Aussagen und Vorhersagen über Personen, Gruppen, Ereignisse und all das treffen können. Big Data ist somit eine Art Datenanalyse.

Zu diesem Zweck wurden viele Tools entwickelt, um große Datenmengen zu verwalten. Am bekanntesten ist die von Google entwickelte Map-Reduce-Methode. Andere interessante Konzepte sind z. Hadoop.

Das Hauptproblem bei der Big Data-Analyse besteht darin, aus scheinbar unstrukturierten Daten vieler verschiedener Quellen (strukturierte Datenbanken, Textdateien, Social Media-Daten, Wetterberichte, Verkehrsberichte usw.) etwas herauszuholen. Darum geht es bei Map-Reduce und Hadoop.

Zwischen- und Endschritte im Prozess sind dann klassische Datenanalysen wie die Korrelation, bei denen die bekannten Tools wie R oder SPMS angewendet werden.

Im IT-Bereich gibt es viele Herausforderungen. Normalerweise muss die Analyse auf mehreren Servern gleichzeitig durchgeführt werden, und das ist nur ein Beispiel.


Antwort 2:

Groß bedeutet groß, aber was für manche groß ist, ist für andere nicht so groß.

Die meisten hochwertigen RDBMS-Systeme verarbeiten Terabytes an Daten problemlos. Viele sind mit Petabyte durchaus vernünftig. Viele der Leute, die an "Big Data" -Lösungen knabbern, tun dies mit kleinen Datenproblemen, die im optimistischsten Fall zu mittleren Datenproblemen werden. Es könnte für ein junges Paar schlecht beraten sein, einen Flughafenbus als Haupttransportmittel zu kaufen, um zukünftige Wachstumsbedürfnisse zu antizipieren.


Antwort 3:

Big Data bedeutet einen großen Datensatz, entweder weil er viele Variablen oder viele Beobachtungen oder beides enthält.

Big Data bezieht sich häufig (aber keineswegs immer) auf Daten, die nicht für analytische Zwecke erfasst werden.

Big Data ist ein Schlagwort, das impliziert, was die Person, die es verwendet, implizieren möchte.

Ein DBMS (Datenbankverwaltungssystem) ist ein Softwaresystem, mit dem Sie Daten effizient und organisiert speichern und abrufen können.

Einige Datenbanksysteme folgen den meisten dieser Regeln, andere nur bestimmten Regeln.

DBMS unterstützt nicht verteilt, aber SQL unterstützt.


Antwort 4:

Big Data bedeutet einen großen Datensatz, entweder weil er viele Variablen oder viele Beobachtungen oder beides enthält.

Big Data bezieht sich häufig (aber keineswegs immer) auf Daten, die nicht für analytische Zwecke erfasst werden.

Big Data ist ein Schlagwort, das impliziert, was die Person, die es verwendet, implizieren möchte.

Ein DBMS (Datenbankverwaltungssystem) ist ein Softwaresystem, mit dem Sie Daten effizient und organisiert speichern und abrufen können.

Einige Datenbanksysteme folgen den meisten dieser Regeln, andere nur bestimmten Regeln.

DBMS unterstützt nicht verteilt, aber SQL unterstützt.