大数据和oracle（大数据和人工智能哪个更有前景）

本篇目录：

1、oracle和大数据处理技术哪个简单2、浅谈Oracle中大数据量表的管理3、大数据库和数据库到底有什么区别和联系?

oracle和大数据处理技术哪个简单

从当前发展角度来看，oracle是一家传统数独库软件公司，在传统数据库时代一手遮天，目前很多银行用得还是oracle数据库，但是不是oracle的数据仓库技术，而是叫 teradata天睿公司的一家数据仓库，很多银行，像工商银行，建行。。

①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

浅谈Oracle中大数据量表的管理

1、用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。源数据价值水涨船高 在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值，这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。

2、分区，分库，建立索引。再不行，使用Hadoop等大数据工具，或者商业MPP分布式数据仓库，Vertica，GP啊啥的。国内也有，譬如永洪科技的大数据工具等等。

3、要看数据多到何种程度。比如一个表的笔数只是几百，如果不需要和其他大表关联查询数据，连索引都不用建。如果是几十万级别的表，一般正确建索引就可以。

4、需要。大数据量表加索引，不适用在线创建索引的方式，会锁表。大数据表建立索引离不开数据库管理员做出的努力。给表创建索引，可以提高查询的效率。

大数据库和数据库到底有什么区别和联系?

1、大数据是通过将众多数据进行分析，提供服务的一种方式。数据库是一个公司或者是一个企业的数据中心，个人见解，如有不对，欢迎商讨。

2、数据库和大数据最明显的区别就是规模。数据库规模相对较小，即便是先前认为比较大的数据库，比如 VLDB(Very Large Database)，和大数据XLDB(Extremely Large Database)比起来还是差很远。

3、）数据库和数据仓库都是数据的一种存储方式，大数据处理更多的是一种需求(问题)，而云计算是一种比较综合的需求(问题)解决方案。

4、大数据和以前的数据相比，有4个特点（4V）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、value（价值）。

5、主要区别还是在“海量”这个方面。数据库就像一个池塘，一个湖的数据，大数据就类似一个大海的数据，处理的数量级、速度、效率都不是一个级别的。如果用数学的说法就是子集的概念，大数据包含数据库，数据库是大数据的子集。

6、然后是微软的SQLserver，做的也很好，当然还有DB2等做得也不错，这些都是大型的数据库，如果掌握的全面的话，可以保证数据的安全.然后就是些小的数据库aess，mysql等，适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据。

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