database:长时间存储在计算机中的有组织的、可共享的数据集合。数据库管理系统(dbms)提供数据定义、操作和描述的语言，以及数据库的操作、管理、建立和维护，一般指数据库管理软件。如:sqlserver、orcal、mysql数据库系统(dbs):一般指引入数据库后的系统结构，一般由数据库组成。数据库管理系统、应用系统、数据库管理员和用户。
扩展数据:数据库管理系统是一个数据操作软件，可以提供数据的录入、修改和查询。它具有数据定义、数据操作、数据存储和管理、数据维护和通信等功能，可以供多个用户使用。此外，数据库管理系统的发展与计算机技术的发展密切相关。此外，近年来，计算机网络逐渐成为人们生活的重要组成部分。
6、大数据和云计算的关系?大数据，顾名思义，指的是大量的数据。或者大量的数据。它是一种现代的分析决策手段或方法。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键就在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。
其特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。随着云时代的到来，大数据受到越来越多的关注。分析师团队认为，Bigdata通常用于描述一家公司创建的大量非结构化数据和半结构化数据，当下载到关系数据库进行分析时，会花费太多的时间和金钱。
7、什么叫大数据怎么理解大数据1。“大数据”是一种信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策、洞察和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化。2.麦肯锡全球研究院给出的定义是:规模远远超出传统数据库软件工具在获取、存储、管理和分析方面能力的数据集，具有数据规模海量、数据流动迅速、数据类型多样、价值密度低四大特征。3.大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。
4.从技术角度来说，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。5.随着云时代的到来，大数据受到越来越多的关注。
8、大数据正在如何改变数据库格局大数据是如何改变数据库结构说到“数据库”，大多数人会想到有着30多年历史的RDBMS。然而，这可能很快就会改变。大量新的竞争者正在争夺这个重要的市场。他们的方法五花八门，但都有一个共同点:极度专注于大数据。大部分推动新数据迭代的衍生品都是基于底层大数据的3V特性:数量、速度、种类。本质上，今天的数据比以往任何时候都更快、更大、更多样化。
“基本上，它们不能扩展到大量、快速或不同种类的数据。”一家数据分析和数据科学咨询机构的总裁格雷戈里认为。这是哈特汉克斯最近发现的。直到2013年左右，营销服务组织使用了不同的数据库，包括MicrosoftSQLServer和Oracle Real Application Cluster(RAC)的组合。“我们注意到，随着数据的不断增长，我们的系统处理信息的速度不够快，”一家技术开发公司的负责人肖恩说。
9、在大数据时代,关系型数据库有哪些缺点关系数据库在大数据时代有哪些劣势？1)关系数据库的主要特征是数据的集中控制。在文件管理方法中，文件是分散的，每个用户或每个进程都有自己的文件。这些文件一般是不相关的，所以不能统一控制、维护和管理。而数据库很好地克服了这个缺点，可以集中控制、维护和管理相关数据。2)数据独立性，数据库中的数据独立于应用程序，包括物理独立性和逻辑独立性，为数据库的使用、调整、优化和进一步扩展提供了方便，提高了数据库应用系统的稳定性。
10、大数据与数据挖掘有什么关系?数据挖掘是基于数据库理论、机器学习、人工智能和现代统计学的一门迅速发展的交叉学科，在许多领域都有应用。涉及到很多算法，比如机器学习衍生的神经网络和决策树，基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，相关分析等，数据挖掘的定义是从海量数据中发现有意义的模式或知识。大数据有三个重要特征:数据量大、结构复杂、数据更新快。
