云与数据库：数据管理的本质区别(云和数据库的区别)

随着数据时代的到来，数据成为了企业竞争优势的重要组成部分。然而，在面对海量、异构、实时的数据时，传统的数据管理方式已经无法胜任，云计算和数据库成为了数据管理的两个重要选择。本文将会探讨云与数据库在数据管理方面的本质区别。

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一、数据存储方式的不同

传统的数据库将数据存储在本地的计算机上，而云则使用虚拟化技术将数据存储在远程服务器上。数据库的数据存储方式比云更加稳定和可靠，因为它不依赖于互联网的连通性，数据尤其是敏感数据更加安全。由于云基于互联网环境进行存储，因此数据的可用性和可靠性依赖于网络连接的可靠性。如果网络连接出现问题，访问云保存的数据将会受到影响。

二、数据的管理方式的不同

数据库是一种通过结构化查询语言（SQL）进行管理的关系型数据存储方式。它通过表、列、行等结构将数据组织起来，使得用户可以快速地进行查询、排序、过滤等操作。此外，数据库在数据的安全性、可靠性、一致性等方面也做得非常好。云计算则采用非关系型的数据库，在数据的应用和处理方面更加灵活。由于数据的结构和模式不需要事先定义，云计算在处理非结构化数据和大型数据方面具有很大的优势。云计算的数据管理方式不需要固定的表、结构和模式，更加灵活。

三、数据的访问方式的不同

数据库是一个需要在本地安装的软件，用户可以通过相应的界面进行访问。每个用户需要拥有自己的访问权限才能进行操作。但是，云计算可以提供较为便捷的数据访问方式，用户可以通过互联网访问云端数据。用户不需要安装任何额外的软件也可以进行操作。不同的云服务提供商会提供不同的数据访问方式，用户可以根据自己的需求进行选择。

四、数据的处理能力的不同

由于数据库本地存储数据，因此处理速度更快、更可靠。数据库能够支持多种处理方式，如事务、触发器、视图等。对于企业级的应用来说，数据库能够提供更完善的数据处理和管理功能。云计算则具有良好的可扩展性和弹性。云计算能够通过分布式处理将计算任务分担在多个节点之间，从而提高数据处理速度。

五、数据安全问题的不同

数据安全是数据管理的重要组成部分。数据库通过加密、访问授权等技术保证了数据的安全性。此外，数据库的应用程序也能够提供安全性管理。云计算作为一种公共云，数据的安全性往往会受到一定的压力。云计算的安全性主要依赖于云服务提供商所提供的安全措施。用户需要注意云服务提供商的隐私条款、安全措施等方面，确保用户数据的安全性。

六、数据的价格问题

数据库的价格比云服务要昂贵得多。数据库需要用户根据不同的需求进行购买和安装，用户还需要负责对数据库进行维护和管理。而云服务则可以根据用户的需求提供相应的服务，用户只需支付使用的费用即可。对于小企业来说使用云计算更加划算且不需要花费过多的精力进行维护。

综上所述，云计算与数据库在数据管理方面存在着本质的区别。数据库在数据存储、管理、处理和安全方面做得更好；而云计算在数据访问、处理、扩展性和弹性方面表现更加灵活。在实际使用过程中，用户应该根据自己的需求选择适合自己的数据管理方式。

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• 大数据和云计算的区别那个更好点

大数据和云计算的区别那个更好点

◆ 概念的不同

从宏观的概念上来讲，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。同时，大数据必须有云作为它的基础架构，才能得以顺畅推广并体现出强大的实用价值。

◆ 目标受众的区别

双方的目标受众也是不一样的，云计算代表着一种IT层面的解决方案，是面向CIO的；而大数据则是一种战略构架，是面向管理者和业务层的，它能让我们在业务上展示出更强大的竞争力，完全提升综合实力。

云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：

1、集成度更高。一个标准机箱更大限度完成特定任务。

2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问更优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。

3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗更低。

4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。

5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。

6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

云计算与大数据侧重点不同

　　云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

　　大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

通过二者的定义我们可以了解到，云计算注重资源分配，是硬件资源的虚拟化;而大数据是海量数据的高效处理。大数据与云计算之间并非独立概念，而是关系非比寻常，无论在资源的需求上还是在资源的再处理上，都需要二者共同运用。

　　云计算与大数据相辅相成

　　首先，云计算将计算资源作为服务支撑大数据的挖掘，而大数据的发展趋势是对实时交互的海量数据查询、分析提供了各自需要的价值信息;

　　其次，大数据挖掘处理需要云计算作为平台，而大数据涵盖的价值和规律则能够使云计算更好的与行业应用结合并发挥更大的作用;

　　况且，大数据的信息隐私保护是云计算大数据快速发展和运用的重要前提，而云计算与大数据相结合将可能成为人类认识事物的新的工具。

　　随着互联网的发展以及企业需求的扩大，云计算的未来必将广阔，而现在可谓是入手云计算的绝佳时机。

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