Är Big Data en databas?

Data anses vara råa fakta och siffror. Big Data anses vanligtvis till en mycket stor mängd data för lagring och bearbetning eller när data i sig är Big kallas Big Data. Data i enorm volym och olika sorter kan betraktas som Big Data. Medan databasen är en insamling av data. Vi lagrar data eller Big Data i någon typ av databas. Så Big Data kan inte vara en databas. Big Data kan vara en enhet i DB.

Databas

En databas (DB) är en organiserad samling strukturerade data. En databas är en samling relaterad information. DB lagrar och åtkomst till data elektroniskt. En databas lagras som en fil eller en uppsättning filer på magnetisk skiva eller tejp, optisk disk eller någon annan sekundär lagringsenhet. En databas är en datastruktur som lagrar organiserad information. Databaser administreras för att underlätta lagring av data, hämtning av data, modifiering av data och radering av data. Databasen tillåter bearbetning av olika databehandlingsoperationer. Databaser stärker lagring och kontroll av information. Databaser gör informationsadministration enkel. Alla databasutvecklare med vissa uppsättningar syntax kan behandla databasen.

Big Data

Data förändrar vår värld och vårt sätt att leva i en aldrig tidigare skådad takt. Big data är den nya vetenskapen att analysera och förutsäga mänskligt och maskinligt beteende genom att behandla en mycket enorm mängd relaterad data. Big data avser snabb tillväxt i volymen av strukturerade, semistrukturerade och ostrukturerade data. Det beräknas generera 50 000 Gb data per sekund under 2018. Den hastighet med vilken data har genererat ett behov att lagras och behandlas effektivt. Big Data skapas från flera källor och anländer i flera format. Big Data betyder på ett sätt bara "all data". Big data kan beskrivas i termer av datahanteringsutmaningar som - på grund av ökad volym, hastighet och olika data - inte kan lösas med traditionella databaser. Big data kommer från sensorer, enheter, video / ljud, nätverk, loggfiler, transaktionsapplikationer, webb och sociala medier - mycket av det genereras i realtid och i mycket stor skala.

Kan Big Data ersätta databasen

En DB är en samling relaterade data. Det finns två typer av databaser - Relationsdatabashanteringssystem medan andra är icke - relationsdatabashanteringssystem. Icke-relationell databas kallas också NoSQL. Vi lagrar olika typer av data i olika databaser. Vi lagrar strukturerade data i relationella databaser. Det finns olika typer av databaser som SQL, Oracle, SQL Server, DB2, Teradata. Vi lagrar semistrukturerade eller ostrukturerade data i icke-relationella databaser. Vi väljer databaser baserade på datatyper. Om vi ​​lagrar och kan bearbeta en mycket stor mängd data i databaser, kan vi definitivt lagra och bearbeta Big Data genom relationella eller icke-relationella databaser. Nej, Big Data kommer inte att ersätta databaser. I en eller annan form kommer vi att använda SQL-databaser för att lagra och bearbeta Big Data. I detta avseende är Big Data helt separat från DB.

Skillnaden mellan Big Data och databas

  • Big Data är en term som används på datauppsättningar vars storlek eller typ överstiger traditionella relationsdatabasers förmåga. En traditionell databas kan inte fånga, hantera och bearbeta den stora mängden data med låg latens medan databas är en samling av information som är organiserad så att den enkelt kan fångas, nås, hanteras och uppdateras.
  • Big Data hänvisar till teknologier och initiativ som involverar data som är för olika, dvs sorter, snabbt förändrade eller massiva för färdigheter, konventionell teknik och infrastruktur för att adressera effektivt medan databashanteringssystem (DBMS) extraherar information från databasen som svar på frågor men det i begränsade förhållanden.
  • Big Data kan vara alla typer av data medan DB kan definieras genom ett schema.
  • Big Data är svårt att lagra och bearbeta medan databaser som SQL, data enkelt kan lagras och bearbetas.

Varför Big data är så populärt?

Big Data är så populärt på grund av följande egenskaper:

  • Volym: Volym är förmodligen den mest kända egenskapen hos big data. Som vi vet att nästan 90% av dagens data skapades under de senaste åren. Volym spelar en viktig roll när man överväger Big Data.
  • Variation: När vi talar om Big Data, måste vi ta hänsyn till data i alla format som hantering av strukturerade, semistrukturerade och ostrukturerade data. Vi fångar in alla sorters data oavsett om det är en pdf, bild, klick på webbplatsen, bilder och videor. Dessa mix av varianter av data är mycket svåra att lagra och analysera.
  • Hastighet: Hastighet är hastigheten eller hastigheten vid vilken data genereras, klickas, uppdateras, produceras och nås. Facebook genererar 500 ton data per dag. YouTube laddar upp 400 timmar videor per minut. Google översätter miljarder sökningar per dag.
  • Variabilitet: Den inkonsekvens som visas av data ibland kommer att bromsa processen ibland. Det är flera datadimensioner på grund av flera datakällor.
  • Veracity: Det hänvisar till din datain noggrannhet. Hur exakta är dina uppgifter och hur meningsfullt det är för analysen baserad på den?

Slutsats

Google Map berättar den snabbaste rutten och sparar tid. Amazon vet vad du vill köpa? Netflix rekommenderar dig att lista med filmer, som du kanske är intresserad av att titta på. Om Big Data kan allt detta idag - föreställ dig vad det kommer att kunna bli i morgon. Mängden tillgängliga data kommer bara att öka, och analystekniken kommer att bli mer avancerad. Big Data kommer att vara lösningen på ditt smarta och avancerade liv. Kanske får du ett meddelande på din smartphone som föreskriver vissa läkemedel för att du tidigare kan stöta på hälsoproblem. Big Data kommer att förändra ett liv - som vi tittar på. Databasen som SQL eller NoSQL är ett verktyg för att lagra, bearbeta och analysera Big Data.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till Är Big Data en databas. Här har vi diskuterat grundläggande begrepp om Big Data och hur de skiljer sig från en DB. Du kan också titta på följande artiklar:

  1. Data Scientist vs Big Data | skillnader
  2. De bästa Big Data Analytics-verktygen
  3. Användbar guide för intervjufrågor i Big Data
  4. Karriärer inom Big Data
  5. Big Data Analytics-jobb: guide
  6. Guide till Big Data Architecture

Kategori:

Big Data