云计算和大数据如何共同驱动数据库发展？ (云计算 大数据 数据库)
随着互联网和移动互联网的发展，数据量呈现爆炸式增长。传统的关系型数据库已经无法满足大数据存储、处理、分析所需的高速度、高可靠性、高扩展性等需求。而在这种情况下，云计算和大数据成为了数据库发展的两大驱动力。本文将详细介绍云计算与大数据的定义、特点以及如何共同驱动数据库发展。
一、云计算和大数据的概念及特点
1. 云计算
云计算是一种利用互联网实现服务共享的计算模式，可以通过无需建设物理基础设施、随时随地获得服务以及按需付费等特点，提供高效、灵活的计算资源和服务。云计算分为公有云、私有云和混合云三个层次。
2. 大数据
大数据是一个相对而言的概念，指的是数据量太大，无法通过常规的数据管理工具进行处理、存储、共享和分析的数据。其典型特征是数据的规模巨大、速度快、种类繁多、价值密度低。
二、云计算和大数据对数据库发展的影响
1. 云计算对数据库发展的影响
云计算为数据库提供了新的运行模式，使得数据库能够以更便捷、更灵活的方式为用户提供服务。云计算可将数据库系统组合为一个服务，以符合用户的不同需求和预算限制。在云计算中，用户可以轻松地从云服务提供商那里领取一个数据库，而对于企业来说，不再需要自己购买、部署和维护。同时云计算还能提供大规模的分布式数据库服务，以更高效、更低成本的方式管理企业数据。
2. 大数据对数据库发展的影响
随着大数据的快速发展，传统的关系型数据库在处理大数据时已经无能为力。处理大数据的新型数据库系统在很大程度上源于分布式计算的思想，通过集群和并行操作，大大提高了数据处理的速度和效率。这一新型数据库系统的带头人就是强大的大数据工具Hadoop。Hadoop独有的MapReduce框架，使得大数据可被切分为很多“块”，这样的话它就可以被充分利用集群资源，并快速处理大数据集。
三、云计算和大数据如何共同驱动数据库发展
云计算和大数据的共同发展深刻地改变了数据库的运行和管理方式。在这个新的领域中，传统的数据存储和处理方式已经无法适应无限增长的数据量。因此，数据库的发展必须遵循两个关键方向：
1. 分布式模式
基于大数据的存储和处理需要，新的数据库系统必须在分布式模式下运行。因为Hadoop的出现，分布式数据库的发展已经成为行业发展的趋势，它的分布式计算模式可以解决大数据存储、管理和分析的问题。此外，云计算的出现更促进了分布式模式的发展，大家可以通过云服务提供商的帮助，来实现更为高效的数据处理方式。
2. 复合式模式
数据库系统不能只提供存储和查询的功能，而应该是一种复合式的服务平台。在当前市场属性下，用户无法自由选择数据库和操作系统来搭建一个完整的服务。eruditeDB™等基于云架构的数据库，可以利用云计算的优势，帮助企业构建符合用户需求的完整服务，把自然语言处理、机器学习、自动化分析等新一代的技术融入到数据库系统中。
综上所述，云计算和大数据已经成为了推动数据库发展的最为重要的两个驱动力。随着移动互联网的逐步普及和大数据的迅猛发展，数据库必须实现更强大、更灵活、更高效的操作，这两个因素将同时成为数据库系统不可或缺的关键发展趋势。
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云计算和大数据是什么关系
云计算和大数据能做什么，很多人都分不清楚，那么云计算与大数据的关系是什么呢？今天就给大家简单的分析一下。
云计算：云计算是通过互联罩山网提供全球用户计算力、存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。云计算，简单说就是把你自己电脑里的或基银者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在比较有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。
大数据：大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合，为互联网信息处理提供软件基础。大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。
云计算与大数据的关系：
云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据存储与计算。大数据是应用，没有大数据，云计算就缺少了目标与价值。两者都需要人工智能的参与，人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。这才是：云计算与大数据真正的出口！
而商业智能中的智能从何而来？方法之一就是通过大数据这个工具来对大量数据进行处理，从而得出一些关联性的结论，从这些关联性中来获得答案，因此，大数据是商业智能的一种工具。 而大数据要分析大量的数据，这对于系统的计算能力和处理能力要求是非常高的，传统的方式是搏闷宴需要一个超级计算机来进行处理，但这样就导致了计算能力空的时候闲着、忙的时候又不够的问题， 而云计算的弹性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用，因此，云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。
大数据和云计算在技术体系滑枝结构上，都是以
分布式存储
和分布式计算为瞎氏基础，所以二者之间的联系也比较紧密。
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，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式
数据挖掘
。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、
虚拟化技术
。
从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。
云磨让散计算的特点
1、虚拟化技术。
必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是云计算最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，正是通过虚拟平台对相应终端操作完成
数据备份
、迁移和扩展等。
2、动态可扩展。
云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。
3、按需部署。
计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而
云计算平台
能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。
4、灵活性高。
目前市场上大多数IT资源、软、硬件都支持虚拟化，比如存储网络、操作系统和开发软、硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理，可见云计算的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算。
1、
大数据（big data），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，埋嫌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
2、
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。
之间的关系可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
云计算的特点：
1、虚拟化技术。
必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是云计算最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上弯唤手是没有任何联系的，正是通过虚链巧拟平台对相应终端操作完成数据备份、迁移和扩展等。
2、动态可扩展。
云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。
3、按需部署。
计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。
大数据是收集海量的数据，然后依靠云计算进行分析结果。
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