传统数据库处理方式和大数据处理方式的区别

文件系统把数据组织成相互独立的数据文件，实现了记录内的结构性，但整体无结构；而数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。

在文件系统中，数据冗余度大，浪费存储空间，容易造成数据的不一致；数据库系统中，数据是面向整个系统，数据可以被多个用户、多个应用共享使用，减少了数据冗余。

文件系统中的文件是为某一特定应用服务的，当要修改数据的逻辑结构时，必须修改应用程序，修改文件结构的定义，数据和程序之间缺乏独立性；数据库系统中，通过DBMS的两级映象实现了数据的物理独立性和逻辑独立性，把数据的定义从程序中分离出去，减少了应用程序的维护和修改。

文件系统和数据库系统均可以长期保存数据，由数据管理软件管理数据，数据库系统是在文件系统基础上发展而来。

主要区别在于，现在的大数据包括非结构化数据，并且可以从各种数据中提取有用的信息，比如邮件、日志文件、社交多媒体、商业交易及其他数据。比如，保存在数据库里的一家连锁零售商店的某商品的销售图表数据。对这些数据的获取就不是大数据范畴的问题。大数据应用的一个主要特点是实时性或者近实时性。大数据比传统数据存储更需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基础设备。

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