简述大数据的特征及其管理方式与传统数据库的区别。
大数据的特征包括数据量大、数据类型多样、数据速度快和数据价值密度低。大数据管理方式与传统数据库的区别在于，大数据管理需要采用分布式计算和存储技术，如Hadoop和Spark，以处理海量数据；而传统数据库主要采用集中式结构，适用于处理结构化数据。
此外，大数据管理还需要使用机器学习和数据挖掘等技术，以发现数据中的模式和趋势，从而提供更深入的洞察和决策支持。
cm0304怎么增加大数据库
要增加大数据库的容量，可以考虑以下几个步骤：1.增加硬盘空间：可以通过添加更多的硬盘或扩展已有硬盘的容量来增加数据库的存储空间。可以选择内部硬盘或外部存储设备，具体的选择取决于服务器和数据库的需求。2.数据库分区：将数据库按照特定的标准，如时间、地理位置或业务等分成多个分区，每个分区可以存储一部分数据。这样可以将数据分散到多个存储设备上，提高数据库的性能和可用性。3.数据库压缩：通过压缩数据库中的数据来减小存储空间。可以选择不同的压缩算法和工具进行数据压缩，以减小数据库的存储需求。4.数据库索引优化：通过对数据库中的索引进行优化，可以提高查询性能，减少存储空间的需求。可以考虑使用更适合具体数据库和查询需求的索引类型和数据结构。5.数据库分片：将数据库按照特定的规则分成多个分片，每个分片可以存储一部分数据。这样可以将数据分散到多个服务器上，提高数据库的扩展性和性能。6.数据库集群：搭建数据库集群，将数据库分散到多个服务器上，通过负载均衡和数据复制等技术，提高数据库的可用性和性能。需要根据具体的数据库系统和业务需求来选择适当的增加数据库容量的方法。如有需要，建议咨询相关的数据库管理员或专业人士。
学数据库还是学大数据
学大数据。
大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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。
(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。
大数据需要特殊的技术，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。
大页内存对数据库性能影响
更大的内存页面意味着更高的缓存命中率,因为TLB缓存的容量是一定的,它只能缓存指定数量的页面,在这种情况下,缓存2MB的大页能够为系统提高缓存的命中率,从而提高系统的整体性能。除了较少页表项和提高缓存命中率之外,使用更大的页面还可以提高内存的访问效率,对于相同的1GB内存,使用4KB的内存页需要系统处理262,144次,但是使用2MB的大页却只需要512次,这可以将系统获取内存所需要的处理次数降低几个数量级。
大数据时代需要哪些数据库技术
数据库技术的发展实际上取决于互联网发展过程中需求的不断升级。如果数据是小钱钱，那么数据库就好比古代的布袋，皮钱包再到如今的电子钱包。演变就是为了适应需求的变化。总的来说，根据数据库原理的不同，可以分为关系型数据库，NoSQL数据库以及时序数据库。下面就为大家简单介绍下这几类数据库的特点以及应用场景：
关系型数据库
关系型数据库是比较传统的数据库，其中包括SQLServer，Oracle，DB2，MySQL等。关系型数据库是基于行存储的，适合结构化实体的存储，读写性能比较平均，支持复杂条件查询。但对于非结构化数据的存储就有些吃力了。
NoSQL数据库
NoSQL数据库的代表非MongoDB莫属，如今，随着MySQL8的出现，NoSQL数据库的选择也变得多样起来。NoSQL数据库包括文档型数据库，列存储数据库等。这类数据库很好的支持了非结构化数据的存储，但是部分此类数据库由于其底层实现，读性能相较于写性能来说要优异许多。举个栗子，GoogleCloudDataStore是一款文档型数据库，其底层基于列索引的BigTable实现。当插入一个JSON对象时，内部需要很多操作来完成对象的保存，相较于关系型数据库的插入操作要麻烦一些。
时序数据库
时序数据库是一个新兴的概念，目前比较流行有InfluxDB，国内初创公司涛思数据的TDengine也是不错的选择。时序数据库适用于物联网传感器数据的存储以及应用日志收集等场景。通过名字就可以看出该类数据库存储的数据基本都是通过时间戳索引的，因此同样不支持复杂的条件查询。
结语
关系型数据库，NoSQL数据库以及时序数据库的选择取决于要存储的数据类型，应用场景。但在互联网如此发达的今天，还要应对高并发，高可用的挑战。也就有了后来的读写分离，故障转移，读拷贝等技术的出现，同时也诞生了应用缓存Redis，消息队列Kafka等来缓解数据库的压力。在选择数据库时，根据应用场景，数据类型选择最合适的就好。
