大数据时代的数据库的创新与发展
数据库技术的现状与发展趋势
数据库技术的现状与发展趋势随着信息化时代的到来，数据已成为了企业和个人非常重要的资源，而数据库作为数据存储和管理的基础工具，扮演了至关重要的角色。
在这个互联网万物互联的时代，数据库技术也在不断地发展和创新，越来越多的新技术被应用于数据库，也有越来越多的挑战等待着数据库技术的发展。
本文将会就数据库技术的现状与发展趋势进行探讨。
一、数据库技术的现状数据库技术的发展可以追溯到上世纪60年代，当时主要侧重于文件管理和数据存储方面，其后，关系型数据库开始出现，SQL语言也逐渐被普及。
在这个时期，数据库技术主要应用于企业内部信息管理和数据存储领域。
随着1990年代互联网的出现，数据库技术也开始进入了一个新时期。
关系型数据库成为了互联网数据存储和管理的主流技术。
异构数据库技术在此时也开始出现，企业开始感受到数据库技术对商业竞争力的重要性。
在进入21世纪后，云计算和大数据成为了两大热点技术，数据库技术也紧随其后。
云数据库和NoSQL数据库开始受到人们的关注，通过云数据库可以实现企业内部资源共享，在处理大数据时，NoSQL数据库显现出了它的高性能和高可扩展性，受到了许多大型企业和科学研究机构的青睐。
总之，当前数据库技术已呈现出如下的主要特点：1. 大数据技术已成为数据库领域的重要热点，NoSQL数据库处理大数据的能力逐渐受到业内认可。
2. 数据库技术已从企业内部数据管理拓展到互联网上的数据存储、管理和共享领域。
3. 云计算和虚拟化技术的发展，为数据库技术提供了更好的基础环境。
二、数据库技术的发展趋势数据库技术的发展与人们对数据的需求和对数据库高效性、易用性和安全性等要求的提升密不可分，未来数据库技术的发展趋势将有如下几个方向：1. 数据库技术将进一步与人工智能等技术结合，数据挖掘和数据分析的技术成为数据库技术的重要组成部分。
2. 数据库技术将更加注重数据的安全性，数据隐私和保密成为数据库技术设计的重点。
3. 云计算和虚拟化技术的发展将会带动云数据库的更广泛应用。
数据库在大数据时代的应用
数据库在大数据时代的应用随着信息技术的高速发展，大数据已经成为了信息化时代的重要标志。
而数据库作为大数据时代的重要组成部分，在数据存储、管理和分析方面的应用越发广泛。
本文将详细介绍数据库在大数据时代的应用，包括大数据时代的特点、数据库的类型、常见的数据库管理软件以及数据库在大数据中的应用。
一、大数据时代的特点大数据时代有三个典型特点：数据规模庞大、数据类型复杂和数据处理速度快。
传统的数据存储、管理和分析方式难以满足大数据的需求，于是数据库等新型数据存储方式开始逐渐被应用。
二、数据库的类型数据库通常可分为两大类：关系型数据库和非关系型数据库。
1.关系型数据库关系型数据库是以表格形式存储数据的一种方式。
其最大的特点是具有数据一致性，多表之间可以通过固定的关联方式进行数据的查询和管理。
常用的关系型数据库有 MySQL、Oracle、SQL server 等。
2.非关系型数据库非关系型数据库相对于关系型数据库而言，它没有固定的表结构。
其最大的特点是高可扩展性和高性能。
常用的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Couchbase 等。
三、常见的数据库管理软件1.MySQLMySQL 是一款开源免费的关系型数据库管理系统。
其具有高可靠性、可伸缩性和灵活性等特点，因此被广泛应用于各个领域。
2.OracleOracle 是一款商业化的关系型数据库管理软件，其具有高可靠性、可伸缩性、高安全性和高性能等特点。
Oracle 应用领域广泛，包括金融、物流、电信、能源等等。
3.SQL ServerSQL Server 是微软公司开发的关系型数据库管理软件。
其优点包括易于使用、易于扩展和高性能等。
四、数据库在大数据中的应用在大数据时代，数据库扮演着重要的角色。
数据库可以用于存储大数据量，提高数据的管理效率，并能将大量数据转化成有价值的信息和知识。
以下是数据库在大数据中的典型应用：1.存储海量数据通过存储数据在数据容量和数据类型方面的性能优化，数据库可以存储大规模的数据和多样化的数据类型。
数据库新技术及发展趋势
数据库新技术及发展趋势随着信息时代的到来，数据库技术也在不断发展和创新。
新技术的应用不仅提升了数据库的性能和容量，还改变了数据库的管理和使用方式。
本文将介绍一些当前数据库领域的新技术，并探讨其发展趋势。
一、云计算与数据库云计算是近年来快速发展的技术，其将计算资源和存储资源通过互联网提供给用户使用。
数据库作为云计算的重要组成部分，也在不断发展。
1.1 云数据库云数据库是基于云计算平台的数据库服务，用户无需购买和维护硬件设备，只需通过网络访问云上的数据库。
云数据库具有高可用性、弹性扩展和灵活性等特点，成为企业数据管理的新选择。
1.2 数据库即服务（DBaaS）数据库即服务是云计算的一种模式，用户无需关注数据库的底层技术和运维工作，只需通过简单的接口就能快速创建和管理数据库。
DBaaS提供了灵活的数据库服务，使用户能够专注于业务逻辑的开发。
二、大数据与数据库大数据的快速发展对数据库提出了新的挑战和需求。
为了应对大数据的存储和处理需求，数据库技术也在不断创新和改进。
2.1 分布式数据库分布式数据库将数据分布在多个节点上进行存储和处理，提高了数据库的可伸缩性和容灾性。
分布式数据库能够处理大规模数据，并支持并行查询和分布式事务。
2.2 列式数据库传统的关系型数据库以行为单位存储数据，而列式数据库以列为单位存储数据。
列式数据库适用于大数据场景，能够提高查询性能和压缩比率。
列式数据库在大数据分析和数据仓库等领域有广泛的应用。
三、人工智能与数据库人工智能技术的发展也对数据库提出了新的要求和挑战。
数据库需要支持大规模数据的存储和处理，并能够处理复杂的查询和分析需求。
3.1 图数据库图数据库以图的形式存储数据，并提供了高效的图查询和分析功能。
图数据库适用于处理复杂的关系和图结构数据，广泛应用于社交网络分析、推荐系统和欺诈检测等领域。
3.2 内存数据库内存数据库将数据存储在内存中，提供了低延迟和高并发的数据访问能力。
内存数据库适用于实时数据处理和高性能应用场景，如金融交易系统和实时监控系统。
数据库技术的发展趋势
数据库技术的发展趋势随着数字化时代的到来，数据成为了一种宝贵资源。
数据库技术作为数字化时代的重要组成部分，也在不断地发展和创新。
本文将探讨数据库技术的发展趋势。
1.云端化随着互联网的普及和云计算的兴起，越来越多的企业开始将数据库迁移到云端。
云端化的优势在于具有更高的可扩展性和可靠性。
云端化的数据库不仅能够提高数据的安全性，还能够有效地降低企业的成本。
随着云计算领域的不断发展和创新，云端化的数据库技术也将不断地发展和完善。
2.大数据随着社交网络、物联网等大量数据的产生，数据的储存量也呈现出爆发式的增长。
传统的关系数据库很难应对如此海量的数据存储和处理。
因此，大数据技术的出现给数据库带来了一次革命性的变革。
Hadoop和NoSQL等大数据相关技术已经成为数据库领域的重要发展方向。
未来，大数据技术将会继续推动数据库技术的发展。
3.人工智能人工智能的兴起将会为数据库技术带来新的发展机遇。
在传统数据库中，数据只是被动地被存储和查询。
但是，随着人工智能技术的不断发展，数据库将被赋予更多的智能技能，如自动分析数据、自动优化数据结构等。
未来，人工智能技术将会与数据库技术结合得更加紧密，创建出新的数据库应用场景。
4.区块链区块链技术的出现正在改变着传统的数据库技术。
与传统的关系型数据库相比，区块链数据库具有更高的安全性和去中心化特性。
因此，区块链技术将在数据存储领域取得越来越大的进展。
未来，区块链技术将逐渐成为数据库技术的重要领域之一。
5.物联网物联网的兴起也将推动数据库技术的发展。
物联网产生的数据具有更多的复杂性和多样性，需要更加完善的数据库技术进行存储和管理。
未来，数据库技术将继续为物联网的发展提供支持和保障。
总结随着数字化时代的到来，数据库技术也在不断地发展和创新。
云端化、大数据、人工智能、区块链和物联网等技术的兴起正在推动数据库技术的发展。
这些发展趋势不仅将使数据库技术更加智能化、安全化和高效化，也将为我们的数字生活带来更多的便利和惊喜。
数据库技术发展趋势与创新应用
数据库技术发展趋势与创新应用随着信息技术的飞速发展和数字化需求的增加，数据库技术作为信息存储和管理的核心工具之一，正迎来新的发展机遇和创新应用。
本文将探讨数据库技术发展的趋势，并介绍其在创新应用方面的展望。
一、云数据库的兴起随着云计算的普及和快速发展，云数据库成为了数据库领域的一个重要发展方向。
云数据库以其高可用性、弹性伸缩和灵活性等特点，成为了许多企业和组织存储和管理数据的首选。
云数据库的兴起不仅改变了传统数据库管理的方式，还提供了更多的功能和服务，如数据分析、数据挖掘和机器学习等。
二、大数据与数据库融合大数据的出现对数据库技术提出了新的挑战和机遇。
传统的关系型数据库在处理大数据时面临着性能瓶颈和存储限制的问题。
为了应对这些挑战，一些新兴的数据库技术如列存储数据库、图数据库和NoSQL数据库等应运而生。
这些数据库技术采用了不同的数据组织和查询方式，以更好地支持大数据处理和分析。
三、人工智能与数据库的结合人工智能的快速发展也为数据库技术的创新应用提供了新的契机。
基于机器学习和深度学习的人工智能算法对数据的存储和处理提出了新的要求，传统的数据库技术已经难以满足这些需求。
因此，一些新兴的数据库技术如图数据库和知识图谱成为了人工智能领域研究的热点。
这些数据库技术能够更好地建模和管理复杂的知识和关系，提供更准确和高效的查询和分析功能。
四、物联网与数据库的连接随着物联网技术的广泛应用，数据库技术也面临着新的挑战和机遇。
物联网技术产生的海量数据和复杂的数据关系对数据库的性能和扩展性提出了新的要求。
因此，一些新兴的数据库技术如分布式数据库和边缘计算等应运而生。
这些数据库技术能够在边缘设备上进行数据分析和处理，提供更快速和实时的查询和响应能力。
五、数据库的创新应用除了以上提到的数据库技术发展趋势，还有许多创新应用值得关注。
例如，数据库在金融领域的应用可以帮助银行等金融机构进行远程交易和风险分析；在医疗领域的应用可以支持医生进行患者数据的管理和协作诊断；在教育领域的应用可以提供个性化教育和学习跟踪等。
数据库技术的发展现状及趋势
数据库技术的发展现状及趋势一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，数据库技术作为信息技术的核心组成部分，已经深入到各行各业，成为了现代社会运转不可或缺的基础设施。
本文旨在全面探讨数据库技术的当前发展现状，以及未来可能的发展趋势。
我们将从数据库技术的历史沿革出发，分析当前主流数据库技术的特点和应用场景，然后深入探讨数据库技术在云计算、大数据等新技术背景下的创新应用，最后展望数据库技术的未来发展趋势，以期对数据库技术的发展提供全面的理解和前瞻性的思考。
在本文中，我们将重点关注数据库技术的性能优化、可扩展性、安全性、智能化等方面的发展现状，并深入探讨这些技术如何满足现代社会对数据处理的高效率、高可靠性、高安全性的需求。
我们也将关注数据库技术在应对数据爆炸式增长、数据类型多样化、数据处理实时化等挑战方面的创新实践。
通过本文的阐述，我们希望能够为数据库技术的研究者、开发者、使用者提供一个清晰的技术发展脉络，以及对未来技术发展的预见和启示。
我们也希望通过本文的探讨，能够促进数据库技术的进一步发展，推动信息技术在各个领域的应用创新，为构建数字中国、智慧社会提供强大的技术支持。
二、数据库技术的发展历程数据库技术的发展历史可以追溯到上世纪60年代，经历了从简单到复杂、从集中式到分布式、从关系型到非关系型等多个阶段。
初始阶段（1960s-1970s）：在60年代末期，随着计算机技术的兴起，数据库技术开始萌芽。
此时，数据库主要以层次模型（Hierarchical Model）和网状模型（Network Model）为主，这些模型主要用于处理大规模、复杂的数据结构。
关系型数据库阶段（1970s-1990s）：随着关系理论的发展，关系型数据库（RDBMS，Relational Database Management System）开始崭露头角。
以SQL（Structured Query Language）为基础，关系型数据库提供了统一的数据查询和操作方式，极大地简化了数据处理和管理的复杂性。
数据库技术的现状与未来发展
数据库技术的现状与未来发展数据库技术是信息化时代的基石，随着大数据时代的到来，数据库技术的发展进入了一个高速变革的时期。
本文主要讨论数据库技术的现状和未来发展趋势。
一、数据库技术的现状目前，数据库技术已经成为企业信息化建设不可或缺的一部分。
在数据库领域，关系型数据库仍然是主流。
然而，随着互联网技术的普及和应用，为满足迅猛增长的数据需求，大数据和NoSQL数据库技术开始崭露头角，并逐渐流行起来。
1.关系型数据库技术关系型数据库是以关系模型作为基础的数据库，目前最常用的关系型数据库软件是Oracle、MySQL和SQL Server等。
它们具有结构化、稳定、安全、高可靠性和容错能力强等优点，所以一直是各行各业常用的数据库。
2.大数据技术随着物联网、云计算等新兴技术的发展，数据的产生速度飞快、规模巨大。
为了有效的处理和管理这些数据，大数据技术逐渐兴起。
自2008年Google发表了MapReduce与Google File System两篇论文后，Hadoop逐渐崭露头角。
2010年，Apache基金会正式将Hadoop纳入孵化器，使它成为一个开源的大数据处理平台。
此后，Spark、Storm等大数据技术也在不断发展壮大。
3.NoSQL数据库技术NoSQL数据库技术指的是非关系型的数据库，在大数据场景下具有很好的应用前景。
它们可以快速地对海量数据进行高效存储、检索和处理。
一些常用的NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra、Redis等，它们可以支持海量的数据，可以实现高可用性和横向扩展，可以在分布式环境下部署。
二、数据库技术的未来发展趋势在未来，数据库技术会继续向着可扩展性、高性能、高可用性、更大规模的数据存储和管理方向发展，并且会在管理和处理大数据方面有更加前沿和实用的方法。
1.云计算与数据库数据库在云计算中将扮演重要的角色。
采用云计算与数据库相结合的方法，可以让应用程序无缝启动、停止和移动，从而增加了业务的灵活性和可扩展性。
数据库管理技术的发展趋势及应用前景分析
数据库管理技术的发展趋势及应用前景分析随着信息时代的到来，数据库管理技术在各个领域得到了广泛应用。
而随着云计算、大数据等新兴技术的发展，数据库管理技术也在不断演进和改进，以满足不断增长的数据需求和提高数据处理效率的要求。
本文将分析数据库管理技术的发展趋势，并探讨其应用前景。
首先，数据库管理技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 巨量数据处理能力的提升：随着大数据时代的到来，传统的数据库处理架构已经无法满足海量数据的存储和处理需求。
因此，新一代数据库管理技术开始采用分布式存储和计算框架，以提高数据的扩展性和处理效率。
同时，借助GPU加速等硬件技术的进步，数据库管理系统也能够更好地利用硬件资源，提高数据处理的性能。
2. 实时数据处理的能力：随着实时分析和实时决策的需求增加，数据库管理技术也在朝着实时数据处理的方向发展。
传统的批处理数据库逐渐被流式数据处理技术取代，以实时捕获和处理数据。
此外，由于物联网的发展，传感器产生的大量实时数据需要实时存储和处理，因此数据库管理技术也在不断提升对实时性能的支持。
3. 数据安全和隐私保护的需求：随着数据泄露事件的频繁发生，数据安全和隐私保护已经成为数据库管理技术发展的重要驱动因素。
数据库管理系统需要提供更加严格的权限控制、数据加密和数据脱敏等安全机制，以保护敏感数据的安全性和隐私性。
同时，随着数据跨境流动的增加，数据库管理技术还需要满足国际数据安全和隐私保护的法律法规要求。
其次，数据库管理技术的应用前景可从以下几个方面进行分析：1. 金融领域：金融行业作为大数据的重要应用领域之一，对处理海量数据要求极高。
数据库管理技术的发展使得金融机构能够更好地管理和分析大量的交易数据，以检测潜在的风险和机会。
例如，近年来商业智能和风险管理系统的发展，已经成为金融机构决策的重要支持工具。
2. 零售和电商领域：随着电子商务的蓬勃发展，数据库管理技术在零售和电商领域的应用也变得越来越重要。
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大数据时代的数据库的创新与发展大数据时代的数据库的创新与发展摘要：大数据时代的到来，使得传统数据库在处理百TB以上、特别是PB级数据的查询、统计、分析等应用时，遇到性能上的瓶颈。
面对电信、金融、安全、政企等大数据量应用，包括电信话单、金融细帐、智能电网、经营分析、公安网监、舆情监控、审计稽查、应急指挥等，用户体验往往不可接受。
海量数据的3V(数量Volume、速度Velocity、多样Variety)挑战着传统数据库曾经非常成功的“一种架构支持多类应用”的模式。
互联网和大数据应用的冲击下，世界数据库格局在发生革命性的变化，通用数据库(OldSQL)一统天下变成了OldSQL、NewSQL、NoSQL共同支撑多类应用的局面。
大数据是信息化的一个崭新发展阶段，通过分析各种大数据，人类对知识的认知可以见微知著、集腋成裘、由此及彼，对世界的认知也将更全面、更深入、和更具前瞻性。
自2011年5月，EMC和IDC在合作研究“数字宇宙”五年之后提出“大数据”概念以来，“大数据经济”的影响力愈发显著，谷歌、Facebook竞相超过微软，曾经的“软件为王”让位于“数据为王”。
可以预见，大数据时代将引发大量应用创新，比如，城市大数据应用将支撑智慧城市建设，还有智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧金融等;关键词：大数据时代，数据库；系统；创新；引言：“大数据”（ big data）或者称为“海量数据”，这个直白的名词，已经在全球引起了广泛关注，已经引领了又一轮数据技术的革命。
美国EMC 公司于2011 年5 月在美国拉斯维加斯举办第11 届 EMC World 大会，大会的核心是帮助企业利用IT变革的重要趋势。
此次大会以“云计算相遇大数据（ Cloud Meets Big Data）”为主题，着重展现当今两个最重要的技术趋势，正式抛出了“大数据”概念。
根据IDC《数字世界》研究项目在2012年的统计，2010年全球数字资源的规模首次突破了ZB（1ZB=1万亿GB）级别，达到了1.227ZB；而2005年只有130Eb，五年增长了10倍。
如果保持这种爆炸式的增长速度，到了2020年，我们的数字资源规模将超过40ZB，相当于世界上每个人拥有超过5200GB的数据。
无疑，我们已进入了大数据时代。
在 2011 年 12 月，我国工信部发布了物联网“十二五”规划，提出了4项关键技术创新工程。
信息处理技术的内容包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等，都是大数据技术的重要组成部分；另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，这些也都与“大数据”密切相关。
我国也对大数据技术给与了足够的重视。
基于以上概述，大数据时代已经到来，已经对我们的社会产生了重大影响，本文将尝试对大数据时代我国的索引和数据库事业的发展与创新进行研究和展望。
大数据时代：多权威机构和企业对大数据给予了不同的定义。
麦肯锡认为，“大数据所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。
”IBM公司认为，可以用3个特征相结合来定义大数据：数量（V olume）、种类（Variety）和速度（Velocity），即庞大容量、极快速度和种类丰富的数据。
IDC认为，“大数据不是一个事物，而是一个跨多个信息技术领域的活动。
大数据技术描述了新一代的技术和架构，其被设计用于通过使用高速（V elocity）的采集、发现或分析，从超大容量（V olume）的多样（Variety）数据中经济地提取价值（Value）。
”综合对种不同的见解，本文认为，具备以下特征的就是大数据。
（1）数量大（V olume）。
大数据所包含的数据量很大，而且在急剧增长之中。
但是，可供使用的数据量在不断增长的同时，可处理、理解和分析的数据比例却不断下降。
（2）种类多（Variety）。
随着技术的发展，数据源不断增多，数据的类型也不断增加。
不仅包含传统的关系型数据，还包含来自网页、互联网、搜索索引、论坛、电子邮件、传感器数据等原始的、半结构化和非结构化数据。
（3）速度快（Velocity）。
除了收集数据的数量和种类发生变化，生成和需要处理数据的速度也在变化。
数据流动的速度在加快，要有效的处理大数据，需要在数据变化的过程中实时地对其进行分析，而不是滞后的进行处理。
（4）价值量（Value）。
在信息时代，信息具有很重要的商业价值。
但是，信息具有生命周期，数据的价值会随时间快速减少。
另外，大数据数量庞大，种类繁多，变化也快，数据的价值密度很低，如何从中尽快的分析得出有价值的数据非常重要。
对海量的数据进行挖掘分析，这也是大数据分析的难点。
（5）真实性（Veracity）。
这是一个衍生特征。
真实有效的数据才具有意义。
随着新数据源的增加，信息量的爆炸式增长，我们很难对数据的真实性和安全性进行控制，因此需要对大数据进行有效的信息治理。
大数据在结构类型上也有其特点：大多数的大数据都是半结构化或非结构化的。
半结构化的数据是指具有一定的结构性并可被解析或者通过使用工具可以使之格式化的数据，如包含不一致的数据之和格式的员工薪酬数据。
非结构化的数据是指没有固定结构，通常无法直接知道其内容，保存为不同类型文件的数据，如各种图像、视频文件。
根据目前大数据的发展状况，未来数据增长的绝大部分将是半结构化或非结构化的数据。
大数据时代的到来：（1）大数据时代的到来理论的提出：2008年，《Nature》杂志出版一期专刊专门讨论未来的大数据（Big Data）处理相关的一系列技术问题和挑战。
现实的节点：2007 人类创造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量的一年。
（2）大数据时代到来的原因：首先，信息技术和计算机网络技术的发展，为大数据时代的到来奠定了坚实的技术基础。
各种技术的发展，使得数据的产生、来源、类型变得越来越多，由此产生出了的数目庞大且不断急剧增长的非结构化数据、半结构化数据，整个社会发展进入到了大数据时代。
其次，大量智能终端的广泛应用与网络应用的不断增长，为大数据时代的到来奠定了坚实的物质基础。
通过互联网和社交网络，数码相机等工具，每个人的日常生活正在被数字化，人们可以随时方便的根据自己的需要，产生大量的非结构化数据、半结构化数据。
特别是智能手机和笔记本电脑的普及，是当前数据量爆炸增长的一个重要原因。
最后，信息社会的快速建立，信息成为越来越重要的经济资源，也是大数据时代到来的重要原因。
在信息时代，数据已经成为社会资源的重要部分，基于数据的处理、分析、挖掘等服务都被信息服务机构广泛应用和开展，信息的经济价值越来越大，对数据的重视程度越来越高，由此也产生了大量的数据。
（3）大数据时代的到来，必定会对索引和数据库事业也产生了重大影响，本文将论述大数据为索引和数据库带来的机遇和挑战，探讨大数据时代索引和数据库事业的发展与创新，以引起业界学者对相关问题的关注与探讨。
大数据对于索引和数据库事业而言，既是巨大的机遇，又是巨大的挑战。
面对海量的种类繁多的半结构化和非结构化数据，从中迅速的进行分析，找出有效的价值，这一方面具有重大的经济价值，另一方面也要求我们必须改进现有的技术，使用新方法来从数据中提取价值。
在大数据时代，对索引和数据库事业的创新提出了如下的重大挑战：（1）理念更新。
大数据带来的是一种全新的模式，索引和数据库的观念也要跟随变化，以适应时代的需要。
同时要更加注重商业思维，充分利用大数据，获取经济价值。
（2）及时有效。
大叔据时代的数据产生迅速，数据的价值生命周期却很短暂，如何能够及时有效的从数据中发现商机并付诸行动才能获取价值。
（3）集成分析。
如果将分析集成到与数据所面临的环境中，将加快信息分析的速度，使分析结果能够更快的实现可操作化。
（4）可扩展。
面对大数据必须采取新方法来处理数据，要实现从规模较小的数据集到大规模数据集的分析，因为我们不能控制所面临的数据源产生数据的规模。
大数据时代数据库的创新与发展：目前，大数据时代的索引和数据库事业已经创造出了很多重要的基础性的新技术，如下：（1）云计算（cloud computing）。
云计算是在分布式处理、并行处理和网格计算等技术的基础上发展起来的，是一种新兴的共享基础架构的方法。
它可以自我维护和管理庞大的虚拟计算资源（包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等），为我们提供了跨地域、高可靠、按需付费、快速部署的能力。
甚至可以说，云数据库是数据库技术的未来发展方向。
云数据库具有以下特性：动态可扩展，理论上，云数据库具有无限可扩展性；高可用性，不存在单点失效问题；较低使用代价，可以实现按需付费；可以大规模并行处理。
云计算和大数据之间关联非常紧密，大数据为云计算提供了应用空间，云计算为大数据提供了处理工具。
（2）虚拟化（virtualization）。
虚拟化技术是云计算所有要素中最重要的部分，主要包括计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化。
利用虚拟化技术可以在一台主机上运行多台虚拟计算机，允许很多用户共享一台高性能设备的使用，可以极大的节约成本，也为云计算的实现奠定了技术基础。
（3）数据存储。
大数据的特征，需要新的数据存储技术和数据存储工具来满足。
目前已经出现了一些新型的大数据存储系统，具有以下特点：大容量、高可靠性、高可用性、高性能、高安全、高度自治、高成本、访问接口的多样化。
因此，具有优秀可扩展能力的分布式存储成为大数据存储的主流架构方式。
大数据存储还需解决一些问题：如何对数据进行去重；如何更好地实现分层存储；如何解决数据的安全性问题等。
（4）数据分析。
大叔据时代的数据分析需要满足及时有效的要求，既要能处理高速的数据，又要能够实现实时的分析。
目前产生了一些新型的在线事务处理系统，如NoSQL方案和NewSQL方案。
NoSQL方案通过消除SQL的语言查询来实现性能的提高和扩展性的增加。
有以下特征：不需要预定的模式；没有共享架构；具有弹性可扩展性；可对数据进行分区处理；能够异步复制等。
常用的产品有HBase、MongoDB等。
NewSQL方案是既能保留SQL查询的方便性，又能提供高性能和高扩展性的新型数据分析工具，是一种新型的关系数据库管理系统。
常见的系统有Google Spanner、Clustrix、VoltDB等。
对大数据进行处理，目前有两大主流的方向：一个是MPP数据库（大规模并行数据库）为首的并列关系数据库方向，一个是以MapReduce为首的分布式NoSQL方向。
除此之外，流数据管理也是大数据处理分析的一种解决方案。
为了成功的实现对大数据的分析，还要建立具有敏捷的计算平台，线性扩展能力，全方位、协作性用户体验的大数据分析平台，还需要聚类分析等高级的分析理论和方法以及方便易用的数据可视化技术。