数据库会不会被云计算取代(云计算很难学吗)

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一、数据仓库，大数据和云计算有什么区别和联系您好，上海蓝梦为您解答。
首先我们简单了解一下云计算和大数据的概念。
1）云计算：云计算本质上是一种计算资源集中分布、充分共享、融合的效用计算模型。计算资源的集约化管理和分配，有利于计算能力的扩展是针对云服务提供商的，充分共享是针对用户的在云计算中，虽然每个云用户都拥有一台超级计算机，但原则上这些用户完全共享云服务提供商提供的计算服务云服务提供商效用计算更多的是一种商业模式，即用户根据自己需要的服务付费。
2）在之前的一篇博文中，有过讨论。大数据。简而言之，大数据的特点就是数据量大（虽然很多人把大数据定义为T级别以上，但其实我觉得这是有问题的。大数据其实应该是大。它是一个相对的概念，相比之下以当前的存储技术和计算能力）。数据应用的需求量大，计算量大——请求时间的计算量大是由于数据量大，请求量大，算法复杂（检索、推荐、模式识别等）这使得它很难为我们找到一个通用的处理模型）。解决大数据面临的问题我们只能针不同的需求采用不同的处理方式，这也是大数据处理难点的核心。无论是传统数据库还是新兴的NoSQL数据库，在大数据存储和处理方面其实都存在非常大的局限性，因此分布式计算在大数据处理中开始流行。虽然Hadoop提供了一套相对完整的处理模型，但与大数据面临的多样化应用需求相比，它能够处理的问题域也非常有限。
你可以直接google一下数据库和数据仓库的概念，是比较全面的解决请求（问题）。
2）由于云计算本身的特点，它天然面临大数据处理（存储、计算等）的问题，因为云计算的基本架构模型是C/S模型，其中S相对集中，而C分布较广。所有用户数据和大部分计算都在S端完成（数据量大、计算量大），而用户天然是多样化的（地域、文化、需求、个性化等），所以需求（包括量）计算）非常大
3）云计算当然会涉及到数据存储技术，但是云计算的数据库技术需要根据一定的条件来分析：
A）对于IaaS来说，数据库技术并不需要必要的功能;
B)对于PaaS来说，数据库功能应该是必需的功能
C)对于SaaS来说，数据库技术（包括传统的关系型数据库和NoSQL）肯定会用到数据库）。
至于数据仓库技术，对于云计算来说不是必须的，但是因为云数据信息价值太大了，类似于金矿，我认为云服务商不可能放手
4）大数据面临的第一个问题是大数据存储的问题一般来说各种存储技术（文件存储、数据库存储）当然都可以完全解决。文件存储或者数据库存储，也是没有问题的。就像云计算一样，数据仓库技术不是必须的，但是对于结构化数据淘金还是很有用的。当然，没有数据仓库技术也可以，比如Hadoop模式。
在云计算和大数据处理中，最基本的技术其实就是分布式计算技术。要构建分布式计算，多线程、同步、远程调用（RPC、RMI等）、进程管理和通信是基础技术问题。分布式计算编程是一种综合性应用编程，不仅需要基本的技术点，还需要一定的组织管理知识。
目前，云计算和大数据处理实际上还没有形成统一的标准和定义。希望我的回答对你有帮助。