云计算和数据库的联系(云计算用的是哪种数据库)

人们常常对大数据和云计算之间的关系存在误解。而且会把它们混淆起来，用一句话来解释：云计算是硬件资源的虚拟化；大数据是海量数据的高效处理。
总体而言，未来的趋势是云计算作为底层计算资源支撑上层大数据处理，而大数据的发展趋势是实时交互式查询效率和分析能力。

大数据通常既指数据本身，也指实现大数据处理的技术，而云计算可以理解为硬件资源的虚拟化。由于数据量大，单台计算机无法处理大数据。而这个时候就需要依靠分布式处理、分布式数据库和云存储，以及云计算的虚拟化技术。
大数据与云计算的关系本质上是云计算侧重于计算能力，而大数据侧重于处理和计算的对象。两者并不是孤立存在的，而是相互联系的。
云计算的重要组成部分既是基础设施，也是存储设备；大数据为用户提供的服务需要数据处理，主要集中在数据处理上。因此，云计算和大数据有着千丝万缕的联系。
云计算的存储和计算能力以及分布式结构为实现大数据商业模式提供了机会。“大数据”要求能够处理文档、图像、、音频、微博、电子邮件等几乎所有类型的海量数据，并且要求处理速度非常高，接近实时。由于这些大量数据的计算必须对最频繁的用户，因此它必须是廉价的，因此其所应用的基础硬件设施也必须是廉价的。
云计算提供了这种经济高效的基础设施，并允许用户根据自己的需求获得适当的服务。云计算的分布式机制满足了大数据中海量且多样的数据类型的存储和计算需求，使得部署云计算实现大数据成为可能。

云是一种整合、共享所有用户资源的设计理念。这在中还不成熟。

大数据（BigData）又称海量数据，是指规模庞大、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力。“大数据”是要求新的处理模式能够产生庞大、高增长、多元化的信息资产，具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。
大数据技术的战略重要性不在于对大数据信息的掌握，而在于对这些有意义的数据的专业处理。换句话说，如果把大数据比喻为产业，那么这个产业实现盈利的关键就是增加数据的“处理能力”，通过“加工”实现数据的“附加值”。
云计算（英文：CloudComputing）是一种基于互联网的计算，通过它共享软硬件资源和信息，并可以按需提供给计算机和其他设备。常见的云计算提供商往往提供通用的业务应用程序，可以通过浏览器或其他Web服务等软件进行访问，软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通过浏览器访问的通用在线业务应用程序，并且软件和数据可以存储在数据中心中。
狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，是指通过按需获取所需的资源且易于扩展；
广义的云计算是指交付和服务消费模型，指的是通过IT基础设施的交付模型和使用。以易于扩展的方式按需获取必要的服务。此类服务可以是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着计算能力也可以作为商品通过互联网进行分配。云计算有多种定义。“云计算是通过提供可扩展且廉价的分布式计算能力。”
1）大数据与云计算的概念区别：大数据是指移动互联网、物联网背景下的应用场景。各种应用产生的大量数据需要进行处理和分析，挖掘有价值的数据。信息;云计算是利用该技术解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施按需建设需求的技术方案。两者不在同一水平线上。
（二）大数据与云计算的关系所以上面已经提到了大数据与云计算的区别，两者之间有着非常密切的关系。大数据是云计算非常重要的应用场景，云计算为大数据处理和数据挖掘提供了的技术解决方案。
大数据分析常常与云计算联系在一起，因为大数据集的实时分析需要MapReduce等框架将工作分发到数十、数百甚至数千台计算机上。大数据需要特殊的技术。，在可容忍的时间内有效地处理大量数据。用于大数据的技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘网格、分布式文件、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储。大数据泛指大量数据。日处理量在PB级别以上，通常用于、分析和一些智能业务领域。