A. 有哪些類型大資料庫
資料庫劃分
小型資料庫：access,foxbase
中型資料庫：mysql,sql server,Informix
大型資料庫：sysbase,oracle,db2
如何考慮用什麼類型的資料庫（小型資料庫）
1. 項目的規模
a. 負載量多大，用戶多大
b. 成本
c. 安全性
負載量小 100人內
比如留言板，信息系統 選用小型資料庫
成本在千元以內，對安全性要求不高。
中型資料庫
比如在負載，日訪問量 5000—15000
成本在萬元內
比如 電子商務網站
大型資料庫
負載可以處理 少量資料庫
Sybase < Oracle < db2
安全性能高，價格昂貴
B. 大數據是指什麼如何解釋
關於大數據，給出的定義是：
一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
簡單理解為：
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。
大數據的核心作用是數據價值化，簡單說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。
C. 大型資料庫系統分為幾類
資料庫一般分為三類吧：
關系型資料庫：二維表的形式，是最常用的，如oracle,sql
server,db2,mysql等
層次資料庫：最常見的就是windows系統注冊表
網狀資料庫：我也不了解。
D. 大資料庫和人工智慧有什麼關系嗎
人工智慧裡面有一部分演算法是需要數據的，首先要進去數據，然後才能學習。
比如一個大資料庫叫ImageNet，有十幾億張圖片，用了這么大量的圖片，我們才能訓練我們的深度神經網路去做圖片中貓貓、狗狗、車輛的識別。
如果沒有這些海量的數據，很多機器學習演算法是不能用的，像我們現在看視頻網站它是面向百億特徵，千億參數，萬億樣本，你沒有萬億樣本就支撐不了百億特徵，你可能要有一個億的樣本才有可能支撐百萬特徵，而且深度學習是需要海量特徵做特徵工程的，所以這個時候大數據實際是很多機器學習演算法得以能夠發展的基礎，但是發展到一定程度，有些演算法它又突然脫離數據了，比如說我們做增強學習，像早期的阿法狗(AlphaGo)，它學了幾十萬專業棋手之間的對局，它是大師，那它就下得很好，後來的阿法Zero(Alpha Zero)，它是自己和自己下棋，反正有規則，所以它的數據實際不是真的數據，是生成出來的，它沒有用真實數據，但是它用了增強學習，所以說它最後下得比阿法狗還強。
E. 企業的大資料庫都包括什麼
包括:
1 員工信息
2 經營信息
3 客戶信息
F. 大型資料庫有哪些產品
大型資料庫有Oracle、SQL Server、DB2等。
G. 大資料庫，小資料庫有什麼區別
當然可能。小資料庫是所開聯賽的所有球員，和這個國家的所有知名球員，還有世界知名球員。比如我開中超一個聯賽（這樣比較好理解），就有中超球員和絕大部分中甲球員，還有中國的海外球員，包括一些在新加坡等較低級別聯賽效力的球員。然後就只能開出世界級的，例如梅西、C羅等人，還有高潛小孩，比如奧塔門第。像越瓦諾維奇這樣的球員也許就開不出來。甚至像詹姆斯或者哈特這種國家隊替補都有可能開不出來。
而大資料庫則包含大多數知名球員，基本你能想出來的球員，他都會有，弱點的國家，也會有很多知名的球星，也許鄭大志都能開出來。
如果你小資料庫開中超，大資料庫開英超，英超就看不見中超大部分球員。同等條件下，不會出現大資料庫的球員小資料庫沒有的情況，隨機球員當然例外。