数据库技术与其他学科的内容相结合，是新一代数据库技术的一个显著特征。在结合中涌现出各种新型的数据库，例如：

当前，人们从不同的角度诠释大数据的内涵。一般意义上大数据是指无法在可容忍的时间内用现有的IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。大数据通常被认为是PB(103TB)或EB(1EB=106TB)或更高数量级的数据。其规模或复杂程度超出了传统数据库和软件技术所能管理和处理的数据集范围。

1. 大数据的特征

大数据不仅是量“大”，它具有许多重要的特征。专家们归纳为若干个V，即巨量(Volume)、多样(Variety)、快变(Velocity)、价值(Value)和真实性(Veracity)。大数据的这些特征给我们带来了巨大的挑战。

2. 大数据的关键技术

目前，大数据所涉及的关键技术主要包括数据的采集和迁移、数据的存储和管理、数据的处理和分析、数据安全和隐私保护。

数据采集技术将分布在异构数据源或异构采集设备上的数据通过清洗、转换和集成技术，存储到分布式文件系统中，成为数据分析、挖掘和应用的基础。

数据迁移技术将数据从关系型数据库迁移到分布式文件系统或NoSQL数据库中。NoSQL数据库是一种非结构化的新型分布式数据库，它采用键值对的方式存储数据，支持超大规模数据存储，可灵活地定义不同类型的数据库模式。

数据处理和分析技术利用分布式并行编程模型和计算框架，如Hadoop和MapReduce计算框架和Spark的混合计算框架等，结合模式识别、人工智能、机器学习、数据挖掘等算法，实现对大数据的离线分析和大数据流的在线分析。

数据安全和隐私保护是指在确保大数据被良性利用的同时，通过隐私保护策略和数据安全等手段，构建大数据环境下的数据隐私和安全保护。

3. 大数据的应用

目前，大数据技术的应用已经非常广泛，涉及的领域包括传统零售业、金融业、医疗业和政府机构等。

在传统零售行业中，用户购物的大数据可用于分析具有潜在购买关系的商品，经销商将分析得到的关联商品以搭配的形式进行销售，从而提高相关商品的销售概率。这类应用的经典案例是“啤酒和尿布”的搭配，两种产品看似是无关的，但是从购买记录中发现，购买啤酒的用户通常会购买尿布，如果将两者就近摆放，则会综合提高两种商品的销售数量。

在金融业中，每日股票交易的数据量具有大数据的特点，很多金融公司纷纷成立金融大数据研发机构，通过大数据技术分析市场的宏观动向并预测某些公司的运行情况。同时，银行可以根据区域用户日常交易情况，将常用的业务放置在区域内ATM机器上，方便用户更快捷地使用所需的金融服务。

在医疗行业中，各类患者的诊断信息、检查信息和处方信息可用于预测、辨别和辅助各种医疗活动，代表性的案例如“癌症的预测”。研究发现，很多症状能够用于早期的癌症预测，但由于传统医疗数据量较小，导致预测结果精度不高。随着大数据技术与医疗大数据的深度结合，越来越多有意义的癌症指征被发现并用于早期的癌症预测中。

在政府机构中，其掌握的各类大数据对政府的决策具有重要的辅助作用。传统的出租车GPS信息，只用于掌握出租车的运行情况，目前这一数据可用于预测各主要街道的拥堵情况，从而对未来的市政建设提供决策依据。再有，药店销售的感冒药数量不仅可用于行业的基本监督，还可用于预测当前区域的流感发病情况等。