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數據庫技術與其他學科的內容相結合，是新一代數據庫技術的一個顯著特征。在結合中涌現出各種新型的數據庫，例如：

當前，人們從不同的角度詮釋大數據的內涵。一般意義上大數據是指無法在可容忍的時間內用現有的IT技術和軟硬件工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。大數據通常被認為是PB(103TB)或EB(1EB=106TB)或更高數量級的數據。其規模或復雜程度超出了傳統數據庫和軟件技術所能管理和處理的數據集范圍。

1. 大數據的特征

大數據不僅是量“大”，它具有許多重要的特征。專家們歸納為若干個V，即巨量(Volume)、多樣(Variety)、快變(Velocity)、價值(Value)和真實性(Veracity)。大數據的這些特征給我們帶來了巨大的挑戰。

2. 大數據的關鍵技術

目前，大數據所涉及的關鍵技術主要包括數據的采集和遷移、數據的存儲和管理、數據的處理和分析、數據安全和隱私保護。

數據采集技術將分布在異構數據源或異構采集設備上的數據通過清洗、轉換和集成技術，存儲到分布式文件系統中，成為數據分析、挖掘和應用的基礎。

數據遷移技術將數據從關系型數據庫遷移到分布式文件系統或NoSQL數據庫中。NoSQL數據庫是一種非結構化的新型分布式數據庫，它采用鍵值對的方式存儲數據，支持超大規模數據存儲，可靈活地定義不同類型的數據庫模式。

數據處理和分析技術利用分布式并行編程模型和計算框架，如Hadoop和MapReduce計算框架和Spark的混合計算框架等，結合模式識別、人工智能、機器學習、數據挖掘等算法，實現對大數據的離線分析和大數據流的在線分析。

數據安全和隱私保護是指在確保大數據被良性利用的同時，通過隱私保護策略和數據安全等手段，構建大數據環境下的數據隱私和安全保護。

3. 大數據的應用

目前，大數據技術的應用已經非常廣泛，涉及的領域包括傳統零售業、金融業、醫療業和政府機構等。

在傳統零售行業中，用戶購物的大數據可用于分析具有潛在購買關系的商品，經銷商將分析得到的關聯商品以搭配的形式進行銷售，從而提高相關商品的銷售概率。這類應用的經典案例是“啤酒和尿布”的搭配，兩種產品看似是無關的，但是從購買記錄中發現，購買啤酒的用戶通常會購買尿布，如果將兩者就近擺放，則會綜合提高兩種商品的銷售數量。

在金融業中，每日股票交易的數據量具有大數據的特點，很多金融公司紛紛成立金融大數據研發機構，通過大數據技術分析市場的宏觀動向并預測某些公司的運行情況。同時，銀行可以根據區域用戶日常交易情況，將常用的業務放置在區域內ATM機器上，方便用戶更快捷地使用所需的金融服務。

在醫療行業中，各類患者的診斷信息、檢查信息和處方信息可用于預測、辨別和輔助各種醫療活動，代表性的案例如“癌癥的預測”。研究發現，很多癥狀能夠用于早期的癌癥預測，但由于傳統醫療數據量較小，導致預測結果精度不高。隨著大數據技術與醫療大數據的深度結合，越來越多有意義的癌癥指征被發現并用于早期的癌癥預測中。

在政府機構中，其掌握的各類大數據對政府的決策具有重要的輔助作用。傳統的出租車GPS信息，只用于掌握出租車的運行情況，目前這一數據可用于預測各主要街道的擁堵情況，從而對未來的市政建設提供決策依據。再有，藥店銷售的感冒藥數量不僅可用于行業的基本監督，還可用于預測當前區域的流感發病情況等。