1、范围不同 ”大数据”包含了”海量数据”，大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据。内容不同 大数据在内容上超越了海量数据，大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
2、最根本的区别就是：海量数据是一家公司，成立于2007年，是中国数据技术领航企业。专注于数据库产品研发、销售和服务，拥有两大数据库产品：基于开源的“云图数据库（AtlasDB）”和自主可控的“海量数据库（Vastbase）”。
3、大数据与海量数据的区别 如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较的单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。
图片服务器分离。图片是最消耗资源的，可以将图片与页面进行分离，基本上大型网站都会采用这个策略。数据库集群和库表散列。
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。数据库优化：表结构优化；SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化；分区；分表；索引优化；使用存储过程代替直接操作。
并发控制的主要方法是封锁，锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致二 锁的分类锁的类别有两种分法： 从数据库系统的角度来看：分为独占锁（即排它锁），共享锁和更新锁MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。锁模式 描述共享（S） 用于不更改或不更新数据的操作（只读操作），如 SELECT 语句。
具体来说，Java程序可以通过以下方式处理高并发数据： 多线程：Java程序可以创建多个线程来并发执行任务。每个线程可以独立地执行一部分任务，从而提高程序的执行效率。在Java中，可以通过继承Thread类或实现Runnable接口来创建线程。
1、对于企业来说，如果想更好利用大数据，首先要从物联网、互联网和传统信息系统三方面入手。
2、需要某些安全审核 在每个系统开发中，几乎都是需要安全审核的地方，特别是在大数据不安全的地方。但是，考虑到使用大数据已经带来了广泛的挑战，这些安全审核通常被忽略，这些审核只是添加到列表中的另一件事。这种态度与以下事实结合在一起：许多公司仍需要能够设计和实施此类安全审核的合格人员。
3、其次，需要选择适当的技术。比如说你一台机器够用的，不要用两台机器，能够进来报表就不要用交互报表，因为那个都是有技术成本的，并且上线的速度会慢很多。
4、大数据分析使企业所有业务都会受益。虽然平时客户行为都是被企业的市场部门很好管理中，但是大数据分析的结果依然会给其他业务带来益处，而且PR部门也不再是监督和反馈声誉问题的单一渠道。