Возможно, имелись в виду различия между, например, SQL и Java при работе с большими объёмами данных. 1

Преимущества SQL:

• высокая производительность при работе с наборами данных; 1
• уменьшение объёма данных, передаваемого по сети; 1
• эффект от использования индексов. 1

Недостатки SQL:

• ограниченность выразительности; 1
• риск перегрузить базу данных из-за сложных вычислений; 1
• необходимость глубокого знания SQL для составления оптимальных запросов. 1

Преимущества Java:

• возможность реализации составной логики; 1
• производительность при параллельных вычислениях; 1
• мощная библиотека инструментов. 1

Недостатки Java:

• возможное увеличение сетевого трафика между базой данных и приложением; 1
• потеря производительности при работе с большими объёмами данных; 1
• падение скорости работы с агрегирующими функциями. 1

Иногда лучшие результаты даёт гибридный подход, который сочетает в себе преимущества обоих технологий. 1

Также есть сведения о некоторых других системах, которые используются для работы с большими объёмами данных, и их особенностях:

• BI-системы (Business Intelligence). 4 Среди преимуществ — обработка больших объёмов данных, поддержка реального времени, более точный анализ. 4 К недостаткам относят сложность использования, настройки и высокую стоимость. 4
• Data Lake («Озеро данных»). 3 Этот подход предлагает хранение данных любого типа — структурированных, полуструктурированных и неструктурированных. 3
• DWH (Data Warehouse или «Хранилище данных»). 3 Среди преимуществ — консолидация данных из разных источников в структурированном виде, высокая производительность при обработке OLAP-нагрузок, гибкость и масштабируемость. 3