大数据是指规模庞大、复杂度高且难以通过传统数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。在数据库中，大数据通常包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON等格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。大数据的特点包括四个方面：数据量大、数据类型多样、数据生成速度快和数据价值密度低。

在数据库中，为了有效地管理和处理大数据，通常采用以下技术和概念：

1. 分布式数据库：将数据分散存储在多个节点上，通过分布式计算和数据处理技术实现数据的高效管理和查询。

2. 数据仓库：将大数据集中存储在一个集中的数据仓库中，通过ETL（抽取、转换、加载）等技术将数据从不同的数据源中提取、清洗和加载到数据仓库中，以支持复杂的分析和查询。

3. 数据湖：将大数据以原始的形式存储在数据湖中，不需要事先定义数据结构和模式，通过使用分析工具和技术来发现数据的价值和模式。

4. 分布式计算：通过将计算任务分发到多个计算节点上并行执行，以提高数据处理和分析的效率。

5. 数据挖掘和机器学习：利用数据挖掘和机器学习算法来发现大数据中的模式、趋势和关联规则，以支持决策和预测分析。

6. 实时数据处理：通过流式处理技术实时地处理和分析大数据，以支持实时决策和应用。

总之，大数据在数据库中的处理需要借助分布式数据库、数据仓库、数据湖、分布式计算、数据挖掘和机器学习等技术和概念，以实现对大数据的高效管理、分析和应用。