Spark并非一種數據庫，而是一種數據處理框架。因此，將其與“傳統數據庫”進行對比并不恰當。然而，我們可以從數據處理、存儲、查詢優化等方面，對Spark與傳統的關系型數據庫進行一些對比：
數據處理
- Spark：Spark利用內存計算來優化數據處理過程，支持批處理、流處理、機器學習和圖計算等多種處理模式，適用于大規模數據的快速處理。
數據存儲
- Spark：Spark使用彈性分布式數據集（RDD）的數據模型，可以處理非結構化和半結構化數據，提供了更靈活的數據處理和分析方式。
查詢優化
- Spark：Spark支持多種API接口，如Scala、Python、Java等，方便開發者使用不同的編程語言進行開發，并且可以根據數據的特點和查詢需求進行動態優化。
生態系統
- Spark：Spark生態系統包括用于流處理的Spark Streaming、用于機器學習的MLlib等，支持與其他組件無縫集成。
Spark與傳統的關系型數據庫在數據處理、存儲、查詢優化等方面各有優勢，選擇哪種技術取決于具體的業務需求和場景。
