Spark并非一种数据库，而是一种数据处理框架。因此，将其与“传统数据库”进行对比并不恰当。然而，我们可以从数据处理、存储、查询优化等方面，对Spark与传统的关系型数据库进行一些对比：
数据处理
- Spark：Spark利用内存计算来优化数据处理过程，支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种处理模式，适用于大规模数据的快速处理。
数据存储
- Spark：Spark使用弹性分布式数据集（RDD）的数据模型，可以处理非结构化和半结构化数据，提供了更灵活的数据处理和分析方式。
查询优化
- Spark：Spark支持多种API接口，如Scala、Python、Java等，方便开发者使用不同的编程语言进行开发，并且可以根据数据的特点和查询需求进行动态优化。
生态系统
- Spark：Spark生态系统包括用于流处理的Spark Streaming、用于机器学习的MLlib等，支持与其他组件无缝集成。
Spark与传统的关系型数据库在数据处理、存储、查询优化等方面各有优势，选择哪种技术取决于具体的业务需求和场景。