大数据与数据库是两个不同的概念，它们在技术和应用上有着明显的区别。因此，从学习难度的角度来看，两者的掌握程度可能会有所不同。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，它通常具有“3V”特征，即体量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）。大数据的处理需要使用分布式计算框架、存储系统和数据处理工具等，这些技术和工具的学习曲线相对较陡峭。
数据库则是一种用于存储和管理数据的软件系统，它提供了数据查询、更新和管理的功能。数据库的设计和实现需要考虑数据的完整性、一致性和安全性等问题，这需要对数据模型、索引、事务和并发控制等概念有深入的理解。
从学习难度来看，大数据领域的学习内容更加广泛和复杂。首先，大数据技术的学习和实践需要具备一定的编程基础，如熟悉编程语言、了解算法和数据结构等。其次，大数据领域涉及分布式计算、存储、处理和分析等多个方面，需要掌握多种技术和工具。此外，大数据领域的应用场景多样，如金融、医疗、交通等，需要了解不同行业的业务需求和技术特点。
相比之下，数据库领域的学习内容相对集中和稳定。数据库设计涉及到数据模型、索引、事务和并发控制等概念，需要理解并掌握这些基本概念。数据库操作主要包括查询、更新和删除等操作，需要熟练掌握SQL语言。数据库管理包括备份、恢复和性能优化等任务，需要了解并应用相关的管理策略和技术。
综上所述，从学习难度的角度来看，大数据领域的学习内容更加广泛和复杂，而数据库领域的学习内容相对集中和稳定。然而，这并不意味着大数据领域的学习就一定比数据库领域更容易掌握。实际上，每个领域的学习都需要付出时间和精力去理解和掌握相应的知识和技能。
