Spark并非一種數據庫，而是一種數據處理引擎，因此無法與傳統數據庫進行直接的成本對比。然而，我們可以從數據處理速度、處理能力、成本效益、以及適用場景等方面對Spark與傳統數據庫進行對比分析：
Spark通過其內存計算框架，能夠加速數據處理速度。相比傳統的基于磁盤的處理方法，Spark能夠在內存中緩存數據，實現更快的處理和分析。
Spark支持復雜的數據處理任務，如機器學習、圖處理和實時流處理等。這使得企業能夠利用更多的數據資源來做更多的分析和決策。
Spark可以在大規模的集群上運行，而且可以輕松擴展。這意味著企業可以根據需要增加或減少計算資源，從而降低數據處理的成本。
綜上所述，Spark與傳統數據庫在多個方面存在顯著差異。選擇哪種技術取決于具體的業務需求、數據處理需求以及成本考慮。
