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数据分析师用哪个数据库比较好?
1、作为一个数据分析师来回答一下：我做这行两年多了，刚开始的时候用的多是MySQL数据库，当然，Oracle数据库也会用到，尤其是在金融行业或者国企都用Oracle，一般的公司使用MySQL数据库，可能是因为MySQL数据库免费吧。
2、SQLite：轻量级的嵌入式数据库，不需要独立的服务器，适合小型应用和移动设备应用。Microsoft SQL Server：商业数据库，适合在Windows环境下使用，具有强大的功能和高性能。
3、数据量太大，比如上亿，就用oracle，优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的，也不用太多优化配置，缺点安装比较麻烦，上手比较慢。 数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。
4、大数据分析平台有很多，好的有以下几个：思迈特软件Smartbi从取数、分析到报告，思迈特软件Smartbi提供一体化的闭环工作方式。
mongodb数据库适合做什么
嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。
网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。
Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。*模式自由（schema-free）。
对比MySQL,什么场景MongoDB更适用
对比MySQL，什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库。 在不同的引擎上有不同 的存储方式。 查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
● 游戏场景：使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。
数据库软件有哪些(常见的数据库软件有哪些)
Sybase：是美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。Informix在1980年成立，目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。
DB2 IBM公司研制的一种关系型数据库系统。DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于OS/ Windows 等平台下。
常见的数据库软件介绍：MySQLMySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，它由 MySQL AB开发、发布和支持。MySQL是一个快速的、多线程、多用户、健壮的SQL数据库服务器。
Oracle。ORACLE数据库系统是以分布式数据库为核心的软件产品。SQLServer。它是一个关系数据库管理系统。Aess。是微软公司推出的基于Windows的桌面关系数据库管理系统。DB2。
MySQL MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统。它是最受欢迎的数据库软件之一，被广泛用于Web应用程序和小型企业中。MySQL具有高性能、可伸缩性和稳定性的特点，支持多种操作系统和编程语言。
