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oracle和mongodb的区别

oracle是关系型数据库，存储的单位是表和记录，每张表中所有记录的字段都是统一的，而且是在建表的时候就确定下来的。表的结构一旦改变或调整，会影响到其中的所有记录。

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mongodb是nosql数据库，存储的单位是“文档”，每条记录可以分别有不同的结构，甚至可以在存贮之后分别变化和调整。

hadoop与传统的关系型数据库(如oracle)相比,有什么优势及劣势?

hadoop的hdfs支持海量数据量存储 mapreduce支持对海量数据的分布式处理

oracle虽然可以搭建集群但是当数据量达到一定限度之后查询处理速度会变得很慢且对机器性能要求很高

其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

hbase是一种nosql数据库，列式数据库，支持海量数据存储，支持列的扩展，但是查询操作较复杂，不如oracle这类关系型数据库简单，且只支持一个索引，但是Hbase在表结构设置合理情况下，查询速度跟数据量大小没有太大关系，即数据量的大小不会影响到查询速度，顺便说句Hbase查询速度可以达到ms级

通过阿里来看大型应用数据库是选择Oracle MySQL 还是 NoSQL

当然是mysql+nosql了，阿里现在的大部分构架都是这样的，oracle是阿里跳过的大坑

什么是NoSQL数据库

什么是NoSQL数据库？从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来，这些数据库不使用类似SQL的查询语言，通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在，但是直到现在一些大公司（例如Google和Facebook）开始使用它们时，这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时，NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”，来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构，并且可以如JSON之类的不同格式存储。

什么是NoSQL数据库？

NoSQL，是not only sql，是非关系数据库，不同于oracle等关系数据库。hadoop,是分布式解决方案，即为Mapreduce（计算的）和HDFS（文件系统）,使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。