那么你可能会问，这些数据可以用Excel来存储和管理。为什么需要用数据库？Excel表相当于一个移动硬盘。用了就不能用了。而数据库相当于网盘，允许多人同时使用里面的数据。网盘的容量也比硬盘大。数据库不仅可以连续存储，而且读写速度很高，可以大大保证数据的有效性，不像Excel文件容易出现修改错误。
7、hadoop与传统的关系型 数据库(如 oraclehadoop的hdfs支持海量数据存储，mapreduce支持海量数据的分布式处理oracle虽然可以构建集群，但是当数据达到一定极限时，查询处理速度会变得很慢，机器的性能会很高。其实这两件事并不相似。hadoop是分布式的云处理架构，倾向于计算数据，而oracle是关系型的。要比较的话，可以用oracle来比较hbase。
8、数据科学家如何选择mysql、mongodb等 数据库?我觉得必须先根据业务场景来决定。无论选择哪个数据库最终都是为了解决实际问题。其次考虑成本，开发者对数据库的熟悉程度，以及维护难度。第一，两者数据库在业务场景上的差异还是蛮大的。mysql是传统的关系型数据库，在处理小型系统和关系型数据方面有很多优势。百度上有很多，比如多语言支持，开源，免费等等。目前很多中小公司都在用mysql。
MonogoDB是非关系nosql 数据库，属于文档类型数据库。它以json和String等键值对的形式存储。常用的nosql-2/是redis。Monodb用的比较少(个人)。这种非关系型数据库通常用于存储一些不会频繁修改的数据进行缓存。此外，我们还使用monogodb开发商城的购物车功能。
9、关系型 数据库Oracle的数据导入非关系型 数据库mongodb。我没学过所谓的NoSQL；然而；不过我觉得还是要从根本上脱离数据库这个概念。我也这么想，但是不知道怎么从Oracle移植到mongodb。首先，为什么需要将关系型数据库中的数据导入NoSql 数据库？是为了实现什么样的需求？我也是开发商。我推荐以下几点:不要试图将关系型数据库转换为非关系型数据库:1。节省维护成本；2.软件和硬件成本。
(当然不同系统硬件配置也不一样)；3.为分发而分发；4.从软件的角度来说，转换只是单纯的为了提高IO的速度；如果非要强行移植，需要考虑以下几点:1。Mongodb的维护和容灾需要相对专业的开发人员(如果你的运维会，那就当我没说)，因为Mongodb的很多配置需要一些简单的javascript语法支持，对开发人员来说会更容易一些；2.Mongodb是一种“非关系”类型，所以在用严格遵循范式设计的关系类型数据库进行移植时，需要考虑多表查询的效率。
