oracle与大数据哪个

『壹』 oracle大数据分几次执行

看你的数据大小和数据库最大吞吐量。
举个例，14亿人员数据。用姓名第一个字的首字母可以分23个表（u，i，v是不存在中文首字母的）然后在23个表中根据第二个字的首字母在一次颗粒化。一共有23的2次方，529个表。
大概每个表就有265W左右的数据，误差最多也就是50%左右。然后通过多线程处理表数据后在汇总就行。
如果265W数据能在2秒内进行处理，单线程速度就是2*529秒，理论值为17分钟。
也可以跟第三字首字母，如果不存在第三字则额外存一个表。这样就是23*23*24，12696个表，每个表就有11W数据而已，如果50毫秒能处理完，单线程理论值为10.58分钟。
如果多线程就是除数了。

『贰』 oracle exadata 和oracle大数据机的区别

我觉得exadata要快，适合oltp，大数据机容量大，适合数据挖掘

『叁』 大数据指的是像oracle这样的数据库吗

大数据只是一种众多汇总概念，oracle只是存储数据的一种工具。

『肆』 现在的市场是大数据吃香还是oracle

大数抄据是个很笼统的袭说法，大数据涵盖的太广 开发 数据库 统计学 都有涉及，需要掌握和经验没有个10年根本不行！不如先从数据库做好一步一步发展！来的扎实，数据库本身管理数据，先了解了如何管理 再向大数据！

『伍』 oracle可以做大数据分析吗

可以。

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。

简介

可以说Oracle数据库系统是世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小微机环境。它是一种高效率的、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

就业前景

1、就业面广：ORACLE帮助拓展技术人员择业的广度，全球前100强企业99家都在使用ORACLE相关技术，中国政府机构，大中型企事业单位都能有ORACLE技术的工程师岗位，不论你想进入金融行业还是电信行业或者政府机构，ORACLE都能够在你的职业发展中给你最强有力的支撑。

2、技术层次深：如果期望进入IT服务或者产品公司（类似毕博、DELL、IBM等），Oracle技术能够帮助提高就业的深度。Oracle技术已经成为全球每个IT公司必选的软件技术之一，熟练掌握Oracle技术能够为从业人员带来技术应用上的优势，同时为IT技术的深入应用起到非常 关键的作用。

『陆』 大数据会用到oracle吗

会用到，想Oracle，或微软的SQLserver都有自己的一套大数据处理方案。

『柒』 oracle中对大数据处理有哪些方式

一、大数据存储方式：
1. BLOB，二进制大数据
2. CLOB，文本类型大数据
3. BFILE（推荐），文件方式大内数据，以连接（容文件位置）方式存储，实际在数据库外
4. RAW，二进制大数据（ORACLE老版本的，9i后逐渐被BLOB/CLOB/BFILE代替）
二、大数据的处理内置函数
1. BLOB/CLOB/BFILE：DBMS_LOB包
2. RAW：UTL_RAW包

『捌』 大数据量的情况下oracle是否比mysql具有优势

1. Oracle是大型数据库而Mysql是中小型数据库，Oracle市场占有率达40%，Mysql只有20%左右，同时Mysql是开源的而Oracle价格非常高。
2. Oracle支持大并发，大访问量，是OLTP最好的工具。
3. 安装所用的空间差别也是很大的，Mysql安装完后才152M而Oracle有3G左右，且使用的时候Oracle占用特别大的内存空间和其他机器性能。
4.Oracle也Mysql操作上的一些区别
①主键
Mysql一般使用自动增长类型，在创建表时只要指定表的主键为auto increment,插入记录时，不需要再指定该记录的主键值，Mysql将自动增长；Oracle没有自动增长类型，主键一般使用的序列，插入记录时将序列号的下一个值付给该字段即可；只是ORM框架是只要是native主键生成策略即可。
②单引号的处理
MYSQL里可以用双引号包起字符串，ORACLE里只可以用单引号包起字符串。在插入和修改字符串前必须做单引号的替换：把所有出现的一个单引号替换成两个单引号。
③翻页的SQL语句的处理
MYSQL处理翻页的SQL语句比较简单，用LIMIT 开始位置, 记录个数；ORACLE处理翻页的SQL语句就比较繁琐了。每个结果集只有一个ROWNUM字段标明它的位置, 并且只能用ROWNUM<100, 不能用ROWNUM>80
④ 长字符串的处理
长字符串的处理ORACLE也有它特殊的地方。INSERT和UPDATE时最大可操作的字符串长度小于等于4000个单字节, 如果要插入更长的字符串, 请考虑字段用CLOB类型，方法借用ORACLE里自带的DBMS_LOB程序包。插入修改记录前一定要做进行非空和长度判断，不能为空的字段值和超出长度字段值都应该提出警告,返回上次操作。
⑤空字符的处理
MYSQL的非空字段也有空的内容，ORACLE里定义了非空字段就不容许有空的内容。按MYSQL的NOT NULL来定义ORACLE表结构, 导数据的时候会产生错误。因此导数据时要对空字符进行判断，如果为NULL或空字符，需要把它改成一个空格的字符串。
⑥字符串的模糊比较
MYSQL里用 字段名 like '%字符串%',ORACLE里也可以用 字段名 like '%字符串%' 但这种方法不能使用索引, 速度不快。
⑦Oracle实现了ANSII SQL中大部分功能，如，事务的隔离级别、传播特性等而Mysql在这方面还是比较的弱

『玖』 数据库和大数据的区别

在大数据处理当中，数据库提供底层支持，实现了稳固的大数据存储，才能更好地支持下一步的大数据计算。今天的大数据基础知识分享，我们来聊聊大数据当中，数据库和数据仓库的区别，怎么去理解这两者，又该怎么去应用？ 首先，数据库是什么？

从定义上来说，数据库是用来存放数据的仓库，数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。

数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系，如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等，都是典型的数据库。

那么，数据仓库又是什么？

数据仓库，可以理解为是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大。

数据库和数据仓库的区别：

1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；

2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；

3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；

4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；

5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；

6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时。

关于，数据库基础，大数据数据库和数据仓库的区别，以上就是详细的介绍了。在大数据当中，数据库和数据仓库的知识的，都是值得关注的，也是在学习当中需要去重视的。