mongodb对比oracle

MongoDB和Oracle是目前市场上应用广泛的两种数据库管理系统。两种系统都有着自己的优势和劣势，在使用时需要根据具体需求来选择使用哪一种。

首先，MongoDB在处理大型数据上有很大的优势。在处理数据存储方面，MongoDB通过对数据进行分片来实现水平扩展，可以存储海量数据，而Oracle在海量数据处理上则显示出明显的瓶颈。

//MongoDB示例代码
db.mycol.insert({
"id":1,
"title":"MongoDB 数据库",
"description":"MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by":"菜鸟教程",
"url":"http://www.runoob.com",
"tags":["mongodb","database","NoSQL"],
"likes":100
})

其次，MongoDB支持面向文档的数据管理，使得数据结构可以更加灵活。数据以JSON格式存储，开发人员可以非常自由地设计和修改数据结构，为应用带来更高的灵活性。Oracle则更加适用于需要高度结构化数据的业务场景。

-- Oracle示例代码
CREATE TABLE "CUSTOMERS" (
"CUSTOMER_ID" NUMBER(10, 0) NOT NULL ENABLE,
"CUSTOMER_NAME" VARCHAR2(20 BYTE),
"CUSTOMER_TYPE" VARCHAR2(20 BYTE),
CONSTRAINT "CC_CUSTOMERS_CUST_TYPE"
CHECK (CUSTOMER_TYPE IN ('B2B', 'B2C'))
);

另外，MongoDB具有强大的数据分析能力，支持MapReduce、聚合框架的多种数据分析模式，方便数据科学家进行数据的处理和探索。而Oracle则在事务处理以及数据安全方面表现更加优秀。

// MongoDB示例代码 - 统计sales大于50，并按type分组统计
db.sales.aggregate([
{
$match: {
sales: {$gt: 50}
}
},
{
$group: {
_id: "$type",
totalSales: {$sum: "$sales"}
}
}
])

综上所述，MongoDB适用于需要处理海量非结构化数据以及进行高级数据分析的业务场景，而Oracle适用于需要处理高度结构化数据以及进行数据的安全管理和事务处理的场景。在实际应用中，开发人员应根据自己的需求来选择使用哪一种数据库管理系统。