大量数据用什么数据库

楼主这个问题是站在什么角度呢，如果是个人或者小型企业的话，微软的SQL server系列软件就可以了。因为他是针对windows系统而开发的数据库软件。但是若是对中、大型企业而言的话，一旦数据超过10W条，一般舍弃SQL server而考虑Orcle或者DB2这种数据库软件了。如像电信，银行，中国银行这样的大型企业。

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从当前大数据平台的体系结构来看，大数据平台主要以分布式存储和分布式计算两大基础技术来展开，其中分布式存储就涉及到数据库。大数据的数据结构与传统的数据结构有很大的不同，传统的数据库数据主要以结构化数据为主，而大数据系统中的数据往往有非常复杂的数据结构，其中既有结构化数据，也有大量的非结构化数据和半结构化数据，所以目前大数据技术体系不仅会采用传统的数据库来存储数据，也会采用NoSql数据库来存储数据，这也是大数据时代对于数据存储方式的一个重要改变。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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Excel：日常在做通报、报告和抽样分析中经常用到，其图表功能很强大，处理10万级别的数据很轻松。

UltraEdit：文本工具，比TXT工具好用，打开和运行速度都比较快。

ACCESS：桌面数据库，主要是用于日常的抽样分析(做全量统计分析，消耗资源和时间较多，通常分析师会随机抽取部分数据进行分析)，使用SQL语言，处理100万级别的数据还是很快捷。

Orcle、SQL sever：处理千万级别的数据需要用到这两类数据库。

当然，在自己能力和时间允许的情况下，学习新流行的分布式数据库及提升自身的编程能力，对未来的职业发展也有很大帮助。

分析软件主要推荐：

SPSS系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics(偏统计功能、市场研究)、SPSS Modeler(偏数据挖掘),不用编程，易学。

SAS：老牌经典挖掘软件，需要编程。

R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。

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