簡單易用的數(shù)據(jù)庫哪個比較好？1. 數(shù)據(jù)量太大，比如數(shù)億。使用Oracle。數(shù)億數(shù)據(jù)的優(yōu)勢對于甲骨文來說是輕量級的，不需要過多的優(yōu)化配置。缺點是安裝麻煩，啟動慢。2. 數(shù)據(jù)量很大，比如上千萬的數(shù)據(jù)。使用

簡單易用的數(shù)據(jù)庫哪個比較好？

1. 數(shù)據(jù)量太大，比如數(shù)億。使用Oracle。數(shù)億數(shù)據(jù)的優(yōu)勢對于甲骨文來說是輕量級的，不需要過多的優(yōu)化配置。缺點是安裝麻煩，啟動慢。

2. 數(shù)據(jù)量很大，比如上千萬的數(shù)據(jù)。使用PostgreSQL，也就是眾所周知的標(biāo)桿Oracle，可以處理數(shù)千萬的數(shù)據(jù)，而且也很容易學(xué)習(xí)和使用。

3. 數(shù)據(jù)量一般，如百萬級。使用MySQL，MySQL可以快速處理這個級別的數(shù)據(jù)量。

4. 數(shù)據(jù)量小，比如不到10萬，SQLite和access都可以。

以上是基于單表操作的數(shù)據(jù)量。你可以從中選擇。

想自學(xué)大數(shù)據(jù)，不知道從哪里學(xué)起，有什么書籍和學(xué)習(xí)路線推薦么？

謝謝！筆者剛剛簽了一份大數(shù)據(jù)挖掘工程師的合同，到了研究生階段才轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)方向。但對于許多想自己學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的學(xué)生來說，情況就不同了。

以我自己為例，作者出生于Python數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，具有通用編程能力。因此，在此基礎(chǔ)上，他首先學(xué)習(xí)了Linux的基本操作命令，安裝了Ubuntu的雙系統(tǒng)，并進(jìn)一步安裝了Hadoop和spark組件。在此基礎(chǔ)上，他利用pypark操作spark大數(shù)據(jù)框架進(jìn)行學(xué)習(xí)。您可以推薦以下書籍：

pypark實用指南

，由淺入深，非常好用。