網友解答: 作為一個數據分析師來回答一下：我做這行兩年多了，剛開始的時候用的多是MySQL數據庫，當然，Oracle數據庫也會用到，尤其是在金融行業(yè)或者國企都用Oracle，一般的公司使

作為一個數據分析師來回答一下：

我做這行兩年多了，剛開始的時候用的多是MySQL數據庫，當然，Oracle數據庫也會用到，尤其是在金融行業(yè)或者國企都用Oracle，一般的公司使用MySQL數據庫，可能是因為MySQL數據庫免費吧。另外，在一家互聯(lián)網公司，我遇到了mongodb，目前一些新興的互聯(lián)網公司使用nosql的也比較多，這個當時是現學現賣的。作為一個數據分析師，可能對數據庫的使用一般是存取數據，至于更高級別的優(yōu)化、事務之類的，一般是使用不到的，有專門的數據庫人員，我們只要用好數據庫就好。

說道數據分析或者數據挖掘，除了數據庫來存取數據，我們還需要處理數據的工具，最趁手的當然是Python了。Python結合數據庫是日常的code，Python也提供了齊備的工具，針對MySQL的有pymysql庫，和oracle結合有cx_Oracle庫，和mongodb結合有pymongo庫，另外當然少不了我們的數據分析利器pandas庫了，提供了read_sql函數，支持各種數據庫，直接讀取成DataFrame的數據格式，十分的方便。

總結一下就是：其實遇到的大多數都是MySQL，oracle也有，這兩種都是sql語句，差別不大，只要掌握sql語句，這兩個數據庫問題都不大，mongodb是新興的非關系數據庫，語句也不是很復雜，之間上手工作也是無壓力的。結合Python中的pandas使用，讓你很溜的處理數據，數據分析也就得心應手了，小case了。

這的看你需要分析的數據有多大了，M級隨便哪個庫，G級oracle或sql server, T級估計就的上hbase之類了，數據再大就麻煩了，如果你僅僅是分析有多少條，上面的請忽略。