MPP与Oracle数据库技术上的区别（mpp和oracle区别）

在数据仓库和大数据计算中，MPP（Massively Parallel Processing）和Oracle是两种常见的技术方案。虽然它们都可以用于实现分布式存储和处理数据，但是它们在技术上有很大的区别。

MPP是一种在多个节点上平行处理数据的方式，它采用了共享存储或者分布式存储来存储数据，每个节点都可以处理并行的任务，从而实现大规模的数据计算和处理。而Oracle则是一款传统的关系型数据库，它采用了ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）的事务处理模式，主要适用于结构化数据的存储和处理。

下面我们将从以下几个方面来介绍MPP和Oracle的差异：

1. 分布式存储

MPP系统采用了分布式存储模式，把数据划分成多个存储片段，每个存储片段由不同的节点存储。不同的节点可以独立的处理并行的计算任务，从而提高了整个系统的处理速度。同时，MPP还支持多种不同的数据存储方式，如列存储、行存储、混合存储等，可以根据不同的场景进行灵活选择。

而Oracle数据库则采用了共享存储的方式，所有的数据都存储在同一个存储空间中。这种方式对事务处理比较友好，在高并发的场景下可以保证数据的一致性和完整性。但是在大规模数据处理和分析场景下，由于性能瓶颈和吞吐量限制，共享存储的方式不适用于MPP系统。

2. 并行计算能力

MPP系统具有强大的并行计算能力。由于数据存储在不同的节点上，并行计算任务可以分配到不同的节点上同时执行。不同计算节点之间可以通过高速网络互相通信，共同完成整体计算任务，从而实现高性能的数据处理和计算。

而Oracle数据库的计算能力则显得力有不足，它只有单机处理的计算能力，单个计算节点并不能完成大规模的数据计算任务。这也是Oracle数据库在大规模并行计算中的一个瓶颈。

3. 数据安全性

在数据处理过程中，数据的安全性是至关重要的一个问题。MPP系统采用了多副本备份、故障恢复等技术，可以有效的提高数据的安全性和可用性。而Oracle数据库则通过ACID事务模型的支持来保证数据的一致性和可靠性。

总体而言，在大规模数据处理和数据仓库方面，MPP系统由于其优异的分布式存储、并行计算和数据安全性等特性，成为了一个更优秀的选择。而Oracle数据库则更加适合于业务系统，并且支持大量的OLTP（在线事务处理）场景。当然，如果你的业务涉及到大规模数据处理和分析场景，也可以考虑使用Oracle的MPP方案Exadata来实现高速、可靠的数据处理。