于数据挖掘Oracle不能助力数据挖掘的原因（oracle为何不能用）

于数据挖掘Oracle不能助力数据挖掘的原因

随着大数据时代的到来，数据挖掘在企业数据分析和决策中的重要性也越来越受到关注。在数据挖掘中，数据库系统是不可或缺的一部分。Oracle作为数据库系统的代表之一，应该能够为数据挖掘提供强有力的支持，但实际上，使用Oracle进行数据挖掘却存在一些问题。本文将就于数据挖掘Oracle不能助力数据挖掘的原因做一些探讨。

1. 不支持海量数据挖掘

Oracle是一个传统型的关系型数据库系统，对于大规模的数据存储和处理还存在着一些局限性。当数据量超过一定的规模时，Oracle的性能就会变得很低，导致数据挖掘的效率低下。

为了解决这个问题，Oracle引入了Partitioning、Parallel Execution等技术，可是依然无法满足大规模数据挖掘的需求。

2. 数据挖掘算法的支持

Oracle虽然提供了一些数据挖掘工具，例如Oracle Data Mining、Oracle Predictive Analytics等，但其支持的数据挖掘算法数量和质量还不够丰富和完善。

相比之下，像R语言、Python等数据科学工具具有更加丰富的算法库和模型，是数据挖掘的主流工具。对于需要进行高级数据挖掘的应用场景，Oracle的数据挖掘工具就显得比较尴尬，不能满足用户的需求。

3. 存储方式的限制

Oracle以表为基本存储单位，而数据挖掘有时需要非表格化的数据结构，例如树形结构、图结构等等。同时，数据挖掘可能会产生大量的特征变量，需要使用稀疏矩阵来存储，这也是Oracle比较难以胜任的。

相比之下，非关系型数据库系统例如MongoDB、Cassandra等都可以更好地支持非结构化数据的存储和索引，满足数据挖掘的需要。

综上所述，虽然Oracle是常用的数据库系统之一，但其在数据挖掘方面并不能提供足够的支持。对于需要进行大规模数据挖掘、复杂算法应用等高级应用场景，实际上更适合使用其他数据挖掘工具和技术。