本次實驗是在筆者上學期期末一次課程實習中的一部分，現在整理出來以供參考。

本次資料用的是不同數量級別上的資料分別在Oracle和MongoDb中進行實驗的。
其中兩者的表結構一樣，都是如下欄位：

得出如下結論：

沒有索引的情況下

Oracle:
1萬條
    耗時：2341ms

10萬條
    耗時：22544ms

100萬條
    耗時:257766ms

1000萬條：
    耗時：5487448ms

MongoDb:

1萬條
    耗時：1065ms

10萬條
    耗時：9221ms

100萬條
    耗時:57644ms

1000萬條：
    耗時：515884ms
 

利用  select * from TOMCAT_LOG t where time>to_date('2016/12/14 8:51:10','yyyy/mm/dd hh24:mi:ss') and time<to_date('2016/12/14 8:59:10','yyyy/mm/dd hh24:mi:ss') and rownum<100

查詢資料的對比

    Oracle:
    1萬條
        耗時：727ms

    10萬條
        耗時：760ms

    100萬條
        耗時:1076ms

    1000萬條：
        耗時：4080ms

    MongoDb:

    1
 
萬條
        耗時：31ms

    10萬條
        耗時：140ms

    100萬條
        耗時:972ms

    1000萬條：
        耗時: 10469ms

有索引的情況下

插入資料的對比

    Oracle:
    1萬條
        耗時：1776ms

    10萬條
        耗時：14250ms

    100萬條
        耗時:149029ms

    1000萬條：
        耗時：1344311ms

    MongoDb:

    1萬條
        耗時：1648ms

    10萬條
        耗時：5830ms
 


    100萬條
        耗時:53405ms

    1000萬條：
        耗時：521454ms

統計分析資料的對比

    Oracle:
    1萬條
        耗時：691ms

    10萬條
        耗時：714ms

    100萬條
        耗時:1122ms

    1000萬條：
        耗時：4046ms

    MongoDb:

    1萬條
        耗時：47ms

    10萬條
        耗時：125ms

    100萬條
        耗時:991ms

    1000萬條：
        耗時：9930ms

其中，得到插入的效能曲線函式如下：