1、在本地和服务器都安装同样的数据库客户端，如oracle常用SQLPlus、MySQL常用HeiDi sql或者navicat、mssql2005则常用SQL Server Management Studio；
成都创新互联公司成立于2013年，先为绿园等服务建站，绿园等地企业，进行企业商务咨询服务。为绿园企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。
2、在本地通过数据库客户端导出数据库为sql文件；
3、将sql文件远程传递到服务器上；
4、在服务器上用相同的数据库客户端将sql文件执行一遍即可将本地数据库导入到服务器上。
1.数据量太大，比如上亿，就用oracle，优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的，也不用太多优化配置，缺点安装比较麻烦，上手比较慢。
2.数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。
3.数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。
4.数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。
上面是基于单表操作的数据量，你看着选。
简单易用的数据库哪个比较好？这个要具体看你的用途，如果数据量比较少（10万左右），追求简约简单，免费开源的sqlite就行，如果数据量比较多，考虑到高并发、分布式，可以使用专业的mysql、postgresql，下面我分别简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
小巧灵活sqlite
这是基于c语言开发的一个轻量级关系型数据库，短小精悍、免费开源，个人使用无需繁琐的配置，只需一个简单的运行库便可直接使用，针对各种编程语言都提供了丰富的API接口， java、 python、c#等都可轻松操作，如果你存储数据量不多，只是本地简单的操作（读多写少），可以使用一下这个数据库，占用内存非常少，轻便灵活，当然，在高并发、数据量大的情况下就不合适了：
专业强大mysql
这是目前应该广泛使用的一个关系型数据库，免费开源跨平台，在信息系统开发方面一直占据着主力位置，如果你从事于web开发或者网站后台建设，那么这个数据库一定非常熟悉，支持高并发、分布式，存储数据量相对于sqlite来说，更多也更安全，索引、触发器、存储过程等功能非常不错，支持数据导入导出、恢复备份，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能掌握和运用：
免费开源postgresql
这是加州大学计算机系开发的一个对象-关系型数据库（自由软件），免费、开源、跨平台，支持流计算、全文检索、图式搜索、并行计算、存储过程、空间数据、K-V类型，相比较mysql来说，在复杂查询、高并发下更稳定、性能更优越，可扩展性、可维护性非常不错，但也有劣势，例如新旧版本不分离存储，没有Coverage index scan等，总体使用效果来说还不错：
当然，除了以上3个数据库，还有许多其他数据库，像mssql、oracle等也都非常不错，对于存储和处理数据来说绰绰有余，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能入门的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
最符合初学者理解和入门的是Access，因为它和Excel本来就是一个套件，相互转化容易，复制粘贴即可，非常好理解库、表、字段、键的概念。
如果数据量不大，强烈推荐试试Filemaker，脚本化编程，自由定制输入界面、工作流程，非常便捷高效。
最近杀出来的airtable，更是简单高效，界面美观，操作与电子表格相当，发展势头也非常迅猛。
二者侧重点有所不同，用户可根据需要选择
作为一个软件开发人员，长期需要和数据库打交道，个人更加青睐于MySQL。虽然可能基于你的Excel原因，有些人会建议你使用Access数据库，但是基于我个人的 意见，我并不建议你那样做。采用MySql的具体理由如下：
1.MySQL具有普遍性，在国内的环境中，绝大多数的互联网企业采用的是MySQL。有了广大的用户基础后，针对于各种问题网上也能更好地找到解决方案。
2.MySQL相对于Oracle而言，更加轻量化，针对于从Excel量级的数据，没必要使用Oracle。同时MySQL是完全免费的，不用担心版权及费用问题，无论对个人还是对预算有限的企业而言都是很好的选择。
3.MySQL高度兼容标准SQL，这对于以后迁移到其他数据库而言，也能很大程度地降低学习成本。
希望我的回答能够对你有所帮助！！！[耶][耶][耶]
Excel办公确实便利，可以做一些简单的数据分析，但涉及大量复杂的数据运算，就会遇到和题主一样的问题，运算速度慢，如果主机性能不是很好，还有可能面临电脑死机，数据丢失等问题。
遇到这种情况，我们该如何解决呢？数据库的重要性显而易见！
现在， 我将用3分钟的时间，与您探讨该选择何种数据库，以及选择它的理由，是否有更优的解决方案呢？
MySQL数据库，90%的企业都会选择它
数据库选得好，企业的数据安全，资产安全，也就得到了保障。那么该如何选择数据库呢？这个跟你的业务量和业务服务行业，密不可分。
如果你只是上班打卡，用SQL server就可以了；
如果你要储存会话信息，用户配置信息，购物车数据，建议使用NoSQL数据库；
不过90%的企业或个人，首选数据库都是MySQL数据库。
为什么这么说？
因为，它集 低成本、高可用、可靠性强、易用性强、体积小、速度快开放源码 等特性于一身，所以在金融、财务、网站、 数据处理 等应用领域，它占据着独一无二的优势。
这也是几乎所有企业都选择它，来存储数据的原因。
加之MySQL数据库，支持多种存储引擎，支持大型数据库，可以处理成千上万条记录，还提供用于管理、检查、优化数据库操作的工具。
因而，MySQL尤其受个人，以及中小企业的推崇。
虽然MySQL数据库简单易用，但我还是不会部署该怎么办？
别担心，现在市面上已经出现了，一种自带数据库的新型办公软件。
比如说，云表企业应用平台，一款兼容excel功能，但功能更为强大的办公软件，它就内嵌了MySQL数据库。 （文末有免费获取方式）
云表内嵌的MySQL数据库，有何优点？
1. 性能更加优化，更加兼容系统。因为云表的研发人员，时刻更新维护MySQL数据库。
2. 省去自己手动部署的麻烦。但如果你熟悉部署数据库，想把数据库改成Oracle或SQL server等数据库，也可以设置。（不过，我建议IT小白还是 “拿来即用” 就好）
3. 快速实时计算。数据分析实时交互，完全满足管理决策中的临时性分析，多变的业务需求，以及频繁的结果刷新。
4. 通过自带的内存计算引擎，无需事先建立CUBE，IT部门将告别报表延时报表分析，亿级数据秒级响应。
内嵌的MySQL数据库是否可靠
云表不仅是一款办公软件，同时还是一款开发工具。
通过它，你将解决以下问题：
复杂的数据运算，精确到行列的权限管控，以及工作流，海量用户同时在线办公，数据透视，制作像销售单，洽谈合同等表单报表，一份制作，即可重复录用......
你还可以通过它，与电子称、地磅等进行对接，与用友金蝶等三方系统集成，生成条形码，扫码出入库，生成移动端APP...... 基本上业务所需的功能，你都可以放心交给它做。
它最大的亮点就是，你可以 用使用excel的手法，用它来开发业务应用。
而且，可视化的 拖拉拽 之后，开发出来的ERP、WMS、OA、进销存等业务应用，还秉承了MySQL数据库增删改查的功能特性。
没错，用云表开发出来的业务应用，是允许二次开发的，而且功能可以随时增删改查，轻松满足大集团精细化的数据控制需求。
不过，大家最关心的应该是数据安全问题吧。
数据存放在云表内嵌的MySQL数据库，是安全不丢失的，它提供了多种数据存储的方式，本地部署，云端部署，混合部署，任君挑选！
正因如此，像 恒逸石化、许继电气、航天科工委、中铁、中冶、云南小松 等大型集团，才鼓励内部员工去学习云表。
篇幅所限，只说到这里，说太多你也不会看。
免费 的软获取方式在下方：
数据库的用处可大着呢，不仅可以实现数据共享，减少数据冗余度，还能实现对数据的集中控制，保持数据的一致性和可维护性。选取简单易用的数据库，你有什么好的建议呢，留言让我们看到噢！
题主强调了简单易用。所以推荐最简单三个。
1.Access。
2.Excel。
3.飞书文档、腾讯文档、石墨文档等的表格。
如果要做分析，数据量才比较大，建议Access，还是专业的更好一些。网上教程也很多，比较容易学。而且建议用早一点的版本，比如2003或者2007，Access这些年微软一直想从office里去掉，奈何用的人还是很多，所以不敢去掉，但是采取了一种比较恶心的方法让用户放弃，就是每发布一个新版本，就去掉一些好用的功能，所以说Access是越早的功能越强。
还一个推荐就是Sql Server Express版本，是SQL Server的免费版本，不要钱，基本功能都有，要比sqllite等强大的多
这要结合你个人实际情况来定，有计算机基础，懂一点数据库的话那么市场上的那些软件都可以用，常用有oracle，sqlserver，mysql等，要上手快还是sqlserver比较快，界面操作也比较直观；如果一点基础都没有，但是又要分析数据的话可以用微软自带的一个access，这个上手比较快。决定用哪一种之后还是要买点教材看，简单的sql查询要会，熟练之后也能提高工作效率。
个人使用数据库的话，只存数据不做分析，SQLite就足够了。
前言：
MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。
一、关系型数据库-MySQL
1、在不同的引擎上有不同的存储方式。
2、查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
3、开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。
4、缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
二、非关系型数据库-MongoDB
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性，呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=value)对组成。
1、存储方式：虚拟内存+持久化。
2、查询语句：是独特的MongoDB的查询方式。
3、适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。
4、架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
5、数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。
6、成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。
三、MongoDB优势与劣势
优势：
1、在适量级的内存的MongoDB的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。
2、MongoDB的高可用和集群架构拥有十分高的扩展性。
3、在副本集中，当主库遇到问题，无法继续提供服务的时候，副本集将选举一个新的主库继续提供服务。
4、MongoDB的Bson和JSon格式的数据十分适合文档格式的存储与查询。
劣势：
1、 不支持事务操作。MongoDB本身没有自带事务机制，若需要在MongoDB中实现事务机制，需通过一个额外的表，从逻辑上自行实现事务。
2、 应用经验少，由于NoSQL兴起时间短，应用经验相比关系型数据库较少。
3、MongoDB占用空间过大。
百度百科：
NoSQL与关系型数据库设计理念比较
关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。
特点：
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
它们击碎了性能瓶颈。
没有过多的操作。
Bootstrap支持
缺点：
但是一些人承认，没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的，至少很多管理人员是这样看。
此外，nosql并未形成一定标准，各种产品层出不穷，内部混乱，各种项目还需时间来检验
即非关系型数据库和关系型数据库。
MySQL的优点：事务处理—保持数据的一致性；由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上只有一处）；可以进行Join等复杂查询
NoSQL的优点：首先它是基于内存的，也就是数据放在内存中，而不是像数据库那样把数据放在磁盘上，而内存的读取速度是磁盘读取速度的几十倍到上百倍，所以NoSQL工具的速度远比数据库读取速度要快得多，满足了高响应的要求。即使NoSQL将数据放在磁盘中，它也是一种半结构化的数据 格式，读取到解析的复杂度远比MySQL要简单，这是因为MySQL存储的是经过结构化、多范式等有复杂规则的数据，还原为内存结构的速度较慢。NoSQL在很大程度上满足了高并发、快速读/和响应的要求，所以它也是Java互联网系统的利器。
简单的扩展：典型例子是Cassandra，由于其架构是类似于经典的P2P，所以能通过轻松地添加新的节点来扩展这个集群;
低廉的成本：这是大多数分布式数据库共有的特点，因为主要都是开源软件，没有昂贵的License成本;
NoSQL的缺点：大多数NoSQL数据库都不支持事务，也不像 SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能，比如BI和报表等; 不提供对SQL的支持
那么该如何选择？
如果规模和性能比24小时的数据一致性更重要，那NoSQL是一个理想的选择 （NoSQL依赖于BASE模型——基本可用、软状态、最终一致性）。
但如果要保证到“始终一致”，尤其是对于机密信息和财务信息，那么MySQL很可能是最优的选择（MySQL依赖于ACID模型——原子性、一致性、独立性和耐久性）。
如果关系数据库在你的应用场景中，完全能够很好的工作，而你又是非常善于使用和维护关系数据库的，那么我觉得你完全没有必要迁移到NoSQL上面，除非你是个喜欢折腾的人。如果你是在金融，电信等以数据为王的关键领域，目前使用的是Oracle数据库来提供高可靠性的，除非遇到特别大的瓶颈，不然也别贸然尝试NoSQL。
然而，在WEB2.0的网站中，关系数据库大部分都出现了瓶颈。在磁盘IO、数据库可扩展上都花费了开发人员相当多的精力来优化，比如做分表分库（database sharding）、主从复制、异构复制等等，然而，这些工作需要的技术能力越来越高，也越来越具有挑战性。如果你正在经历这些场合，那么我觉得你应该尝试一下NoSQL了。
具体问题具体分析
MySQL体积小、速度快、成本低、结构稳定、便于查询，可以保证数据的一致性，但缺乏灵活性。
NoSQL高性能、高扩展、高可用，不用局限于固定的结构，减少了时间和空间上的开销，却又很难保证数据一致性。
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版权声明：本文为CSDN博主「蒟蒻熊」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：
Mongodb和mysql的区别
1.Mongodb简介及优缺点分析
Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序地放置在一起便是文档，语法有点类似javascript面向对象的查询语言，它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。
存储方式：虚拟内存+持久化。
查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。
适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。
架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。
成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。
优点：
快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！
缺点：
① mongodb不支持事务操作。
② mongodb占用空间过大。
③ 开发文档不是很完全，完善。
2.MySQL优缺点分析
优点：
在不同的引擎上有不同 的存储方式。
查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。
缺点：
在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
3.Mongodb和MySQL数据库的对比
传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。
MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。
4.MongoDB常用语句
# 连接Mongo数据库，并设置数据存储地址
mongod.exe --dbpath "d:softwareMongoDBServer3.0data"
#-----------------------#1# 数据库
# 查看所有的数据库
show dbs
# 删除当前使用的数据库
db.dropDatabase()
# 使用这个数据库（只有插入数据后完成创建数据库）
use dbt
# 查看当前使用的数据库
db
db.getName()
# 查看当前数据库状态
db.stats()
# 修复当前数据库
db.repairDatabase()
# 从一个数据库复制到另一个数据库
db.copyDatabase("mydb", "temp", "127.0.0.1");
#-----------------------#2# 集合
# 查看当前数据库下所有的集合
show collections
show tables
# 创建名称为coll集合
db.createCollection('coll')
db.createCollection("coll2", {capped:true, autoIndexId:true, size:6142800, max:10000}) # 可选参数
# 查看当前集合状态
db.coll.stats()
# 删除名称为coll集合
db.coll.drop()
#-----------------------#3# 集合数据
# 插入空数据并且直接创建名称为coll集合
db.coll.insert({})
# 插入一个或多个数据
db.coll.insert({name:'tom', age:22})
db.coll.insert([{name:'adam', age:10},{name:'john', age:23}])
# 添加数据（save方法可以修改相同id的数据）
db.coll.save({name:'allen'})
# 删除一个或所有的数据
db.coll.remove({name:'tom'})
db.coll.remove({})
# 删除符合条件的数据中的第一条
db.coll.remove({name:'tom'}, 1)
# 更改数据
db.coll.update({name:'tom', age:22}, {$set:{name:'tom', age:222}})
# 查看数据
db.coll.find()
# 查看一条数据
db.coll.findOne()
db.coll.find({}, {name:1, '_id':0}) # 1表示显示，0表示不显示（find默认显示_id）
# 格式化显示数据，使数据更加清晰明了
db.coll.find().pretty()
# 使用and，or查看数据
db.coll.find({name:'tom', age:22}) # 等同and使用
db.coll.find({$or:[{name:'tom'}, {age:21}]}) # or使用
# 操作符大于，小于，等于，不等于，大于不等于，小于不等于
db.coll.find({age: {$gt: 22}}) # 大于
db.coll.find({age: {$lt: 22}}) # 大于
db.coll.find({age: 22}) # 等于
db.coll.find({age: {$ne: 22}}) # 不等于
db.coll.find({age: {$gte: 22}}) # 大于等于
db.coll.find({age: {$lte: 22}}) # 小于等于
# 显示从skip之后limit个
db.coll.find().limit(2).skip(1)
#-----------------------# # 用户
# 3.x之后版本添加用户
use admin
db.createUser({user:'nu', pwd:'nu', roles:[{role:'readWrite',db:'admin'}]})
# 用户认证
db.auth("nu", "nu");
# 显示当前所有用户
show users;
db.system.users.find()
3.x版本删除用户
db.removeUser('nu') # 不推荐使用，已经废弃
db.dropUser("nu");
# 当前db版本
db.version();
# 当前db的链接机器地址和端口
db.getMongo();
# 备份到备份目录
mongodump
# 从备份目录恢复备份语句。
mongorestore
咱们下期见。
