MongoDB和Oracle是两个都被广泛应用的数据库，它们有着不同的特点和适用场景，在实际应用中，我们需要根据需求的不同选择合适的数据库。

对于大数据应用来说，MongoDB显得更加适合。MongoDB是一种文档数据库，在存储数据时使用的是类似JSON的BSON格式，支持动态的、非结构化的文档模型。

{"name":"Alice","age":23,"interests":["reading","dancing"]}

这个例子展示了一条简单的MongoDB文档，其中有一个字符串类型的名字、数字类型的年龄、以及一个字符串类型的数组兴趣爱好。这种数据格式的可扩展性非常好，可以更灵活地满足不同情况下的数据存储需要。在实际应用中，我们可以很方便地对文档进行增删改查的操作。

而Oracle则更适用于企业级应用。Oracle是一种关系型数据库，采用的是表格结构来存储数据。当我们需要处理大量的关系数据时，Oracle的表格结构可以更好地帮助我们组织数据。

CREATE TABLE customers (
id NUMBER,
name VARCHAR2(100),
address VARCHAR2(200),
phone VARCHAR2(20),
PRIMARY KEY (id)
);

这个例子展示了一个简单的Oracle表格，其中有一个数字类型的id、一个字符串类型的名字、一个字符串类型的地址、以及一个字符串类型的电话号码。在实际应用中，我们常常需要通过SQL语句来对表格中的数据进行增删改查的操作，而Oracle的强大查询功能可以帮助我们更加方便地实现这些操作。

当我们需要对数据进行大量的写入和读取操作时，MongoDB的分布式架构也可以展现出更加优异的性能。MongoDB采用的是分布式文件储存方式，支持高度的并发写入和读取，能够很好地满足高并发的应用场景。

for i in range(1000000):
db.collection.insert_one({"id":i,"name":"Alice"})

这个例子展示了如何向MongoDB插入100万个文档，如果我们使用单个线程来进行插入操作，会需要数分钟时间才能将所有文档插入数据库中。而如果我们使用多个线程来进行插入操作，可以将插入时间缩短到数十秒内。这也展现了MongoDB在分布式架构的应用中有着更好的优势。

当我们需要对数据的完整性、安全性、以及事务的支持时，Oracle则显得更加有用。Oracle在这些方面有着更完善的功能和支持，可以更好地保障数据的完整性和安全性。

BEGIN
INSERT INTO customers VALUES (1, 'Alice', '1 Main St', '123-456-7890');
INSERT INTO orders VALUES (1, 1, '2022-06-01');
COMMIT;
EXCEPTION
WHEN OTHERS THEN
ROLLBACK;
RAISE;
END;

这个例子展示了一个Oracle事务的处理方式，当我们需要将数据的插入操作和更新操作作为一个整体来进行处理时，可以使用事务来实现。在事务的开始、结束以及出现异常的情况下，可以使用COMMIT和ROLLBACK语句来对数据进行相应处理。

综上所述，MongoDB和Oracle都是非常优秀的数据库，并且在不同的应用场景中都有着很好的表现。在实际应用中，我们需要根据需求的不同来选择合适的数据库。如果需要处理非结构化数据，高并发写入和读取，可以选择MongoDB；如果需要处理结构化数据，保障数据的完整性和安全性，可以选择Oracle。