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目录: 1、mysql mongodb区别 2、mongodb和mysql的区别 3、mongodb 会比mysql快么 4、mongodb为什么比mysql效率高,求详细 5、MongoDB与MySQL:如何选择 mysql mongodb区别前言:
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。
mongodb和mysql的区别1. MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物2. MySQL适用于传统的对关联要求高的方面,MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求,但是两种数据库其实都能胜任大多数需求。对MongoDB来说,关联一般是做成内联的,最大程度发挥其优势。而如果内联起来比较纠结或者冗余太多处理麻烦的时候当然用SQL更恰当了3. 新项目可以考虑用MongoDB 如果经验不足而时间紧迫则可以继续用MySQL4. 总之适当的任务用适当的工具5. MongoDB有比较好的扩展能力,可以很容易做成分布式架构6. 对MongoDB来说,内存越多越好
mongodb 会比mysql快么mongodb 会比mysql快的多,原因是:
首先是内存映射机制,数据不是持久化到存储设备中的,而是暂时存储在内存中,这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗。(毕竟内存读取最快)
其次,NoSQL并不是不使用sql,只是不使用关系。没有关系的存在,就表示每个数据都好比是拥有一个单独的存储空间,然后一个聚集索引来指向。搜索性能一定会提高的。
第三,语言。使用javascript语法进行操作更加高效、直接。
这些是MongoDB针对关系型数据库的效率要高的原因。但是不能仅仅看重效率,这种数据库的设计带来的弊端也是有的。例如数据关系的维护会带来很多冗余数据、客户端代码需要大量针对数据库进行的IO操作、数据挖掘难以实现等等。
mongodb为什么比mysql效率高,求详细写操作MongoDB比传统数据库快的根本原因是Mongo使用的内存映射技术 - 写入数据时候只要在内存里完成就可以返回给应用程序,这样并发量自然就很高。而保存到硬体的操作则在后台异步完成。注意MongoDB在2.4就已经是默认安全写了(具体实现在驱动程序里),所以楼上有同学的回答说是”默认不安全“应该是基于2.2或之前版本的。
读操作MongoDB快的原因是: 1)MongoDB的设计要求你常用的数据(working set)可以在内存里装下。这样大部分操作只需要读内存,自然很快。 2)文档性模式设计一般会是的你所需要的数据都相对集中在一起(内存或硬盘),大家知道硬盘读写耗时最多是随机读写所产生的磁头定位时间,数据集中在一起则减少了关系性数据库需要从各个地方去把数据找过来(然后Join)所耗费的随机读时间
另外一个就是如@王子亭所提到的Mongo是分布式集群所以可以平行扩展。目前一般的百万次并发量都是通过几十上百个节点的集群同时实现。这一点MySQL基本无法做到(或者要花很大定制的代价)
MongoDB与MySQL:如何选择MongoDB和MySQL分别是领先的开源NoSQL和关系数据库。哪个最适合您的应用程序?
在1990年代的互联网泡沫时期,用于Web应用程序的一种通用软件堆栈是LAMP,它最初代表Linux(OS),Apache(Web服务器),MySQL(关系数据库)和PHP(服务器编程语言)。MySQL是首选的数据库,主要是因为它是免费的开源代码,并且具有良好的读取性能,非常适合从数据库动态生成网站的“ Web 2.0”应用程序。
之后,代表MongoDB(文档数据库),Express(Web服务器),AngularJS(前端框架)和Node.js(后端JavaScript运行时)的MEAN堆栈开始流行。除其他原因外,MEAN堆栈很有吸引力,因为您需要了解的唯一语言是JavaScript。与等效的LAMP堆栈相比,它还需要更少的RAM。
MySQL AB的Monty Widenius和David Axmark最初于1994年开始开发MySQL。产品名称中的“ My”是指Widenius的女儿,而不是英语单词“ my”。MySQL旨在与mSQL(又名Mini)兼容。 SQL),并添加了SQL查询层和开放源代码许可(实际上是专有和GPL双重许可)。MySQL的公共发行版于1996年底开始,并且每年或每两年持续发行一次。MySQL是当前最受欢迎的关系数据库。
Sun Microsystems于2008年以10亿美元的价格收购了MySQL AB,Oracle于2010年收购了Sun。在Oracle收购MySQL的广泛关注中,Widenius在收购Oracle之前就将MySQL 5.5合并到了MariaDB中。MariaDB努力维护与Oracle MySQL版本的兼容性。
与功能更强大的商业关系数据库(例如Oracle数据库,IBM DB / 2和Microsoft SQL Server)相比,MySQL最初是一个相当低端的关系数据库,尽管它足以成为动态网站的后备存储。多年来,它增加了您希望从关系数据库获得的大多数功能,包括事务,参照完整性约束,存储过程,游标,全文索引和搜索,地理索引和搜索以及群集。
尽管MySQL现在支持“大数据库”功能,例如主从部署,与Memcached一起使用以及水平分片,但它仍通常用于中小型部署。将MySQL扩展到多个从属服务器可以提高读取性能,但是只有主服务器才能接受写请求。
AWS提供了两种形式的MySQL即服务,即Amazon RDS和Amazon Aurora。后者具有更高的性能,可以处理TB级的数据,更新副本的延迟时间更短,并且可以直接与Oracle数据库和SQL Server竞争。
MongoDB是高度可伸缩的操作文档数据库,可在开源版本和商业企业版本中使用,它可以在本地运行或作为托管云服务运行。托管云服务称为MongoDB Atlas。
MongoDB无疑是NoSQL数据库中最受欢迎的数据库。它的文档数据模型为开发人员提供了极大的灵活性,而其分布式体系结构则提供了很好的可伸缩性。因此,通常选择MongoDB用于必须管理大量数据,得益于水平可伸缩性并处理不适合关系模型的数据结构的应用程序。
MongoDB是一个基于文档的存储,在其之上还具有一个基于图形的存储。MongoDB实际上并不存储JSON:它存储BSON(二进制JSON),该扩展了JSON表示(字符串)以包括其他类型,例如int,long,date,浮点,decimal128和地理空间坐标。
MongoDB可以使用数据的类型生成正确的索引类型,从而在数据的单个副本上生成多模式图形,地理空间,B树和全文本索引。MongoDB使您可以在任何文档字段上创建索引。MongoDB 4具有多文档事务,这意味着即使必须标准化数据设计,您仍然可以获得ACID属性。
默认情况下,MongoDB使用动态模式,有时称为无模式。单个集合中的文档不需要具有相同的字段集,并且字段的数据类型可以在集合中的不同文档之间有所不同。您可以随时使用动态模式更改文档结构。
但是,可以使用架构治理。从MongoDB 3.6开始,MongoDB支持JSON模式验证,您可以在验证器表达式中将其打开。
在LAMP和MEAN堆栈上存在很多变化。例如,您可以在Windows(WAMP)或MacOS(MAMP)上运行而不是Linux OS。您可以运行IIS(WIMP),而不是Windows上的Apache Web服务器。
您可以运行PostgreSQL或SQL Server,而不是LAMP堆栈中的MySQL关系数据库。如果您需要全球分布,则可以运行CockroachDB或Google Cloud Spanner。可以使用Perl或Python代替PHP语言。如果要使用Java或C#进行编码,则需要考虑单独的堆栈系列。
您可以运行Couchbase或Azure Cosmos DB以获得更好的全局分布,而不是MEAN堆栈中的MongoDB文档数据库。可以使用十二个Node.js Web服务器框架中的任何一个来代替Express 。除了AngularJS前端框架,您还可以运行Angular 2或React。
选择数据库时要问的最重要的问题是:
这些问题中的几个会趋于缩小数据库的选择范围,但是与制定LAMP堆栈时相比,我们有更多选择。如果您要构建一个应用程序,并且该应用程序必须在99.999%的时间内对全世界的用户都具有高度的一致性,那么只有少数几个数据库适合您。如果您的应用程序将在工作日的上午9点至下午6点在一个国家/地区使用,并且可以容忍最终的一致性,那么几乎所有数据库都可以使用,尽管某些数据库对于开发人员和操作员而言更容易,而某些数据库则可以为您的主要使用场景提供更好的性能。
虽然LAMP和MEAN堆栈一次是Web应用程序的良好解决方案,但现在都不是最佳选择。而不是盲目采用任何一种,您应该仔细考虑用例,并找到一种可在可预见的将来为您的应用程序服务的体系结构。
您什么时候需要关系数据库(例如MySQL)用于新应用程序?除了对标准SQL的明显支持外,关系数据库本身将数据强制为具有一致的强类型字段的表格模式,并且只要您利用规范化就可以帮助您避免数据重复。
另一方面,如果您还需要偶尔的自由格式文档,则MySQL和许多其他关系数据库也支持RFC 7159定义的JSON数据。如果您还想使用XML文档和XPath或XSLT,则大多数关系数据库都可以提供这种能力。
您何时需要像MongoDB这样的文档数据库?如果您的主要用例需要允许使用自由格式的数据,在文档之间更改类型的字段,随时间变化的架构或嵌套的文档,则NoSQL数据库将满足要求。另外,如果您的应用程序是用JavaScript编写的,那么文档数据库的JSON格式将很自然。
作者: Martin Heller是InfoWorld的特约编辑和审稿人。他曾担任Web和Windows编程顾问,从1986年至2010年开发数据库,软件和网站。最近,他担任Alpha Software技术和教育副总裁以及Tubifi董事长兼首席执行官。
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