MySQL、MongoDB、Redis 数据库之间的区别

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让他在 MongoDB 记录中设置任何属性的索引 (如:FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现加快效率的排序。

2.将 MongoDB 作为类似 Redis,memcache 来做缓存db,为 MySQL 提供服务,或是后端日志分派分析。 考虑到 MongoDB 属于 No SQL 型数据库,SQL 语句与数据底部形态不如 MySQL 不难 亲和 ,也会有就是过后 将 MongoDB 做为辅助MySQL 而使用的类 Redis memcache 类似的缓存db来使用。 亦或是仅作日志分派分析。

至于 mmap上的内容flush到硬盘就是我操作系统的事情了,就是,原困,MongoDB 在内存中修改了数据后,mmap 数据flush到硬盘过后 ,系统宕机了,数据就会丢失。

当物理内存缺乏用的过后 ,Redis 和 MongoDB 过后使用虚拟内存。

    (2)从 data models 设计阶段就将原子性考虑于其中,我越多 事务类似的辅助。开发用如 nodejs 类似的语言来进行开发,对开发比较方便。

② MongoDB 占用空间过大

无论数据还是索引都存装进硬盘中。到要使用的过后 才交换到内存中。还还后能 外理远超过内存总量的数据。

MongoDB 还是还还后能 保证性能。其他同学使用 MongoDB 存储了上T的数据。

当物理内存够用的过后 ,Redis > MongoDB > MySQL

内存和硬盘的关系,硬盘放置主体数据用于持久化存储,而内存则是当前运行的那每段数据,CPU访问内存而过后磁盘,这大大提升了运行的效率,当然这是基于线程的局部化访问原理。

MongoDB 数据所处内存,由 linux系统 mmap 实现,当内存缺乏时,只将热点数据装进内存,就是数据所处磁盘。

MongoDB 更类似 MySQL,支持字段索引、游标操作,其优势在于查询功能比较强大,擅长查询 JSON 数据,能存储海量数据,过后不支持事务。

主就是我无事物机制!

7.内置 Sharding

持久化法律法律依据:

MongoDB 的提供了另另另1个面向文档存储,操作起来比较简单和容易。

在高负载的请况下,上加更多的节点,时需保证服务器性能。

Redis 所有数据过后装进内存中的,持久化是使用 RDB 法律法律依据原困 aof 法律法律依据。

让他通过本地原困网络创建数据镜像,这使得 MongoDB 有更强的扩展性。

    (1)MongoDB 所负责每段以文档形式存储,还还后能 有较好的代码亲和性,json 格式的直接写入方便。(如日志类似) 

MongoDB 的所有数据实际上是存装进硬盘的,所有要操作的数据通过 mmap 的法律法律依据映射到内存某个区域内。

不适用的场景
Ø  时需使用简化sql的操作

当物理内存和虚拟内存过后够用的过后 ,估计除了 MySQL 你没哪些地方好选择了。

可靠性
二者均支持持久化。

GridFS 是 MongoDB 中的另另另1个内置功能,时需用于存放絮状小文件。MongoDB 允许在服务端执行脚本,时需用 Javascript 编写某个函数,直接在服务端执行,也时需把函数的定义存储在服务端,下次直接调用即可。

MongoDB支持各种编程语言:RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,C# 等多种语言。



1. 它里面自带了另另另1个名叫 GirdFS 的分布式文件系统,这就为 MongoDB 的部署提供了很大便利。而像 MySQL 你这名 比较早的数据库,我随便说说市面上有就是不同的分表部署的方案,但你这名 终究不如 MongoDB 直接官方支持来得便捷我我随便说说。

2. 另外,MongoDB 内部人员还自建了对 map-reduce运算框架的支持,我随便说说你这名 支持从功能上看还是否比较简单的,大慨MySQL里 GroupBy 功能的扩展版,不过也为数据的统计带来了方便。

3. MongoDB 在启动过后将数据库中的数据以文件映射的法律法律依据加载到内存中。原困内存资源相当宽裕语句,这将极大地提高数据库的查询效率,毕竟内存的 I/O 效率比磁盘高多了。

MongoDB 以 BSON 底部形态(二进制)进行存储,对海量数据存储有着很明显的优势。

Redis 和mc过后缓存,过后过后驻留在内存中运行的,这大大提升了高数据量web访问的访问效率。然而mc就是我提供了简单的数据底部形态,比如 string存储;Redis却提供了絮状的数据底部形态,比如string、list、set、hashset、sorted set哪些地方地方,这使得用户方便了好多,毕竟封装了一层实用的功能,一起实现了同样的效果,当然用Redis而慢慢舍弃mc。

实际上原困Redis要现在刚结束了了虚拟内存,那很明显要么加内存条,要么你就该换个数据库了。

① MongoDB 不支持事务操作(最主要的缺点)

下面是 MongoDB 和 Redis 的对比图:

旺盛期是什么期的句子是什么是什么是什么图片 图片 度与广泛度:新兴数据库,旺盛期是什么期的句子是什么是什么是什么图片 图片 度较低,No SQL 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。

1.性能优越:快速!在适量级的内存的 MongoDB 的性能是非常比较慢的,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,

Map 和 Reduce。Map 函数调用 emit(key,value) 遍历集合中所有的记录,将 key 与 value 传给 Reduce 函数进行外理。

架构特点:时需通过副本集,以及分片来实现高可用。

适合场景:事件的记录,内容管理原困博客平台等等。

MongoDB 的适用场景为:数据过后特别重要(类似通知,推送哪些地方地方),数据表底部形态变化较为频繁,数据量特别大,数据的并发性特别高,数据底部形态比较特别(类似地图的位置坐标),哪些地方地方请况下用 MongoDB , 就是请况就还是用 MySQL ,原先组合使用就时需达到最大的效率。

MySQL 是持久化存储,存装进磁盘里面,检索语句,会涉及到一定的 IO,为了外理你这名 瓶颈,于是跳出了缓存,比如现在用的最多的 memcached(简称mc)。首先,用户访问mc,原困未命中,就去访问 MySQL,过后 像内存和硬盘一样,把数据好友克隆到mc一每段。

查询语句:是独特的 MongoDB 的查询法律法律依据。

像memcache,MongoDB,Redis,都属于No SQL系列。

MongoDB 中的 Map/reduce 主就是我用来对数据进行批量外理和聚合操作。

Ø  事务性系统

原困负载的增加(时需更多的存储空间和更强的外理能力) ,它时需分布在计算机网络中的就是节点上这就是我所谓的分片。 MongoDB 支持宽裕的查询表达式。查询指令使用 JSON 形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

后者是关系型数据库,功能强大,数据访问也就慢。

支持的数据底部形态
Redis 支持的数据底部形态宽裕,包括hash、set、list等。

MongoDB 使用 update() 命令时需实现替换完成的文档(数据)原困就是指定的数据字段 。

1.原困时需将 MongoDB 作为后端 db 来代替MySQL使用,即这里 MySQL 与 MongoDB 属于平行级别,不难 ,原先的使用原困有以下几种请况的考量:

MongoDB 有另另另1个最大的缺点,就是我它占用的空间很大,原困它属于典型空间换时间原则的类型。不难 它的磁盘空间比普通数据库会浪费就是,过后到目前为止它还不难 实现在线压缩功能,在 MongoDB 中频繁的进行数据增完整性时,原困记录变了,类似数据大小所处了变化,这过后 容易产生就是数据碎片,跳出碎片引发的结果,另另另1个是索引会跳出性能问提。

另外另另另1个就是我在一定的时间后,所占空间会莫明其妙地增大,就是多定期把数据库做修复,定期重新做索引,原先会提升MongoDB 的稳定性和效率。

③ MongoDB 不难 如 MySQL 那样旺盛期是什么期的句子是什么是什么是什么图片 图片 的维护工具,这对于开发和IT运营过后个值得注意的地方

它就是我另另另1个不折不扣的内存数据库。

1.MySQL 来自女儿的名字; MongoDB 来自 humongous

2.MySQL 使用 Table/Row/Column; MongoDB 使用 Collection/Document

3.MySQL 时需指定 table 的 schema; MongoDB的 collection 的每个 document 的 schema 时需自由修改

4.MySQL 支持 join; MongoDB 不难 join

5.MySQL 使用 SQL 语言; MongoDB 使用类似 JavaScript 的函数

过后另另另1个类型的东西,应用场景就是我太一样,还是要看你的需求来决定。

由此可见,相比较 MySQL,MongoDB 以一种生活生活直观文档的法律法律依据来完成数据的存储。它很像 JavaScript 中定义的 JSON 格式,不过数据在存储的过后 MongoDB 数据库为文档增加了序列化的操作,最终存进磁盘的我我随便说说是一种生活生活叫做 BSON 的格式,即 Binary-JSON。

mmap系统调用并过后完整性为了用于共享内存而设计的。它一种生活生活提供了不同于一般对普通文件的访问法律法律依据,线程时需像读写内存一样对普通文件进行操作。

在被委托人面,对开发者来说,原困原困业务需求原困是项目初始阶段,而原困数据的具体格式无法明选择义语句,MongoDB的你这名 鲜明底部形态就脱颖而出了。相比传统的关系型数据库,它非常容易被扩展,这也为写代码带来了极大的方便。

    (3)MongoDB 一种生活生活的 failover 机制,我越多 使用如 MHA 类似的法律法律依据实现。

MongoDB 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储外理方案。

缺点就是我在海量数据外理的过后 效率会显著加快效率。

MongoDB 是由 C++ 语言编写的,是另另另1个基于分布式文件存储的开源数据库系统。

过后,MongoDB 就在这块区域里面进行数据修改,外理了零碎的硬盘操作。

原文地址https://blog.csdn.net/CatStarXcode/article/details/79513425

MongoDB 与 MySQL 命令对比 传统的关系数据库一般由数据库(database)、表(table)、记录(record)另另另1个层次概念组成,MongoDB 是由数据库(database)、集合(collection)、文档对象(document)另另另1个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表,过后集合中不难 列、行和关系概念,这体现了模式自由的特点。

在传统的关系型数据库中,数据是以表单为媒介进行存储的,每个表单均拥有纵向的列和横向的行。

MySQL 在大数据量时效率显著下降,MongoDB 更多过后 作为关系数据库的一种生活生活替代。

6.支持大容量的存储,内置 GridFS

MySQL,MySQL根本就不时需担心数据量跟内存下的关系。不过,内存的量跟热数据的关系会极大地影响性能表现。

前者是内存数据库,数据保所处内存中,当然效率快。

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,即时需存放 xml、json、bson 类型系那个的数据。哪些地方地方数据具备自述性(self-describing),呈现分层的树状数据底部形态。数据底部形态由键值(key=>value)对组成。

4.弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问效率

MongoDB (文档型数据库):提供可扩展的高性能数据存储

1、基于分布式文件存储

2、高负载请况下上加更多节点,时需保证服务器性能

3、将数据存储为另另另1个文档

MongoDB 与 MySQL 的比较

1、稳定性

2、索引,索引装进内存中,还还后能 提升随机读写的性能。原困索引不难 完整性装进内存,一旦跳出随机读写比较高的过后 ,就会频繁地进行磁盘交换,MongoDB 的性能就会急剧下降

3、占用的空间很大,原困它属于典型空间换时间原则的类型。不难 它的磁盘空间比普通数据库会浪费就是,过后到目前为止它还不难 实现在线压缩功能,

在 MongoDB 中频繁的进行数据增完整性时,原困记录变了,类似数据大小所处了变化,这过后 容易产生就是数据碎片,跳出碎片引发的结果,

另另另1个是索引会跳出性能问提,

另外另另另1个就是我在一定的时间后,所占空间会莫明其妙地增大,就是多定期把数据库做修复,定期重新做索引,原先会提升MongoDB 的稳定性和效率。

在最新的版本里,它原困在实现在线压缩,估计应该在2.0版左右,应该还还后能 实现在线压缩,时需在后台执行现在repair DataBase 的就是操作。原困那样,就外理了目前困扰你们都歌词 的大问提。

4、MongoDB 对数据间的事务关系支持比较弱

5、运维不方便

MongoDB 相对于 MySQL 的优势

1. 适合哪些地方地方对数据库具体数据格式不明确原困数据库数据格式老会 变化的需求模型,过后对开发者十分友好。

2. 自带另另另1个分布式文件系统,时需很方便地部署到服务器机群上。

MongoDB 里有另另另1个Shard的概念,就是我方便为了服务器分片使用的。每增加一台Shard,MongoDB 的插入性能也会以接近倍数的法律法律依据增长,磁盘容量也很时需很方便地扩充。

3. 自带了对map-reduce运算框架的支持,这也很方便进行数据的统计。类似于group by

MongoDB 与 MySQL 命令对比 传统的关系数据库一般由数据库(database)、表(table)、记录(record)另另另1个层次概念组成,

MongoDB 是由数据库(database)、集合(collection)、文档对象(document)另另另1个层次组成。

MongoDB 对于关系型数据库里的表,过后集合中不难 列、行和关系概念,这体现了模式自由的特点。

3.自身的 Failover 机制!

虚拟内存+持久化。

内存管理机制
Redis 数据完整性所处内存,定期写入磁盘,当内存缺乏时,时需选择指定的 LRU 算法删除数据。

MongoDB 数据底部形态比较单一,过后支持宽裕的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常宽裕。

对数据的操作大每段过后内存中,但 MongoDB 并过后单纯的内存数据库。

性能
二者性能都比较高,应该说过后会是瓶颈。

关系型数据库。

在不同的引擎上有不同 的存储法律法律依据。

查询语句是使用传统的 SQL 语句,拥有较为旺盛期是什么期的句子是什么是什么是什么图片 图片 的体系,旺盛期是什么期的句子是什么是什么是什么图片 图片 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。

5.文档底部形态的存储法律法律依据,还还后能 更便捷的获取数据: json 的存储格式

过后,MongoDB 不一样,倘若,业务时需保证,冷热数据的读写比,使得热数据在物理内存中,mmap 的交换较少。

Map 函数和 Reduce 函数是使用 JavaScript 编写的,并时需通过 db.runCommand 或 mapreduce 命令来执行 MapReduce 操作。

我我随便说说,从数据存储原理来看,我更倾向于将 MongoDB 归类为硬盘数据库,过后使用了 mmap 作为加速的手段而已。

NoSQL 的全称是 Not Only SQL,也时需理解非关系型的数据库,是一种生活生活新型的革命式的数据库设计法律法律依据,不过它过后为了取代传统的关系型数据库而被设计的,它们分别代表了不同的数据库设计思路。

2.高扩展:第三方支持宽裕(这是与就是的 No SQL 相比,MongoDB 也具有的优势)

它是另另另1个内存数据库,数据过后装进内存里面的。

推理到 Redis + MySQL,它是内存+磁盘关系的另另另1个映射,MySQL 装进磁盘,Redis装进内存,原先语句,web应用每次只访问Redis,原困不难 找到的数据,才去访问 MySQL。

数据外理:数据是存储在硬盘上的,只不过时需老会 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。

MongoDB 将数据存储为另另另1个文档,数据底部形态由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值时需蕴藏就是文档,数组及文档数组。

集群
MongoDB 集群技术比较旺盛期是什么期的句子是什么是什么是什么图片 图片 ,Redis从3.0现在刚结束了了支持集群。

mmap 系统调用使得线程之间通过映射同另另另1个普通文件实现共享内存。普通文件被映射到线程地址空间后,线程时需像访问普通内存一样对文件进行访问,无须再调用。 read(),write()等操作。mmap 无须分配空间, 就是我将文件映射到调用线程的地址空间里, 过后你就时需用 memcpy 等操作写文件, 而我越多 write() 了.写过后 用 msync() 同步一下, 你所写的内容就保存到文件里了. 不过你这名 法律法律依据不难 律法律依据增加文件的长度, 原困要映射的长度在调用 mmap() 的过后 就决定了。

然而 Redis + MySQL 和内存+磁盘的用法最好是不同的。

不过 MongoDB 对数据之间事务关系支持比较弱,原困业务你这名 方面要求比较高语句,MongoDB 还是无须适合此类型的应用。