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  • 谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景

    最近对数据库比较感兴趣,于是就去研究了下部分相关热门的数据库。

    MySQL

    关系型数据库。

    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。

    缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

    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(self-describing),呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。

    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。

    优势:

    • 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!

    • 自身的Failover机制!

    • json的存储格式!

    缺点:主要是无事物机制!


    分析一下Mysql和Mongodb应用场景

    • 1.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用,即这里mysql与mongodb 属于平行级别,那么,这样的使用可能有以下几种情况的考量: (1)mongodb所负责部分以文档形式存储,能够有较好的代码亲和性,json格式的直接写入方便。(如日志之类) (2)从data models设计阶段就将原子性考虑于其中,无需事务之类的辅助。开发用如nodejs之类的语言来进行开发,对开发比较方便。 (3)mongodb本身的failover机制,无需使用如MHA之类的方式实现。

    • 2.将mongodb作为类似redis ,memcache来做缓存db,为mysql提供服务,或是后端日志收集分析。 考虑到mongodb属于nosql型数据库,sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ,也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。 亦或是仅作日志收集分析。

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