mongodb和mysql扫盲

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
简介: mongodb和mysql扫盲

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。


四、对比

数据库 MongoDB MySQL
数据库模型 非关系型 关系型
存储方式 以类JSON的文档的格式存储 不同引擎有不同的存储方式
查询语句 MongoDB查询方式(类似JavaScript的函数) SQL语句
数据处理方式 基于内存,将热数据存放在物理内存中,从而达到高速读写 不同引擎有自己的特点
成熟度 新兴数据库,成熟度较低 成熟度高
广泛度 NoSQL数据库中,比较完善且开源,使用人数在不断增长 开源数据库,市场份额不断增长
事务性 仅支持单文档事务操作,弱一致性 支持事务操作
占用空间 占用空间大 占用空间小
join操作 MongoDB没有join MySQL支持join

参考链接:http://www.cnblogs.com/xiaoxi-3-/

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