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。

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！

非关系型数据库(nosql )

Redis数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的LRU算法删除数据。

MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于
二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis
更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。

指标 

MongoDB(v2.4.9) 

Redis(v2.4.17) 

比较说明

实现语言 

C++

C/C++

-

协议

BSON、自定义二进制

类Telnet

-

性能

依赖内存，TPS较高

依赖内存，TPS非常高

Redis优于MongoDB

可操作性

丰富的数据表达、索引；最类似于关系数据库，支持丰富的查询语言

数据丰富，较少的IO

MongoDB优于Redis

内存及存储

适合大数据量存储，依赖系统虚拟内存管理，采用镜像文件存储；内存占有率比较高，官方建议独立部署在64位系统（32位有最大2.5G文件限制，64位没有改限制）

Redis2.0后增加虚拟内存特性，突破物理内存限制；数据可以设置时效性，类似于memcache

不同的应用角度看，各有优势

可用性

支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制

依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash机制

MongoDB优于Redis；单点问题上，MongoDB应用简单，相对用户透明，Redis比较复杂，需要客户端主动解决。（MongoDB 一般会使用replica sets和sharding功能结合，replica sets侧重高可用性及高可靠性，而sharding侧重于性能、易扩展）

可靠性

从1.8版本后，采用binlog方式（MySQL同样采用该方式）支持持久化，增加可靠性

依赖快照进行持久化；AOF增强可靠性；增强可靠性的同时，影响访问性能

MongoDB优于Redis

一致性

不支持事物，靠客户端自身保证

支持事物，比较弱，仅能保证事物中的操作按顺序执行

Redis优于MongoDB

数据分析

内置数据分析功能（mapreduce）

不支持

MongoDB优于Redis

应用场景

海量数据的访问效率提升

较小数据量的性能及运算

MongoDB优于Redis

MongoDB 的适用场景为：数据不是特别重要（例如通知，推送这些），数据表结构变化较为频繁，数据量特别大，数据的并发性特别高，数据结构比较特别（例如地图的位置坐标），这些情况下用 MongoDB ， 其他情况就还是用 MySQL ，这样组合使用就可以达到最大的效率。

• 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。

MongoDB 有一个最大的缺点，就是它占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。那么它的磁盘空间比普通数据库会浪费一些，而且到目前为止它还没有实现在线压缩功能，在 MongoDB 中频繁的进行数据增删改时，如果记录变了，例如数据大小发生了变化，这时候容易产生一些数据碎片，出现碎片引发的结果，一个是索引会出现性能问题。
另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB 的稳定性和效率。

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 需要指定 table 的 schema； MongoDB的 collection 的每个 document 的 schema 可以自由修改
4.MySQL 支持 join； MongoDB 没有 join
5.MySQL 使用 SQL 语言； MongoDB 使用类似 JavaScript 的函数

命令对比
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）三个层次概念组成，MongoDB 是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。

MySQL 是持久化存储，存放在磁盘里面，检索的话，会涉及到一定的 IO，为了解决这个瓶颈，于是出现了缓存，比如现在用的最多的 memcached(简称mc)。首先，用户访问mc，如果未命中，就去访问 MySQL，之后像内存和硬盘一样，把数据复制到mc一部分。

　　Redis 和mc都是缓存，并且都是驻留在内存中运行的，这大大提升了高数据量web访问的访问速度。然而mc只是提供了简单的数据结构，比如 string存储；Redis却提供了大量的数据结构，比如string、list、set、hashset、sorted set这些，这使得用户方便了好多，毕竟封装了一层实用的功能，同时实现了同样的效果，当然用Redis而慢慢舍弃mc。
　　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部分数据，CPU访问内存而不是磁盘，这大大提升了运行的速度，当然这是基于程序的局部化访问原理。
　　推理到 Redis + MySQL，它是内存+磁盘关系的一个映射，MySQL 放在磁盘，Redis放在内存，这样的话，web应用每次只访问Redis，如果没有找到的数据，才去访问 MySQL。
　　然而 Redis + MySQL 和内存+磁盘的用法最好是不同的。
前者是内存数据库，数据保存在内存中，当然速度快。
后者是关系型数据库，功能强大，数据访问也就慢。
像memcache，MongoDB，Redis，都属于No SQL系列。
不是一个类型的东西，应用场景也不太一样，还是要看你的需求来决定。

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