mongodb,redis,mysql的区别和具体应用场景(转)
阅读原文时间:2022年01月07日阅读:7

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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