mongodb和mysql，redis mysql完美结合

这篇文章给大家聊聊关于mongodb和mysql，以及redis mysql完美结合对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

mongodb主要用来干嘛，什么时候用，存什么样的数据

简介MongoDB[1]是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB[2]是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

特点它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：*面向集合存储，易存储对象类型的数据。mongodb集群参考*模式自由。*支持动态查询。*支持完全索引，包含内部对象。*支持查询。*支持复制和故障恢复。*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。*支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。*可通过网络访问。

使用原理

所谓“面向集合”（Collection-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collection)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。NytroMegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（BinarySerializedDocumentFormat）。[3][4]MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：1）网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。2）缓存。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。3）高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。不适用的场景如下：1）要求高度事务性的系统。2）传统的商业智能应用。3）复杂的跨文档（表）级联查询。[4]系统介绍分布式文件系统（DistributedFileSystem）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于FayChang所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统。YonghongDataMart是基于自有技术研发的一款数据存储、数据处理的软件。YonghongDataMart的分布式文件存储系统(ZDFS)是在HadoopHDFS基础上进行的改造和扩展，将服务器集群内所有节点上存储的文件统一管理和存储。适用场景MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）和传统的RDBMS系统（具有丰富的功能）之间架起一座桥梁，它集两者的优势于一身。根据官方网站的描述，Mongo适用于以下场景。●网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。●缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。●大尺寸、低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。●高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。●用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。MongoDB的使用也会有一些限制，例如，它不适合于以下几个地方。●高度事务性的系统：例如，银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。●传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。●需要SQL的问题。应用案例下面列举一些公司MongoDB的实际应用：[7]Craiglist上使用MongoDB的存档数十亿条记录。FourSquare，基于位置的社交网站，在AmazonEC2的服务器上使用MongoDB分享数据。Shutterfly，以互联网为基础的社会和个人出版服务，使用MongoDB的各种持久性数据存储的要求。bit.ly,一个基于Web的网址缩短服务，使用MongoDB的存储自己的数据。spike.com，一个MTV网络的联营公司，spike.com使用MongoDB的。Intuit公司，一个为小企业和个人的软件和服务提供商，为小型企业使用MongoDB的跟踪用户的数据。sourceforge.net，资源网站查找，创建和发布开源软件免费，使用MongoDB的后端存储。etsy.com，一个购买和出售手工制作物品网站，使用MongoDB。纽约时报，领先的在线新闻门户网站之一，使用MongoDB。CERN，著名的粒子物理研究所，欧洲核子研究中心大型强子对撞机的数据使用MongoDB。

MongoDB和MySQL的区别

MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，所以完全可以替代MySQL。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：

①弱一致性，更能保证用户的访问速度。

②文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据。

③内置GridFS，支持大容量的存储。

④内置Sharding。

⑤第三方支持丰富。(这是与其他的NoSQL相比，MongoDB也具有的优势)

⑥性能优越

想用MongoDB取代MySQL可以吗

先给出结论：不可以取代！

能提出这样的问题，肯定是对Mongodb不是很了解，来看看MongoDB是什么，能做什么，不能做什么吧。

MongoDB

mongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

特点：它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：面向集合存储，易存储对象类型的数据。模式自由。支持动态查询。支持完全索引，包含内部对象。支持查询。支持复制和故障恢复。使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。可通过网络访问。使用原理所谓“面向集合”（Collection-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collection)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。NytroMegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（BinarySerializedDocumentFormat）。MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：1）网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。2）缓存。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。3）高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

不适用的场景如下：

1）要求高度事务性的系统。

2）传统的商业智能应用。

3）复杂的跨文档（表）级联查询。

结论

从MongoDB不适用场景就可以看出其不可能替代MySQL.

爬虫的数据库选型，redis、leveldb、 mongodb、 mysql应该选哪个

选mongodb，爬虫表字段不定，变化比较大，所以像mysql这种关系型数据库不太合适，开发起来不大方便。而redis的数据查询功能查询功能相对来说比较弱，而有时爬回来的数据要做数据分析需要用到一些条件查询，对于条件查询redis是非常鸡助的。leveldb不熟，不清楚。mongo基本可以实现上述的所有需求，动态字段、条件查询，所以很适合用作爬虫数据的存储。

为啥Redis/Mongo这么快，就不能直接替代mysql吗

mysql、redis、MongoDB基本上在对应的业务场景中都会用到。习惯上，所有的业务数据都是需要“落库”的，这种“落库”指关系型数据库的数据写入，可以很直观的在关系型数据库的客户端进行查询，可以持久化到磁盘空间，因mysql开源稳定，满足业务需求，其成为互联网公司的最优选择。而redis经常在高并发的请求加速、优化用户体验中用到，普遍的做法是将数据库中的数据请求一次，放入缓存中，同时返回给用户，而修改数据库时对缓存数据进行清理，保障数据一致性。而对于mongoDB，我在业务中使用不多，但其可以高效存储二进制大对象(比如照片、视频、消息等)，在业界得到了充分的认可。下面简述一下其各自的优缺点，仅供参考。

mysql，优点：体积小、速度快、总体拥有成本低，开源，提供的接口支持多种语言连接操作；支持多种操作系统；采用完全的多线程编程，线程轻量；鉴权体系完善。缺点：不支持热备份，但可通过binlog日志进行同步；不支持自定义数据类型；对xml支持不够良好，但此基本上可以忽略，目前很少见到xml的使用。

redis，优点：读写性能优异，选择的最大理由；支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式；支持主从复制，可以进行读写分离；数据结构丰富；缺点：不具备自动容错和恢复功能，主机从机宕机导致客户端请求失败；主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性；Redis的主从复制采用全量复制，网络波动时可能进行全量的数据复制，对集群造成压力；Redis较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容比较复杂。

MongoDB，优点：弱一致性(最终一致)，更能保证用户的访问速度；文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数；高效存储二进制大对象(比如照片、视频、消息等)；与其他的NoSQL相比第三方支持丰富；缺点：不支持事务操作；占用空间过大；成熟的维护工具较为欠缺。

个人感觉，redis适用于数据变化快且数据库大小可预见（适合内存容量）的业务场景，其适合做关系型数据库的中间层。MongoDB可以作为大数据对象(比如照片、视频、消息等)的数据缓存层组合出一个必要的数据实体（灵活的json结构可以组合出复杂数据类型，又可以复制多台服务器），读取速度也快，高并发构建主从服务器无压力。

作者：夕阳雨晴，欢迎关注我的头条号：偶尔美文，主流Java，为你讲述不一样的码农生活。

关于mongodb和mysql，redis mysql完美结合的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。