Redis数据库跟MongoDB数据库有什么区别呢

1、基于mongo实现远程连接

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mongo -u admin -p admin 1921680197:27017/pagedb

通过mongo实现连接，可以非常灵活的选择参数选项，参看命令帮助，如下所示：

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mongo --help

MongoDB shell version: 183

usage: mongo [options] [db address] [file names (ending in js)]

db address can be:

foo foo database on local machine

19216905/foo foo database on 19216805 machine

19216905:9999/foo foo database on 19216805 machine on port 9999

options:

--shell run the shell after executing files

--nodb don't connect to mongod on startup - no 'db address'

arg expected

--quiet be less chatty

--port arg port to connect to

--host arg server to connect to

--eval arg evaluate javascript

-u [ --username ] arg username for authentication

-p [ --password ] arg password for authentication

-h [ --help ] show this usage information

--version show version information

--verbose increase verbosity

--ipv6 enable IPv6 support (disabled by default)

2、基于MongoDB支持的javascript实现远程连接

当你已经连接到一个远程的MongoDB数据库服务器（例如，通过mongo连接到1921680184），现在想要在这个会话中连接另一个远程的数据库服务器（1921680197），可以执行如下命令：

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> var x = new Mongo('1921680197:27017')

> var ydb = xgetDB('pagedb');

> use ydb

switched to db ydb

> db

ydb

> ydbpagefindOne()

{

"_id" : ObjectId("4eded6a5bf3bfa0014000003"),

"content" : "巴黎是浪漫的城市，可是",

"pubdate" : "2006-03-19",

"title" : "巴黎：从布鲁塞尔赶到巴黎",

"url" : ">

你需要有一个字段标示写入数据库的时间，然后查询的时候，设定查询时间段： dbthingsfind(}) // 大于某个时间 dbthingsfind(}) // 小于某个时间 dbthing4545

dbuserfind()count(); ==> 这个快是因为 _id作为主键是一个相对小的索引

而对应的mysql里是走的全表扫描

如果你设计的表结构很满足范式，那么其实并不是MongoDB所擅长的场景，你不会觉得mongodb有多快

MongoDB已经流行了很长一段时间，相对于MySQL，究竟什么场景更需要用MongoDB？下面是一些总结。

更高的写入负载

默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。

高可用性

MongoDB的复副集(Master-Slave)配置非常简洁方便，此外，MongoDB可以快速响应的处理单节点故障，自动、安全的完成故障转移。这些特性使得MongoDB能在一个相对不稳定（如云主机）的环境中，保持高可用性。

数据量很大或者未来会变得很大

依赖数据库(MySQL)自身的特性，完成数据的扩展是较困难的事，在MySQL中，当一个单达表到5-10GB时会出现明显的性能降级，此时需要通过数据的水平和垂直拆分、库的拆分完成扩展，使用MySQL通常需要借助驱动层或代理层完成这类需求。而MongoDB内建了多种数据分片的特性，可以很好的适应大数据量的需求。

基于位置的数据查询

MongoDB支持二维空间索引，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。

表结构不明确，且数据在不断变大

在一些传统RDBMS中，增加一个字段会锁住整个数据库/表，或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。通常发生在数据表大于1G的时候（当大于1TB时更甚）。 因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的 *** 作，并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构。

没有DBA支持

如果没有专职的DBA，并且准备不使用标准的关系型思想（结构化、连接等）来处理数据，那么MongoDB将会是你的首选。MongoDB对于对像数据的存储非常方便，类可以直接序列化成JSON存储到MongoDB中。 但是需要先了解一些最佳实践，避免当数据变大后，由于文档设计问题而造成的性能缺陷。

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