MongoDB与MySQL：如何选择

MongoDB和MySQL分别是领先的开源NoSQL和关系数据库。哪个最适合您的应用程序？

在1990年代的互联网泡沫时期，用于Web应用程序的一种通用软件堆栈是LAMP，它最初代表Linux（OS），Apache（Web服务器），MySQL（关系数据库）和PHP（服务器编程语言）。MySQL是首选的数据库，主要是因为它是免费的开源代码，并且具有良好的读取性能，非常适合从数据库动态生成网站的“ Web 20”应用程序。

之后，代表MongoDB（文档数据库），Express（Web服务器），AngularJS（前端框架）和Nodejs（后端JavaScript运行时）的MEAN堆栈开始流行。除其他原因外，MEAN堆栈很有吸引力，因为您需要了解的唯一语言是JavaScript。与等效的LAMP堆栈相比，它还需要更少的RAM。

MySQL AB的Monty Widenius和David Axmark最初于1994年开始开发MySQL。产品名称中的“ My”是指Widenius的女儿，而不是英语单词“ my”。MySQL旨在与mSQL（又名Mini）兼容。 SQL），并添加了SQL查询层和开放源代码许可（实际上是专有和GPL双重许可）。MySQL的公共发行版于1996年底开始，并且每年或每两年持续发行一次。MySQL是当前最受欢迎的关系数据库。

Sun Microsystems于2008年以10亿美元的价格收购了MySQL AB，Oracle于2010年收购了Sun。在Oracle收购MySQL的广泛关注中，Widenius在收购Oracle之前就将MySQL 55合并到了MariaDB中。MariaDB努力维护与Oracle MySQL版本的兼容性。

与功能更强大的商业关系数据库（例如Oracle数据库，IBM DB / 2和Microsoft SQL Server）相比，MySQL最初是一个相当低端的关系数据库，尽管它足以成为动态网站的后备存储。多年来，它增加了您希望从关系数据库获得的大多数功能，包括事务，参照完整性约束，存储过程，游标，全文索引和搜索，地理索引和搜索以及群集。

尽管MySQL现在支持“大数据库”功能，例如主从部署，与Memcached一起使用以及水平分片，但它仍通常用于中小型部署。将MySQL扩展到多个从属服务器可以提高读取性能，但是只有主服务器才能接受写请求。

AWS提供了两种形式的MySQL即服务，即Amazon RDS和Amazon Aurora。后者具有更高的性能，可以处理TB级的数据，更新副本的延迟时间更短，并且可以直接与Oracle数据库和SQL Server竞争。

MongoDB是高度可伸缩的 *** 作文档数据库，可在开源版本和商业企业版本中使用，它可以在本地运行或作为托管云服务运行。托管云服务称为MongoDB Atlas。

MongoDB无疑是NoSQL数据库中最受欢迎的数据库。它的文档数据模型为开发人员提供了极大的灵活性，而其分布式体系结构则提供了很好的可伸缩性。因此，通常选择MongoDB用于必须管理大量数据，得益于水平可伸缩性并处理不适合关系模型的数据结构的应用程序。

MongoDB是一个基于文档的存储，在其之上还具有一个基于图形的存储。MongoDB实际上并不存储JSON：它存储BSON（二进制JSON），该扩展了JSON表示（字符串）以包括其他类型，例如int，long，date，浮点，decimal128和地理空间坐标。

MongoDB可以使用数据的类型生成正确的索引类型，从而在数据的单个副本上生成多模式图形，地理空间，B树和全文本索引。MongoDB使您可以在任何文档字段上创建索引。MongoDB 4具有多文档事务，这意味着即使必须标准化数据设计，您仍然可以获得ACID属性。

默认情况下，MongoDB使用动态模式，有时称为无模式。单个集合中的文档不需要具有相同的字段集，并且字段的数据类型可以在集合中的不同文档之间有所不同。您可以随时使用动态模式更改文档结构。

但是，可以使用架构治理。从MongoDB 36开始，MongoDB支持JSON模式验证，您可以在验证器表达式中将其打开。

在LAMP和MEAN堆栈上存在很多变化。例如，您可以在Windows（WAMP）或MacOS（MAMP）上运行而不是Linux OS。您可以运行IIS（WIMP），而不是Windows上的Apache Web服务器。

您可以运行PostgreSQL或SQL Server，而不是LAMP堆栈中的MySQL关系数据库。如果您需要全球分布，则可以运行CockroachDB或Google Cloud Spanner。可以使用Perl或Python代替PHP语言。如果要使用Java或C＃进行编码，则需要考虑单独的堆栈系列。

您可以运行Couchbase或Azure Cosmos DB以获得更好的全局分布，而不是MEAN堆栈中的MongoDB文档数据库。可以使用十二个Nodejs Web服务器框架中的任何一个来代替Express 。除了AngularJS前端框架，您还可以运行Angular 2或React。

选择数据库时要问的最重要的问题是：

这些问题中的几个会趋于缩小数据库的选择范围，但是与制定LAMP堆栈时相比，我们有更多选择。如果您要构建一个应用程序，并且该应用程序必须在99999％的时间内对全世界的用户都具有高度的一致性，那么只有少数几个数据库适合您。如果您的应用程序将在工作日的上午9点至下午6点在一个国家/地区使用，并且可以容忍最终的一致性，那么几乎所有数据库都可以使用，尽管某些数据库对于开发人员和 *** 作员而言更容易，而某些数据库则可以为您的主要使用场景提供更好的性能。

虽然LAMP和MEAN堆栈一次是Web应用程序的良好解决方案，但现在都不是最佳选择。而不是盲目采用任何一种，您应该仔细考虑用例，并找到一种可在可预见的将来为您的应用程序服务的体系结构。

您什么时候需要关系数据库（例如MySQL）用于新应用程序？除了对标准SQL的明显支持外，关系数据库本身将数据强制为具有一致的强类型字段的表格模式，并且只要您利用规范化就可以帮助您避免数据重复。

另一方面，如果您还需要偶尔的自由格式文档，则MySQL和许多其他关系数据库也支持RFC 7159定义的JSON数据。如果您还想使用XML文档和XPath或XSLT，则大多数关系数据库都可以提供这种能力。

您何时需要像MongoDB这样的文档数据库？如果您的主要用例需要允许使用自由格式的数据，在文档之间更改类型的字段，随时间变化的架构或嵌套的文档，则NoSQL数据库将满足要求。另外，如果您的应用程序是用JavaScript编写的，那么文档数据库的JSON格式将很自然。

作者： Martin Heller是InfoWorld的特约编辑和审稿人。他曾担任Web和Windows编程顾问，从1986年至2010年开发数据库，​​软件和网站。最近，他担任Alpha Software技术和教育副总裁以及Tubifi董事长兼首席执行官。

MongoDB创建表步骤，Mongo常用的数据库 *** 作命令，查询，添加，更新，删除_MongoDB 性能监测。

use Admin (切换到创建用户)

dbTestDb (创建数据库)

dbaddUser(“userName”,”Pwd”) 创建用户

dbauth(“userName”,”Pwd”) 设置用户为允许连接的用户

dbcreateCollection(“TableName”) 创建表

showcollections 查看表是否创建成功

dbTableNameSave({age:1}) 添加数据

dbTableNamefind() 查看添加的数据是否成功（如果没有查询到任何的结果，说明添加失败）

推荐学习《python教程》。

MongoDB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。它支持的数据结构

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最大的特点是它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。

模糊查询简介

MongoDB查询条件可以使用正则表达式，从而实现模糊查询的功能。模糊查询可以使用$regex *** 作符或直接使用正则表达式对象。

$regex *** 作符的介绍

MongoDB使用$regex *** 作符来设置匹配字符串的正则表达式，使用PCRE(Pert Compatible Regular Expression)作为正则表达式语言。

regex *** 作符

{<field>:{$regex:/pattern/，$options:’<options>’}}

{<field>:{$regex:’pattern’，$options:’<options>’}}

{<field>:{$regex:/pattern/<options>}}

正则表达式对象

{<field>: /pattern/<options>}$regex与正则表达式对象的区别:

在$in *** 作符中只能使用正则表达式对象，例如:{name:{$in:[/^joe/i,/^jack/}}

在使用隐式的$and *** 作符中，只能使用$regex，例如:{name:{$regex:/^jo/i, $nin:['john']}}

当option选项中包含X或S选项时，只能使用$regex，例如:{name:{$regex:/mline/,$options:"si"}}

$regex *** 作符的使用

$regex *** 作符中的option选项可以改变正则匹配的默认行为，它包括i, m, x以及S四个选项，其含义如下

i 忽略大小写，{<field>{$regex/pattern/i}}，设置i选项后，模式中的字母会进行大小写不敏感匹配。

m 多行匹配模式，{<field>{$regex/pattern/,$options:'m'}，m选项会更改^和$元字符的默认行为，分别使用与行的开头和结尾匹配，而不是与输入字符串的开头和结尾匹配。

x 忽略非转义的空白字符，{<field>:{$regex:/pattern/,$options:'m'}，设置x选项后，正则表达式中的非转义的空白字符将被忽略，同时井号(#)被解释为注释的开头注，只能显式位于option选项中。

s 单行匹配模式{<field>:{$regex:/pattern/,$options:'s'}，设置s选项后，会改变模式中的点号()元字符的默认行为，它会匹配所有字符，包括换行符(\n)，只能显式位于option选项中。

使用$regex *** 作符时，需要注意下面几个问题:

i，m，x，s可以组合使用，例如:{name:{$regex:/jk/,$options:"si"}}

在设置索弓}的字段上进行正则匹配可以提高查询速度，而且当正则表达式使用的是前缀表达式时，查询速度会进一步提高，例如:{name:{$regex: /^joe/}

上面介绍的元字符可能就会让我们在查询的时候出现一些问题，比如有时候想要查询出所有带价格的模糊商品的时候用了元字符进行模糊搜索，这时候会查询出来全部的数据；

这个时候就需要对模糊查询的条件进行一些 *** 作，转义一下：

mongodb众所周知不支持事务，所以需要强事务的业务根本不能考虑mongodb。

mongodb的优势就是文档存储:

1 业务经常变动，需要不时的添加字段，那么mongodb比较适合，关系型数据库添加字段的复杂度也还好

2 嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。但这不仅仅这一点优势，具体下面会细说。

3 upsert支持，查询速度也不慢

4 高可用的副本集支持

5 查询语法非常丰富，嵌套文档查询功能非常强大，不是重度用户可能不能理解

下面说说一个具体的使用事例:

项目的一条数据在10kb左右，如果使用关系型数据库那么需要将这条数据拆分成大概几百条左右，建造多个表，设计较复杂，这种数据大概在一百万条左右，想想拆分后在十几亿的数据量就可怕。打平后的数据什么DB也都可以拿下，只是一百万变十几亿比较恐怖而已。

如果采用MySQL存储，每次查询需要使用外键查询多个表，从这些表中拉取数据，性能肯定要下降很多，比不上只在一个表查询，而且只拉取少两个数量级的数据。查询也还好，业务允许可以对结果做缓存，放到redis里去。

但是重点来了，需求要增量更新部分数据，这时候需要更新多个表，根本没法做到原子性（注意事务不是原子 *** 作），当然也可以使用cas等技术补偿，达到最终一致性。但使用mongodb存储只需要update一条数据，对相应的嵌套文档中内容更新，可以做到原子性，是不是很方便？

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具体说说该项目的难点，查询无法使用缓存，可能会很吃惊，但是业务决定了确实做不了，而且增量更新的量达到上万的QPS，如果不能保证原子性想想多么可怕！

所以mongodb在这里帮了大忙，关系型数据库解决不了这个难题。

有人可能要问，mongodb没有事务，上游数据写入也会有问题，你不可能所有数据都存一个表吧？

当然不是的，我们mongodb里的数据是从MySQL中清洗出来存到mongodb中的，mongodb只做单点的业务需求，综合的数据还是在MySQL中。

此项目我们用了上百个副本集，保证系统的高可用，这些副本集配置只要一条shell就搞定，如果用MySQL的主从不知道怎么配（我自己不懂），估计DBA得忙死，而该项目完全不需要也没用到DBA。

说了这么多mongo的优点，也说说他的缺点:

1 查询优化器和MySQL没法比

2 不支持reload，只能冷重启，初始化配置的时候比较麻烦

3 没有事务，不敢存储第一手数据，多用来做备份数据的存储

mongodb可以做很多事情，取决于你脑洞，性能不差，存一些相对不重要的数据，mongodb嵌套文档功能强大，多看看官方文档挖掘挖掘有用信息，每次都能发现惊喜。

游戏服务器开发中，玩家的账号，背包，装备，物品，排名等数据都需要落地存储在数据库中。行业中主流的数据库当属mysql，优点是免费开源，从端游时代过渡过来的程序员，求稳保守的话大多数会选用mysql数据库做存储。但是游戏中要存储的数据表会经常改动，导致数据库的表会频繁更新改动表结构，如果游戏数据量达到千万级别，对所有的表刷新改动会是一项很恐怖的事情，期间如果再出错，运维跟开发人员估计全都GG。

为了应对方便扩展，提升读写速度，NoSQL数据库（非关系型数据库）诞生。在NoSQL中应用比较广泛的当属mongodb和redis，由于对开发者友好，方便快速开发迭代高可用复制集满足数据高可靠、服务高可用的需求，运维简单，故障自动切换可扩展分片集群海量数据存储被游戏服务器广泛应用。现在的项目《鹿鼎记》用redis做高速缓存角色列表信息数据。

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