Mongodb和mysql的区别
1.Mongodb简介及优缺点分析
Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元,类似关系数据库的行,多个键值对有序地放置在一起便是文档,语法有点类似javascript面向对象的查询语言,它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。
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。
优点:
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。高扩展性,存储的数据格式是json格式!
缺点:
① mongodb不支持事务 *** 作。
② mongodb占用空间过大。
③ 开发文档不是很完全,完善。
2.MySQL优缺点分析
优点:
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:
在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
3.Mongodb和MySQL数据库的对比
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。
4.MongoDB常用语句
# 连接Mongo数据库,并设置数据存储地址
mongod.exe --dbpath "d:softwareMongoDBServer3.0data"
#-----------------------#1# 数据库
# 查看所有的数据库
show dbs
# 删除当前使用的数据库
db.dropDatabase()
# 使用这个数据库(只有插入数据后完成创建数据库)
use dbt
# 查看当前使用的数据库
db
db.getName()
# 查看当前数据库状态
db.stats()
# 修复当前数据库
db.repairDatabase()
# 从一个数据库复制到另一个数据库
db.copyDatabase("mydb", "temp", "127.0.0.1")
#-----------------------#2# 集合
# 查看当前数据库下所有的集合
show collections
show tables
# 创建名称为coll集合
db.createCollection('coll')
db.createCollection("coll2", {capped:true, autoIndexId:true, size:6142800, max:10000}) # 可选参数
# 查看当前集合状态
db.coll.stats()
# 删除名称为coll集合
db.coll.drop()
#-----------------------#3# 集合数据
# 插入空数据并且直接创建名称为coll集合
db.coll.insert({})
# 插入一个或多个数据
db.coll.insert({name:'tom', age:22})
db.coll.insert([{name:'adam', age:10},{name:'john', age:23}])
# 添加数据(save方法可以修改相同id的数据)
db.coll.save({name:'allen'})
# 删除一个或所有的数据
db.coll.remove({name:'tom'})
db.coll.remove({})
# 删除符合条件的数据中的第一条
db.coll.remove({name:'tom'}, 1)
# 更改数据
db.coll.update({name:'tom', age:22}, {$set:{name:'tom', age:222}})
# 查看数据
db.coll.find()
# 查看一条数据
db.coll.findOne()
db.coll.find({}, {name:1, '_id':0}) # 1表示显示,0表示不显示(find默认显示_id)
# 格式化显示数据,使数据更加清晰明了
db.coll.find().pretty()
# 使用and,or查看数据
db.coll.find({name:'tom', age:22}) # 等同and使用
db.coll.find({$or:[{name:'tom'}, {age:21}]}) # or使用
# *** 作符大于,小于,等于,不等于,大于不等于,小于不等于
db.coll.find({age: {$gt: 22}}) # 大于
db.coll.find({age: {$lt: 22}}) # 大于
db.coll.find({age: 22}) # 等于
db.coll.find({age: {$ne: 22}}) # 不等于
db.coll.find({age: {$gte: 22}}) # 大于等于
db.coll.find({age: {$lte: 22}}) # 小于等于
# 显示从skip之后limit个
db.coll.find().limit(2).skip(1)
#-----------------------# # 用户
# 3.x之后版本添加用户
use admin
db.createUser({user:'nu', pwd:'nu', roles:[{role:'readWrite',db:'admin'}]})
# 用户认证
db.auth("nu", "nu")
# 显示当前所有用户
show users
db.system.users.find()
3.x版本删除用户
db.removeUser('nu') # 不推荐使用,已经废弃
db.dropUser("nu")
# 当前db版本
db.version()
# 当前db的链接机器地址和端口
db.getMongo()
# 备份到备份目录
mongodump
# 从备份目录恢复备份语句。
mongorestore
咱们下期见。
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 2.0”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Node.js(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 5.5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 3.6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Node.js 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99.999%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。
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