本文目录：
- 1、mysql mongodb区别
- 2、mongodb和mysql的区别
- 3、mongodb 会比mysql快么
- 4、Mongodb和mysql的区别
- 5、mongo和mysql索引有什么不同？
mysql mongodb区别
前言：
MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。
一、关系型数据库-MySQL
1、在不同的引擎上有不同的存储方式。
2、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。
3、开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。
4、缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
二、非关系型数据库-MongoDB
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，呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=value)对组成。
1、存储方式：虚拟内存+持久化。
2、查询语句：是独特的MongoDB的查询方式。
3、适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。
4、架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
5、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。
6、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。
三、MongoDB优势与劣势
优势：
1、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。
2、MongoDB的高可用和集群架构拥有十分高的扩展性。
3、在副本集中，当主库遇到问题，无法继续提供服务的时候，副本集将选举一个新的主库继续提供服务。
4、MongoDB的Bson和JSon格式的数据十分适合文档格式的存储与查询。
劣势：
1、 不支持事务操作。MongoDB本身没有自带事务机制，若需要在MongoDB中实现事务机制，需通过一个额外的表，从逻辑上自行实现事务。
2、 应用经验少，由于NoSQL兴起时间短，应用经验相比关系型数据库较少。
3、MongoDB占用空间过大。
mongodb和mysql的区别
1. MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物2. MySQL适用于传统的对关联要求高的方面，MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求，但是两种数据库其实都能胜任大多数需求。对MongoDB来说，关联一般是做成内联的，最大程度发挥其优势。而如果内联起来比较纠结或者冗余太多处理麻烦的时候当然用SQL更恰当了3. 新项目可以考虑用MongoDB 如果经验不足而时间紧迫则可以继续用MySQL4. 总之适当的任务用适当的工具5. MongoDB有比较好的扩展能力，可以很容易做成分布式架构6. 对MongoDB来说，内存越多越好
mongodb 会比mysql快么
mongodb 会比mysql快的多，原因是：
首先是内存映射机制，数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗。（毕竟内存读取最快）
其次，NoSQL并不是不使用sql，只是不使用关系。没有关系的存在，就表示每个数据都好比是拥有一个单独的存储空间，然后一个聚集索引来指向。搜索性能一定会提高的。
第三，语言。使用javascript语法进行操作更加高效、直接。
这些是MongoDB针对关系型数据库的效率要高的原因。但是不能仅仅看重效率，这种数据库的设计带来的弊端也是有的。例如数据关系的维护会带来很多冗余数据、客户端代码需要大量针对数据库进行的IO操作、数据挖掘难以实现等等。
Mongodb和mysql的区别
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不支持事务操作。
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
# 操作符大于，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。
mongo和mysql索引有什么不同？
Mongodb和Mysql索引选型
1)首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率。B树和B+树都是平衡m叉树。
2)Mongodb选择B树为索引结构，Mongodb是典型的非关系行数据库，设计之初就不会用来做多个遍历操作，那么如果要查询单条数据的话只要进行一次中序遍历，查到与叶子上数据相同的节点即可。
3)Mysql是典型的关系型数据库，选择B+树的原因是所有再也节点的数据都有前后关系，因为有链指针，由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。因此任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当，B+树的查询效率更加稳定。而且把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中，这样磁盘容纳的关键字数量也越多，一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多，相对IO读写次数就降低了。
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