MySQL---Redis--MongoDB数据库的区别与特点

MongoDB：

MongoDB（NoSQL数据库）

是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品（基于分布式文件存储的数据库），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。

它是一个内存数据库，数据都是放在内存里面的。

对数据的操作大部分都在内存中，但 MongoDB 并不是单纯的内存数据库。
MongoDB 是由 C++ 语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。

MongoDB 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

MongoDB 的存储特点
在传统的关系型数据库中，数据是以表单为媒介进行存储的，每个表单均拥有纵向的列和横向的行。

由此可见，相比较 MySQL，MongoDB 以一种直观文档的方式来完成数据的存储。它很像 JavaScript 中定义的 JSON 格式，不过数据在存储的时候 MongoDB 数据库为文档增加了序列化的操作，最终存进磁盘的其实是一种叫做 BSON 的格式，即 Binary-JSON。

MongoDB 的应用场景
在另一方面，对开发者来说，如果是因为业务需求或者是项目初始阶段，而导致数据的具体格式无法明确定义的话，MongoDB的这一鲜明特性就脱颖而出了。相比传统的关系型数据库，它非常容易被扩展，这也为写代码带来了极大的方便。

不过 MongoDB 对数据之间事务关系支持比较弱，如果业务这一方面要求比较高的话，MongoDB 还是并不适合此类型的应用。

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（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
存储方式：虚拟内存+持久化。
持久化方式：
MongoDB 的所有数据实际上是存放在硬盘的，所有要操作的数据通过 mmap 的方式映射到内存某个区域内。
然后，MongoDB 就在这块区域里面进行数据修改，避免了零碎的硬盘操作。

至于 mmap上的内容flush到硬盘就是操作系统的事情了，所以，如果，MongoDB 在内存中修改了数据后，mmap 数据flush到硬盘之前，系统宕机了，数据就会丢失。

主要特点：
1 MongoDB 的提供了一个面向文档存储，操作起来比较简单和容易。
2 你可以在 MongoDB 记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName=“Sameer”,Address=“8 Gandhi Road”)来实现更快的排序。
3 你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得 MongoDB 有更强的扩展性。
4 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
5 MongoDB 支持丰富的查询表达式。查询指令使用 JSON 形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
6 MongoDB 使用 update() 命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。
7 MongoDB 中的 Map/reduce 主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
8 Map 和 Reduce。Map 函数调用 emit(key,value) 遍历集合中所有的记录，将 key 与 value 传给 Reduce 函数进行处理。
9 Map 函数和 Reduce 函数是使用 JavaScript 编写的，并可以通过 db.runCommand 或 mapreduce 命令来执行 MapReduce 操作。
10 MongoDB 允许在服务端执行脚本，可以用 Javascript 编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。

MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C# 等多种语言。

1. 它里面自带了一个名叫 GirdFS 的分布式文件系统，这就为 MongoDB 的部署提供了很大便利。而像 MySQL 这种比较早的数据库，虽然市面上有很多不同的分表部署的方案，但这种终究不如 MongoDB 直接官方支持来得便捷实在。
2. 另外，MongoDB 内部还自建了对 map-reduce运算框架的支持，虽然这种支持从功能上看还算是比较简单的，相当于MySQL里 GroupBy 功能的扩展版，不过也为数据的统计带来了方便。
3. MongoDB 在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度，毕竟内存的 I/O 效率比磁盘高多了。
   MongoDB 以 BSON 结构（二进制）进行存储，对海量数据存储有着很明显的优势。

监控

MongoDB提供了网络和系统监控工具Munin，它作为一个插件应用于MongoDB中。
Gangila是MongoDB高性能的系统监视的工具，它作为一个插件应用于MongoDB中。
基于图形界面的开源工具 Cacti, 用于查看CPU负载, 网络带宽利用率,它也提供了一个应用于监控 MongoDB 的插件。
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，No SQL 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。

MongoDB 优点：
1.性能优越: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，
2.高扩展:第三方支持丰富(这是与其他的 No SQL 相比，MongoDB 也具有的优势)
3.自身的 Failover 机制！
4.弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度
5.文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据: json 的存储格式
6.支持大容量的存储,内置 GridFS

7.内置 Sharding
MongoDB 缺点：

主要是无事物机制！
① MongoDB 不支持事务操作(最主要的缺点)
② MongoDB 占用空间过大
③ MongoDB 没有如 MySQL 那样成熟的维护工具，这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方

Redis（内存数据库）

是一个key-value存储系统（布式内缓存，高性能的key-value数据库）。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave（主从）同步。

1 Redis的特点：

（1）支持数据的持久化，通过配置可以将内存中的数据保存在磁盘中，Redis 重启以后再将数据加载到内存中；
（2）支持列表，哈希，有序集合等数据结构，极大的扩展了 Redis 用途；
（3）原子操作，Redis 的所有操作都是原子性的，这使得基于 Redis 实现分布式锁非常简单；
（4）支持发布/订阅功能，数据过期功能；
（5）Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）；　MC和Redis都是Key-Value类型，不适合在不同数据集之间建立关系，也不适合进行查询搜索。比如redis的keys pattern这种匹配操作，对redis的性能是灾难；

1 Redis应用场景。
　　适用于对读写效率要求都很高，数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统（如新浪微博的计数和微博发布部分系统，对数据安全性、读写要求都很高）。

MySQL：

MySQL数据库

MySQL是一种关系型数据库管理系统，它将数据保存在不同的表中。因此它的灵活性强，速度快强。它具有两种模式：商业版跟社区版，一般新手都会选择社区版来创建自己的数据库系统。由于它的体积小、速度快、成本低、最重要的是开放源码，所以中小型的公司都喜欢使用它作为网站数据库

上面提到关系型数据库，那么什么是关系型数据库：

关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库。

关系模型包括数据结构（数据存储的问题，二维表）、操作指令集合（SQL语句）、完整性约束(表内数据约束、表与表之间的约束)。

那么也有非关系型数据库如：redis memcached等

MySQL数据库的特点：

（1）MySQL数据库是用C和C++语言编写的，并且使用了多种编辑器进行测试，以保证源码的可移植性

（2）支持多个操作系统例如：Windows、Linux、Mac OS等等

（3）支持多线程，可以充分的利用CPU资源

（4）为多种编程语言提供API，包括C语言，Java，PHP。Python语言等

（5）MySQL优化了SQL算法，有效的提高了查询速度

（6）MySQL内提供了用于管理，检查以及优化数据库操作的管理工具

（7）它能够作为一个单独的应用程序应用在客户端服务器网络环境中，也可以作为一个库嵌入到其他的软件中并提供多种语言支持

MySQL数据库能做什么：

（1）它可以存储大量的数据，方便用户检索和访问

（2）用于保存信息数据以及信息的一致性和完整性

（3）数据的共享和安全

（4）通过组合分析，产生有用信息
无论数据还是索引都存放在硬盘中。到要使用的时候才交换到内存中。能够处理远超过内存总量的数据。

关系型数据库。
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。

缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
数据量和性能的比较：
当物理内存够用的时候，Redis > MongoDB > MySQL
当物理内存不够用的时候，Redis 和 MongoDB 都会使用虚拟内存。
实际上如果Redis要开始虚拟内存，那很明显要么加内存条，要么你就该换个数据库了。
但是，MongoDB 不一样，只要，业务上能保证，冷热数据的读写比，使得热数据在物理内存中，mmap 的交换较少。
MongoDB 还是能够保证性能。有人使用 MongoDB 存储了上T的数据。
MySQL，MySQL根本就不需要担心数据量跟内存下的关系。不过，内存的量跟热数据的关系会极大地影响性能表现。
当物理内存和虚拟内存都不够用的时候，估计除了 MySQL 你没什么好选择了。

其实，从数据存储原理来看，我更倾向于将 MongoDB 归类为硬盘数据库，但是使用了 mmap 作为加速的手段而已。

MongoDB 和 Redis 的区别：

简介
MongoDB 更类似 MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询 JSON 数据，能存储海量数据，但是不支持事务。

MySQL 在大数据量时效率显著下降，MongoDB 更多时候作为关系数据库的一种替代。

内存管理机制
Redis 数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的 LRU 算法删除数据。
MongoDB 数据存在内存，由 linux系统 mmap 实现，当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。

支持的数据结构
Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。
MongoDB 数据结构比较单一，但是支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。

性能
二者性能都比较高，应该说都不会是瓶颈。

可靠性
二者均支持持久化。

集群
MongoDB 集群技术比较成熟，Redis从3.0开始支持集群。

不适用的场景
Ø 需要使用复杂sql的操作
Ø 事务性系统