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nosql和mysql,为什么使用NoSQL

NoSQL和MySQL的区别大吗？

即非关系型数据库和关系型数据库。

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MySQL的优点：事务处理—保持数据的一致性；由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上只有一处）；可以进行Join等复杂查询

NoSQL的优点：首先它是基于内存的，也就是数据放在内存中，而不是像数据库那样把数据放在磁盘上，而内存的读取速度是磁盘读取速度的几十倍到上百倍，所以NoSQL工具的速度远比数据库读取速度要快得多，满足了高响应的要求。即使NoSQL将数据放在磁盘中，它也是一种半结构化的数据格式，读取到解析的复杂度远比MySQL要简单，这是因为MySQL存储的是经过结构化、多范式等有复杂规则的数据，还原为内存结构的速度较慢。NoSQL在很大程度上满足了高并发、快速读/和响应的要求，所以它也是Java互联网系统的利器。

简单的扩展：典型例子是Cassandra，由于其架构是类似于经典的P2P，所以能通过轻松地添加新的节点来扩展这个集群;

低廉的成本：这是大多数分布式数据库共有的特点，因为主要都是开源软件，没有昂贵的License成本;

NoSQL的缺点：大多数NoSQL数据库都不支持事务，也不像 SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能，比如BI和报表等; 不提供对SQL的支持

那么该如何选择？

如果规模和性能比24小时的数据一致性更重要，那NoSQL是一个理想的选择（NoSQL依赖于BASE模型——基本可用、软状态、最终一致性）。

但如果要保证到“始终一致”，尤其是对于机密信息和财务信息，那么MySQL很可能是最优的选择（MySQL依赖于ACID模型——原子性、一致性、独立性和耐久性）。

如果关系数据库在你的应用场景中，完全能够很好的工作，而你又是非常善于使用和维护关系数据库的，那么我觉得你完全没有必要迁移到NoSQL上面，除非你是个喜欢折腾的人。如果你是在金融，电信等以数据为王的关键领域，目前使用的是Oracle数据库来提供高可靠性的，除非遇到特别大的瓶颈，不然也别贸然尝试NoSQL。

然而，在WEB2.0的网站中，关系数据库大部分都出现了瓶颈。在磁盘IO、数据库可扩展上都花费了开发人员相当多的精力来优化，比如做分表分库（database sharding）、主从复制、异构复制等等，然而，这些工作需要的技术能力越来越高，也越来越具有挑战性。如果你正在经历这些场合，那么我觉得你应该尝试一下NoSQL了。

具体问题具体分析

MySQL体积小、速度快、成本低、结构稳定、便于查询，可以保证数据的一致性，但缺乏灵活性。

NoSQL高性能、高扩展、高可用，不用局限于固定的结构，减少了时间和空间上的开销，却又很难保证数据一致性。

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原文链接：

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.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。

既然有了NoSQL为什么还用MySQL，为什么不直接用nosql来存数据？

关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。

特点：

它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

它们击碎了性能瓶颈。

没有过多的操作。

Bootstrap支持

缺点：

但是一些人承认，没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的，至少很多管理人员是这样看。

此外，nosql并未形成一定标准，各种产品层出不穷，内部混乱，各种项目还需时间来检验

数据库有哪些

数据库有：

1、MySQL

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统）应用软件之一。

2、Oracle

Oracle开发的关系数据库产品因性能卓越而闻名，Oracle数据库产品为财富排行榜上的前1000家公司所采用，许多大型网站也选用了Oracle系统，是世界最好的数据库产品。

3、SqlServer

SQL Server是由Microsoft开发和推广的关系数据库管理系统（DBMS），它最初是由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同开发的，并于1988年推出了第一个OS/2版本。

4、SQLite

SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。

5、INFORMIX

Informix是IBM公司出品的关系数据库管理系统（RDBMS）家族。作为一个集成解决方案，它被定位为作为IBM在线事务处理（OLTP）旗舰级数据服务系统。

6、Redis

Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

7、MongoDB

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。是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

8、HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Fay Chang所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。

9、Neo4J

Neo4j是一个高性能的，NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络（从数学角度叫做图）上而不是表中。10、CouchDB

10、CouchDB

CouchDB 是一个开源的面向文档的数据库管理系统，可以通过 RESTful JavaScript Object Notation (JSON) API 访问。它反映了 CouchDB 的目标具有高度可伸缩性，提供了高可用性和高可靠性，即使运行在容易出现故障的硬件上也是如此。

网页标题：nosql和mysql,为什么使用NoSQL
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