談談mongodb，mysql的區(qū)別和具體應用場景？看看官方文件。練習編程示例?？纯丛创a。一般互聯(lián)網(wǎng)公司使用mysql、redis、mongodb作為存儲層，Hadoop、spark進行大數(shù)據(jù)分析。

談談mongodb，mysql的區(qū)別和具體應用場景？

看看官方文件。

練習編程示例。

看看源代碼。

一般互聯(lián)網(wǎng)公司使用mysql、redis、mongodb作為存儲層，Hadoop、spark進行大數(shù)據(jù)分析。

MySQL適用于結構化數(shù)據(jù)，類似于excel，它是嚴格定義的。它用于數(shù)據(jù)量，其速度一般支持事務處理。

Redis適用于緩存內(nèi)存對象，如緩存隊列。它用于事務處理的數(shù)據(jù)量小、速度快、并發(fā)性高。

Mongodb，適用于半結構化數(shù)據(jù)，如文本信息，適用于數(shù)據(jù)量大、速度快、不支持事務處理的場合。

Hadoop是一個生態(tài)系統(tǒng)，包含許多用于大數(shù)據(jù)分析的組件，適用于以后的大數(shù)據(jù)分析任務。

Spark類似于Hadoop，它傾向于內(nèi)存計算和流計算。適用于實時和半實時的大數(shù)據(jù)分析任務。

移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)使數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長。NoSQL大數(shù)據(jù)出現(xiàn)后，數(shù)據(jù)存儲領域發(fā)展迅速。發(fā)展方向似乎是大數(shù)據(jù)、內(nèi)存計算、分布式框架和平臺。有許多新的方法，如apacheignite，它適合于內(nèi)存計算，并集成了許多功能模塊。阿帕奇風暴，火花和弗林克也有自己的特點。

一般來說，TB和GB級別的數(shù)據(jù)存儲不能達到Pb級別。Mongodb和MySQL就足夠了。Hadoop和spark是航空母艦。它們通常用于大規(guī)模的應用場景，主要用于后期分析和統(tǒng)計，如電子商務的推薦系統(tǒng)分析系統(tǒng)。

聰明的戰(zhàn)士總是選擇正確的武器。有必要分析業(yè)務特點和未來業(yè)務發(fā)展需要，決定采用何種數(shù)據(jù)存儲策略或混合使用。

mongodb如何定位？

Mongo數(shù)據(jù)庫本身介于redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫和MySQL數(shù)據(jù)庫之間。

以下重點介紹Mongo的優(yōu)勢。

Mongo V redis，

1:redis受內(nèi)存限制，不能存儲海量數(shù)據(jù)；Mongo可以存儲海量數(shù)據(jù)。

2:Redis只支持簡單的string、hash、list、set和Zset數(shù)據(jù)結構，Mongo支持文檔類型的數(shù)據(jù)結構，可以說是JSON字符串。這個數(shù)據(jù)結構是多么的靈活和方便，我不需要過多的介紹。

3:redis能提供復雜的查詢嗎？蒙哥笑了笑，什么也沒說。

4:redis是否有內(nèi)置的數(shù)據(jù)分析功能（MapReduce）？

讓我們看看Mongo V MySQL

2:Mongo的插入速度比MySQL快。

3:Mongo可以輕松分發(fā)和擴展，而無需停機或更改應用程序。

事實上，它們各有優(yōu)缺點，對應不同的數(shù)據(jù)庫應用場景。

我什么時候需要Mongo？

Mongo實際上彌補了redis和mysql的不足。在爬蟲程序中，個人經(jīng)常使用Mongo來保存被爬網(wǎng)的數(shù)據(jù)，而redis則保存要爬網(wǎng)的鏈接，并用于網(wǎng)頁重復數(shù)據(jù)消除。

mongoDB適用什么場合呢？

根據(jù)官方網(wǎng)站的描述，Mongo適合以下場景：網(wǎng)站數(shù)據(jù)：Mongo非常適合實時插入、更新和查詢，具有網(wǎng)站實時數(shù)據(jù)存儲所需的復制性和高可擴展性。緩存：由于其高性能，Mongo也適合作為信息基礎設施的緩存層。系統(tǒng)重啟后，Mongo構建的持久緩存層可以避免底層數(shù)據(jù)源的過載。大容量、低值數(shù)據(jù)：使用傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫存儲某些數(shù)據(jù)可能更昂貴。在此之前，程序員通常會選擇傳統(tǒng)的文件進行存儲。高可擴展性場景：Mongo非常適合由幾十臺或幾百臺服務器組成的數(shù)據(jù)庫。Mongo的路線圖已經(jīng)包括了對MapReduce引擎的內(nèi)置支持。對于對象和JSON數(shù)據(jù)的存儲：Mongo的bson數(shù)據(jù)格式非常適合文檔格式的存儲和查詢。當然，mongodb的使用有一些限制。例如，它不適合高度事務性的系統(tǒng)，如銀行或會計系統(tǒng)。傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫仍然更適合需要大量原子復雜事務的應用。傳統(tǒng)的商業(yè)智能應用：針對特定問題的Bi數(shù)據(jù)庫將產(chǎn)生高度優(yōu)化的查詢方法。對于這樣的應用，數(shù)據(jù)倉庫可能是一個更合適的選擇。