mongodb应用场景总结 谈谈mongodb，mysql的区别和具体应用场景？

谈谈mongodb，mysql的区别和具体应用场景？

看看官方文件。

练习编程示例。

看看源代码。

一般互联网公司使用mysql、redis、mongodb作为存储层，Hadoop、spark进行大数据分析。

MySQL适用于结构化数据，类似于excel，它是严格定义的。它用于数据量，其速度一般支持事务处理。

Redis适用于缓存内存对象，如缓存队列。它用于事务处理的数据量小、速度快、并发性高。

Mongodb，适用于半结构化数据，如文本信息，适用于数据量大、速度快、不支持事务处理的场合。

Hadoop是一个生态系统，包含许多用于大数据分析的组件，适用于以后的大数据分析任务。

Spark类似于Hadoop，它倾向于内存计算和流计算。适用于实时和半实时的大数据分析任务。

移动互联网和物联网使数据呈指数增长。NoSQL大数据出现后，数据存储领域发展迅速。发展方向似乎是大数据、内存计算、分布式框架和平台。有许多新的方法，如apacheignite，它适合于内存计算，并集成了许多功能模块。阿帕奇风暴，火花和弗林克也有自己的特点。

一般来说，TB和GB级别的数据存储不能达到Pb级别。Mongodb和MySQL就足够了。Hadoop和spark是航空母舰。它们通常用于大规模的应用场景，主要用于后期分析和统计，如电子商务的推荐系统分析系统。

聪明的战士总是选择正确的武器。有必要分析业务特点和未来业务发展需要，决定采用何种数据存储策略或混合使用。

mongodb如何定位？

Mongo数据库本身介于redis内存数据库和MySQL数据库之间。

以下重点介绍Mongo的优势。

Mongo V redis，

1:redis受内存限制，不能存储海量数据；Mongo可以存储海量数据。

2:Redis只支持简单的string、hash、list、set和Zset数据结构，Mongo支持文档类型的数据结构，可以说是JSON字符串。这个数据结构是多么的灵活和方便，我不需要过多的介绍。

3:redis能提供复杂的查询吗？蒙哥笑了笑，什么也没说。

4:redis是否有内置的数据分析功能（MapReduce）？

让我们看看Mongo V MySQL

2:Mongo的插入速度比MySQL快。

3:Mongo可以轻松分发和扩展，而无需停机或更改应用程序。

事实上，它们各有优缺点，对应不同的数据库应用场景。

我什么时候需要Mongo？

Mongo实际上弥补了redis和mysql的不足。在爬虫程序中，个人经常使用Mongo来保存被爬网的数据，而redis则保存要爬网的链接，并用于网页重复数据消除。

请问mongodb应用场景？求大神解答？

Mongodb属于内存数据库，在性能要求高的项目中表现良好。它可用作前端缓存服务器和缓冲数据存储区。它还可以作为应用系统的存储服务器，如微博、论坛等应用系统。它也可以用作图片存储服务器（分布式）。在数据写入方面，Mongo也支持相对较高的写入速度（当然，这取决于硬件设备）。这远高于使用硬盘存储介质的关系数据库的存储效率。但是，非关系型数据库会造成大量的冗余数据，如果早期的系统设计非常粗糙，后期的数据维护将非常困难。

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