mongodb使用场景 redis、memcache和mongodb各自的优点是什么，怎么选择呢？

redis、memcache和mongodb各自的优点是什么，怎么选择呢？

Mongodb不应该与redis/Memcache相比，因为它们的应用场景完全不同。

Mongodb是介于内存数据库和关系数据库之间的数据库。它是一个高性能、无模式的文档数据库。

Mongodb数据存储在磁盘上。只有在必要时，才会通过MMAP映射到内存，并在内存中进行修改。修改后，操作系统负责刷新磁盘。

优点：支持复杂的数据结构，能存储海量数据，能提供关系数据库等强大的查询功能。

Redis是一个开源的键值存储系统。所有数据都存储在内存中。持久性处于RDB模式或AOF模式。只支持key、string、hash、list和set。优点：读写速度非常快。缺点：受内存限制，不能存储太多的数据，不能提供强大的查询功能，只能使用单核。

Memcache是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态web应用程序以减少数据库负载。Memcache只支持简单的键值结构，但使用多核。

在爬虫中，经常使用redis mongodb的方式。Mongodb用来存储被爬网的海量数据，redis用来消除重复并保存被爬网的URL。

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使用场景 mongodb和mysql的区别 mongodb的优缺点及应用场景

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