NoSQL 的全稱是 Not Only SQL，也可以理解非關系型的數(shù)據(jù)庫，是一種新型的革命式的數(shù)據(jù)庫設計方式，不過它不是為了取代傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫而被設計的，它們分別代表了不同的數(shù)據(jù)庫設計思路。

MongoDB：

它是一個內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)都是放在內(nèi)存里面的。

對數(shù)據(jù)的操作大部分都在內(nèi)存中，但 MongoDB 并不是單純的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。

MongoDB 是由 C++ 語言編寫的，是一個基于分布式文件存儲的開源數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

在高負載的情況下，添加更多的節(jié)點，可以保證服務器性能。

MongoDB 旨在為 WEB 應用提供可擴展的高性能數(shù)據(jù)存儲解決方案。

MongoDB 將數(shù)據(jù)存儲為一個文檔，數(shù)據(jù)結構由鍵值(key=>value)對組成。MongoDB 文檔類似于 JSON 對象。字段值可以包含其他文檔，數(shù)組及文檔數(shù)組。

MongoDB 的存儲特點

在傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)是以表單為媒介進行存儲的，每個表單均擁有縱向的列和橫向的行。

由此可見，相比較 MySQL，MongoDB 以一種直觀文檔的方式來完成數(shù)據(jù)的存儲。它很像 JavaScript 中定義的 JSON 格式，不過數(shù)據(jù)在存儲的時候 MongoDB 數(shù)據(jù)庫為文檔增加了序列化的操作，最終存進磁盤的其實是一種叫做 BSON 的格式，即 Binary-JSON。

MongoDB 的應用場景

在另一方面，對開發(fā)者來說，如果是因為業(yè)務需求或者是項目初始階段，而導致數(shù)據(jù)的具體格式無法明確定義的話，MongoDB的這一鮮明特性就脫穎而出了。相比傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫，它非常容易被擴展，這也為寫代碼帶來了極大的方便。

不過 MongoDB 對數(shù)據(jù)之間事務關系支持比較弱，如果業(yè)務這一方面要求比較高的話，MongoDB 還是并不適合此類型的應用。

非關系型數(shù)據(jù)庫(NoSQL ),屬于文檔型數(shù)據(jù)庫。先解釋一下文檔的數(shù)據(jù)庫，即可以存放 xml、json、bson 類型系那個的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)具備自述性（self-describing），呈現(xiàn)分層的樹狀數(shù)據(jù)結構。數(shù)據(jù)結構由鍵值(key=>value)對組成。

存儲方式：虛擬內(nèi)存+持久化。

持久化方式：

MongoDB 的所有數(shù)據(jù)實際上是存放在硬盤的，所有要操作的數(shù)據(jù)通過 mmap 的方式映射到內(nèi)存某個區(qū)域內(nèi)。

然后，MongoDB 就在這塊區(qū)域里面進行數(shù)據(jù)修改，避免了零碎的硬盤操作。

至于 mmap上的內(nèi)容flush到硬盤就是操作系統(tǒng)的事情了，所以，如果，MongoDB 在內(nèi)存中修改了數(shù)據(jù)后，mmap 數(shù)據(jù)flush到硬盤之前，系統(tǒng)宕機了，數(shù)據(jù)就會丟失。

主要特點：

MongoDB 的提供了一個面向文檔存儲，操作起來比較簡單和容易。

你可以在 MongoDB 記錄中設置任何屬性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")來實現(xiàn)更快的排序。

你可以通過本地或者網(wǎng)絡創(chuàng)建數(shù)據(jù)鏡像，這使得 MongoDB 有更強的擴展性。

如果負載的增加（需要更多的存儲空間和更強的處理能力） ，它可以分布在計算機網(wǎng)絡中的其他節(jié)點上這就是所謂的分片。

MongoDB 支持豐富的查詢表達式。查詢指令使用 JSON 形式的標記，可輕易查詢文檔中內(nèi)嵌的對象及數(shù)組。

MongoDB 使用 update() 命令可以實現(xiàn)替換完成的文檔（數(shù)據(jù)）或者一些指定的數(shù)據(jù)字段 。

MongoDB 中的 Map/reduce 主要是用來對數(shù)據(jù)進行批量處理和聚合操作。

Map 和 Reduce。Map 函數(shù)調(diào)用 emit(key,value) 遍歷集合中所有的記錄，將 key 與 value 傳給 Reduce 函數(shù)進行處理。

Map 函數(shù)和 Reduce 函數(shù)是使用 JavaScript 編寫的，并可以通過 db.runCommand 或 mapreduce 命令來執(zhí)行 MapReduce 操作。

GridFS 是 MongoDB 中的一個內(nèi)置功能，可以用于存放大量小文件。

MongoDB 允許在服務端執(zhí)行腳本，可以用 Javascript 編寫某個函數(shù)，直接在服務端執(zhí)行，也可以把函數(shù)的定義存儲在服務端，下次直接調(diào)用即可。

MongoDB支持各種編程語言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C# 等多種語言。

1. 它里面自帶了一個名叫 GirdFS 的分布式文件系統(tǒng)，這就為 MongoDB 的部署提供了很大便利。而像 MySQL 這種比較早的數(shù)據(jù)庫，雖然市面上有很多不同的分表部署的方案，但這種終究不如 MongoDB 直接官方支持來得便捷實在。

2. 另外，MongoDB 內(nèi)部還自建了對 map-reduce運算框架的支持，雖然這種支持從功能上看還算是比較簡單的，相當于MySQL里 GroupBy 功能的擴展版，不過也為數(shù)據(jù)的統(tǒng)計帶來了方便。

3. MongoDB 在啟動后會將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)以文件映射的方式加載到內(nèi)存中。如果內(nèi)存資源相當豐富的話，這將極大地提高數(shù)據(jù)庫的查詢速度，畢竟內(nèi)存的 I/O 效率比磁盤高多了。

MongoDB 以 BSON 結構（二進制）進行存儲，對海量數(shù)據(jù)存儲有著很明顯的優(yōu)勢。

監(jiān)控

MongoDB提供了網(wǎng)絡和系統(tǒng)監(jiān)控工具Munin，它作為一個插件應用于MongoDB中。

Gangila是MongoDB高性能的系統(tǒng)監(jiān)視的工具，它作為一個插件應用于MongoDB中。

基于圖形界面的開源工具 Cacti, 用于查看CPU負載, 網(wǎng)絡帶寬利用率,它也提供了一個應用于監(jiān)控 MongoDB 的插件。

查詢語句：是獨特的 MongoDB 的查詢方式。

適合場景：事件的記錄，內(nèi)容管理或者博客平臺等等。

架構特點：可以通過副本集，以及分片來實現(xiàn)高可用。

數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)是存儲在硬盤上的，只不過需要經(jīng)常讀取的數(shù)據(jù)會被加載到內(nèi)存中，將數(shù)據(jù)存儲在物理內(nèi)存中，從而達到高速讀寫。

成熟度與廣泛度：新興數(shù)據(jù)庫，成熟度較低，No SQL 數(shù)據(jù)庫中最為接近關系型數(shù)據(jù)庫，比較完善的 DB 之一，適用人群不斷在增長。

MongoDB 優(yōu)點：

1.性能優(yōu)越:快速！在適量級的內(nèi)存的 MongoDB 的性能是非常迅速的，它將熱數(shù)據(jù)存儲在物理內(nèi)存中，使得熱數(shù)據(jù)的讀寫變得十分快，

2.高擴展:第三方支持豐富(這是與其他的 No SQL 相比，MongoDB 也具有的優(yōu)勢)

3.自身的 Failover 機制！

4.弱一致性（最終一致），更能保證用戶的訪問速度

5.文檔結構的存儲方式，能夠更便捷的獲取數(shù)據(jù): json 的存儲格式

6.支持大容量的存儲,內(nèi)置 GridFS

7.內(nèi)置 Sharding

MongoDB 缺點：

主要是無事物機制！

① MongoDB 不支持事務操作(最主要的缺點)

② MongoDB 占用空間過大

③ MongoDB 沒有如 MySQL 那樣成熟的維護工具，這對于開發(fā)和IT運營都是個值得注意的地方

Redis：

它就是一個不折不扣的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。

持久化方式：

Redis 所有數(shù)據(jù)都是放在內(nèi)存中的，持久化是使用 RDB 方式或者 aof 方式。

MySQL：

無論數(shù)據(jù)還是索引都存放在硬盤中。到要使用的時候才交換到內(nèi)存中。能夠處理遠超過內(nèi)存總量的數(shù)據(jù)。

關系型數(shù)據(jù)庫。

在不同的引擎上有不同 的存儲方式。

查詢語句是使用傳統(tǒng)的 SQL 語句，擁有較為成熟的體系，成熟度很高。

開源數(shù)據(jù)庫的份額在不斷增加，MySQL 的份額頁在持續(xù)增長。

缺點就是在海量數(shù)據(jù)處理的時候效率會顯著變慢。

數(shù)據(jù)量和性能的比較：

當物理內(nèi)存夠用的時候，Redis > MongoDB > MySQL

當物理內(nèi)存不夠用的時候，Redis 和 MongoDB 都會使用虛擬內(nèi)存。

實際上如果Redis要開始虛擬內(nèi)存，那很明顯要么加內(nèi)存條，要么你就該換個數(shù)據(jù)庫了。

但是，MongoDB 不一樣，只要，業(yè)務上能保證，冷熱數(shù)據(jù)的讀寫比，使得熱數(shù)據(jù)在物理內(nèi)存中，mmap 的交換較少。

MongoDB 還是能夠保證性能。有人使用 MongoDB 存儲了上T的數(shù)據(jù)。

MySQL，MySQL根本就不需要擔心數(shù)據(jù)量跟內(nèi)存下的關系。不過，內(nèi)存的量跟熱數(shù)據(jù)的關系會極大地影響性能表現(xiàn)。

當物理內(nèi)存和虛擬內(nèi)存都不夠用的時候，估計除了 MySQL 你沒什么好選擇了。

其實，從數(shù)據(jù)存儲原理來看，我更傾向于將 MongoDB 歸類為硬盤數(shù)據(jù)庫，但是使用了 mmap 作為加速的手段而已。

簡說mmap：

mmap系統(tǒng)調(diào)用并不是完全為了用于共享內(nèi)存而設計的。它本身提供了不同于一般對普通文件的訪問方式，進程可以像讀寫內(nèi)存一樣對普通文件進行操作。

mmap 系統(tǒng)調(diào)用使得進程之間通過映射同一個普通文件實現(xiàn)共享內(nèi)存。普通文件被映射到進程地址空間后，進程可以像訪問普通內(nèi)存一樣對文件進行訪問，不必再調(diào)用。 read()，write（）等操作。mmap 并不分配空間, 只是將文件映射到調(diào)用進程的地址空間里, 然后你就可以用 memcpy 等操作寫文件, 而不用 write() 了.寫完后用 msync() 同步一下, 你所寫的內(nèi)容就保存到文件里了. 不過這種方式?jīng)]辦法增加文件的長度, 因為要映射的長度在調(diào)用 mmap() 的時候就決定了。

MongoDB 與 MySQL 的適用場景：

MongoDB 的適用場景為：數(shù)據(jù)不是特別重要（例如通知，推送這些），數(shù)據(jù)表結構變化較為頻繁，數(shù)據(jù)量特別大，數(shù)據(jù)的并發(fā)性特別高，數(shù)據(jù)結構比較特別（例如地圖的位置坐標），這些情況下用 MongoDB ， 其他情況就還是用 MySQL ，這樣組合使用就可以達到最大的效率。

1.如果需要將 MongoDB 作為后端 db 來代替MySQL使用，即這里 MySQL 與 MongoDB 屬于平行級別，那么，這樣的使用可能有以下幾種情況的考量：

    (1)MongoDB 所負責部分以文檔形式存儲，能夠有較好的代碼親和性，json 格式的直接寫入方便。(如日志之類) 

    (2)從 data models 設計階段就將原子性考慮于其中，無需事務之類的輔助。開發(fā)用如 nodejs 之類的語言來進行開發(fā)，對開發(fā)比較方便。

    (3)MongoDB 本身的 failover 機制，無需使用如 MHA 之類的方式實現(xiàn)。

2.將 MongoDB 作為類似 Redis，memcache 來做緩存db，為 MySQL 提供服務，或是后端日志收集分析。 考慮到 MongoDB 屬于 No SQL 型數(shù)據(jù)庫，SQL 語句與數(shù)據(jù)結構不如 MySQL 那么親和 ，也會有很多時候?qū)?MongoDB 做為輔助MySQL 而使用的類 Redis memcache 之類的緩存db來使用。 亦或是僅作日志收集分析。

MongoDB 有一個最大的缺點，就是它占用的空間很大，因為它屬于典型空間換時間原則的類型。那么它的磁盤空間比普通數(shù)據(jù)庫會浪費一些，而且到目前為止它還沒有實現(xiàn)在線壓縮功能，在 MongoDB 中頻繁的進行數(shù)據(jù)增刪改時，如果記錄變了，例如數(shù)據(jù)大小發(fā)生了變化，這時候容易產(chǎn)生一些數(shù)據(jù)碎片，出現(xiàn)碎片引發(fā)的結果，一個是索引會出現(xiàn)性能問題。

另外一個就是在一定的時間后，所占空間會莫明其妙地增大，所以要定期把數(shù)據(jù)庫做修復，定期重新做索引，這樣會提升MongoDB 的穩(wěn)定性和效率。

1.MySQL 來自女兒的名字； MongoDB 來自 humongous

2.MySQL 使用 Table/Row/Column； MongoDB 使用 Collection/Document

3.MySQL 需要指定 table 的 schema； MongoDB的 collection 的每個 document 的 schema 可以自由修改

4.MySQL 支持 join； MongoDB 沒有 join

5.MySQL 使用 SQL 語言； MongoDB 使用類似 JavaScript 的函數(shù)

命令對比

MongoDB 與 MySQL 命令對比 傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫一般由數(shù)據(jù)庫（database）、表（table）、記錄（record）三個層次概念組成，MongoDB 是由數(shù)據(jù)庫（database）、集合（collection）、文檔對象（document）三個層次組成。MongoDB對于關系型數(shù)據(jù)庫里的表，但是集合中沒有列、行和關系概念，這體現(xiàn)了模式自由的特點。

MongoDB (文檔型數(shù)據(jù)庫)：提供可擴展的高性能數(shù)據(jù)存儲

1、基于分布式文件存儲

2、高負載情況下添加更多節(jié)點，可以保證服務器性能

3、將數(shù)據(jù)存儲為一個文檔

MongoDB 與 MySQL 的比較

1、穩(wěn)定性

2、索引，索引放在內(nèi)存中，能夠提升隨機讀寫的性能。如果索引不能完全放在內(nèi)存，一旦出現(xiàn)隨機讀寫比較高的時候，就會頻繁地進行磁盤交換，MongoDB 的性能就會急劇下降

3、占用的空間很大，因為它屬于典型空間換時間原則的類型。那么它的磁盤空間比普通數(shù)據(jù)庫會浪費一些，而且到目前為止它還沒有實現(xiàn)在線壓縮功能，

在 MongoDB 中頻繁的進行數(shù)據(jù)增刪改時，如果記錄變了，例如數(shù)據(jù)大小發(fā)生了變化，這時候容易產(chǎn)生一些數(shù)據(jù)碎片，出現(xiàn)碎片引發(fā)的結果，

一個是索引會出現(xiàn)性能問題，

另外一個就是在一定的時間后，所占空間會莫明其妙地增大，所以要定期把數(shù)據(jù)庫做修復，定期重新做索引，這樣會提升MongoDB 的穩(wěn)定性和效率。

在最新的版本里，它已經(jīng)在實現(xiàn)在線壓縮，估計應該在2.0版左右，應該能夠?qū)崿F(xiàn)在線壓縮，可以在后臺執(zhí)行現(xiàn)在repair DataBase 的一些操作。如果那樣，就解決了目前困擾我們的大問題。

4、MongoDB 對數(shù)據(jù)間的事務關系支持比較弱

5、運維不方便

MongoDB 相對于 MySQL 的優(yōu)勢

1. 適合那些對數(shù)據(jù)庫具體數(shù)據(jù)格式不明確或者數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)格式經(jīng)常變化的需求模型，而且對開發(fā)者十分友好。

2. 自帶一個分布式文件系統(tǒng)，可以很方便地部署到服務器機群上。

MongoDB 里有一個Shard的概念，就是方便為了服務器分片使用的。每增加一臺Shard，MongoDB 的插入性能也會以接近倍數(shù)的方式增長，磁盤容量也很可以很方便地擴充。

3. 自帶了對map-reduce運算框架的支持，這也很方便進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計。類似于group by

MongoDB 與 MySQL 命令對比 傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫一般由數(shù)據(jù)庫（database）、表（table）、記錄（record）三個層次概念組成，

MongoDB 是由數(shù)據(jù)庫（database）、集合（collection）、文檔對象（document）三個層次組成。

MongoDB 對于關系型數(shù)據(jù)庫里的表，但是集合中沒有列、行和關系概念，這體現(xiàn)了模式自由的特點。

MongoDB 和 Redis 的區(qū)別：

簡介

MongoDB 更類似 MySQL，支持字段索引、游標操作，其優(yōu)勢在于查詢功能比較強大，擅長查詢 JSON 數(shù)據(jù)，能存儲海量數(shù)據(jù)，但是不支持事務。

MySQL 在大數(shù)據(jù)量時效率顯著下降，MongoDB 更多時候作為關系數(shù)據(jù)庫的一種替代。

內(nèi)存管理機制

Redis 數(shù)據(jù)全部存在內(nèi)存，定期寫入磁盤，當內(nèi)存不夠時，可以選擇指定的 LRU 算法刪除數(shù)據(jù)。

MongoDB 數(shù)據(jù)存在內(nèi)存，由 linux系統(tǒng) mmap 實現(xiàn)，當內(nèi)存不夠時，只將熱點數(shù)據(jù)放入內(nèi)存，其他數(shù)據(jù)存在磁盤。

支持的數(shù)據(jù)結構

Redis 支持的數(shù)據(jù)結構豐富，包括hash、set、list等。

MongoDB 數(shù)據(jù)結構比較單一，但是支持豐富的數(shù)據(jù)表達，索引，最類似關系型數(shù)據(jù)庫，支持的查詢語言非常豐富。

性能

二者性能都比較高，應該說都不會是瓶頸。

可靠性

二者均支持持久化。

集群

MongoDB 集群技術比較成熟，Redis從3.0開始支持集群。

不適用的場景

?  需要使用復雜sql的操作

?  事務性系統(tǒng)

下面是 MongoDB 和 Redis 的對比圖：

MySQL 與 Redis 的區(qū)別：

MySQL 是持久化存儲，存放在磁盤里面，檢索的話，會涉及到一定的 IO，為了解決這個瓶頸，于是出現(xiàn)了緩存，比如現(xiàn)在用的最多的 memcached(簡稱mc)。首先，用戶訪問mc，如果未命中，就去訪問 MySQL，之后像內(nèi)存和硬盤一樣，把數(shù)據(jù)復制到mc一部分。

　　Redis 和mc都是緩存，并且都是駐留在內(nèi)存中運行的，這大大提升了高數(shù)據(jù)量web訪問的訪問速度。然而mc只是提供了簡單的數(shù)據(jù)結構，比如 string存儲；Redis卻提供了大量的數(shù)據(jù)結構，比如string、list、set、hashset、sorted set這些，這使得用戶方便了好多，畢竟封裝了一層實用的功能，同時實現(xiàn)了同樣的效果，當然用Redis而慢慢舍棄mc。

　　內(nèi)存和硬盤的關系，硬盤放置主體數(shù)據(jù)用于持久化存儲，而內(nèi)存則是當前運行的那部分數(shù)據(jù)，CPU訪問內(nèi)存而不是磁盤，這大大提升了運行的速度，當然這是基于程序的局部化訪問原理。

　　推理到 Redis + MySQL，它是內(nèi)存+磁盤關系的一個映射，MySQL 放在磁盤，Redis放在內(nèi)存，這樣的話，web應用每次只訪問Redis，如果沒有找到的數(shù)據(jù)，才去訪問 MySQL。

　　然而 Redis + MySQL 和內(nèi)存+磁盤的用法最好是不同的。

前者是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，當然速度快。

后者是關系型數(shù)據(jù)庫，功能強大，數(shù)據(jù)訪問也就慢。

像memcache，MongoDB，Redis，都屬于No SQL系列。

不是一個類型的東西，應用場景也不太一樣，還是要看你的需求來決定。

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