MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
腾讯云上有许多种数据库产品，本文简单介绍每种产品的介绍，特性，应用场景等，帮助各位根据业务需要选择最适合的数据库。
NoSQL介绍： NoSQL数据管理系统是目前非常流行的一种非关系性、分布式、不支持ACID设计规范式的数据库；NoSQL简单的数据模型、元数据和数据分离、弱一致 性、高吞吐量、高水平扩展能力和低端硬件集群使其流行的主要原因，而mongodb就是NoSQL数据库一种非常流行的实现方式。 常见的NoSQL数据存储模型列式模型文档类型应用场景：在分布式文件系统之上提供支持随机读写分离的分布式数据库 典型产品：HBase、Hypertable、Cassandra 数据模型：以“列”为中心进行存储，将相同的列存储在
随着客户上云的加快，客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展，作为服务商来讲，了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则，将出现与客户交流困难，影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库，这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
数据库对互联网开发的重要性就不必多说了。作为大数据和AI时代的互联网er，如果你还是只懂MySQL，那你可就火星大发了。下面给大家总结下每个互联网er都必须懂的几种数据库产品：
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。 解释：“三高”需求：
应用场景： 1、如果需要将MongoDB作为后端DB来代替Mysql使用，即这里Mysql与MongoDB 属于平行级别。 那么，这样的使用可能有以下几种情况的考量： (1)、MongoDB所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，JSON格式的直接写入方便。(如日志之类) (2)、从datamodels设计阶段就将原子性考虑于其中，无需事务之类的辅助。开发用如nodejs之类的语言来进行开发，对开发比较方便。 (3)、MongoDB本身的failover机制，无需使用如MHA之类的方式实现。
最初接触MongoDB是为了存储轨迹大数据，因其较早很好地支持了地理空间的索引。MongoDB采用文档式的存储方式，以对象或JSON存储数据；它可以将热点数据加载到内存，查询性能很高；MongoDB的集群分片功能使其具有了非常好的扩展性。车辆轨迹数据实时更新，几百万辆车不出几个月就能达到TB级别的数据量，MySQL在单表超过500万后，性能就会急剧下降；回放车辆轨迹的应用场景要求较低的延迟，如果用OLAP等分析性数据库，比如Hive，Druid等，延迟响应一般达不到毫秒级，而MongoDB响应延迟能控制在10毫秒以下，另一方面MongoDB对地理空间索引做了大量的优化，因此MongoDB成了我们的最佳选择。
•特性：分布式与复制的权衡\根据列和键范围进行查询\BigTable类似的功能：列，列族\写比读快很多
要在 Windows 系统上安装 MongoDB，首先需要在 MongoDB 的官网（https://www.mongodb.com/try/download/community）下载 MongoDB 的安装包，如下图所示：
对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。
目录： 一、关系型数据库 （一）常用关系型数据库： 二、非关系型数据库 （一）常用非关系型数据库： （二）分类： 文档型 key-value型 列式数据库 图形数据库 一、关系型数据库 （一）常用关系型数据库： MySQL、SQL-Server、SQLite、MariaDB、ORACLE、PostgreSQL、… 二、非关系型数据库 （一）常用非关系型数据库： CouchDB、MongoDB、 Redis、Voldemort、Oracle、Cassandra
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用，采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益，主要包括：高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益，极大的降低了业务存储成本，并提高了业务迭代开发效率。 一、业务场景 腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端，实现以货的数字化为基础的企业数字化升级，包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和会员通三个子产品组成。 更多信息可以访问腾讯优码官方网站获得： https://uma.qq.com/ 腾讯优码整体
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Redis 因为其丰富的数据类型备受欢迎，因为其数据类型的丰富，也让 Redis 除了当作缓存之外还有许多的场景可以使用。我将常见的数据类型的使用场景进行了整理。
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中，我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代，虽然RDBMS很优秀，但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型，RDBMS渐渐力不从心，无法应对很多数据库处理任务，这时NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。
它支持多个数据库引擎，包括MySQL、SQL Server、MongoDB和Redis等，并提供了自动备份和自动恢复功能以确保数据完整性。
（1）是文档型的非关系型数据库，使用json结构。其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据，缺点是比较消耗内存。1.mongodb 端口（27017）
大数据的典型特征，包括数据量大、数据类型多、价值密度低等，而具备这样特征的数据，在进入到存储阶段时，就需要根据数据类型及场景，来匹配适当的数据存储解决方案。今天我们来讲讲Java大数据开发当中，必须掌握的四种数据库。
MongoDB 是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的，由c++实现的，介于关系数据库和非关系数据库之间，基于分布式文件系统存储的开源数据库产品。目前最新版本: 4.2
作者 | 张甦， 数据库领域的专家和知名人士、图书《MySQL王者晋级之路》作者，51CTO 专家博主。近10年互联网线上处理及培训经验，专注于 MySQL 数据库，对 MongoDB、Redis 等 NoSQL 数据库以及 Hadoop 生态圈相关技术有深入研究，具备非常丰富的理论与实战经验。
NoSQL，泛指非关系型的数据库,随着互联网的发展传统的关系型数据库面对持续增长的数据处理起来显得越来越力不从心，此时非关系型数据库应运而生。
Hi，大家好。在此之前投送过Python知识梳理：8张思维导图，梳理Python知识体系。以及Java知识梳理：28张思维导图，梳理Java知识体系。
平台简介 该智能开关平台包括服务端、硬件端、PC端和安卓端。硬件使用ESP8266模块，成本相对较低，可以发挥想象力，搭配各种传感器，实现自己的智能终端。 应用场景：智能开关的应用场景比较广泛，一般家里通电即可使用的设备都能搭配该模块，升级为网络版，进行联网控制。常见的就是智能开关、智能插座和智能灯，搭配土壤湿度传感器可以实现智能浇灌，搭配温湿度传感器可以监控温湿度，其他传感器例如：触控开关、雨滴探测、声音传感器、光敏传感器、烟雾传感器、火焰报警、人体感应等等。 📷 智能开关目前支持的功能： 远程控制 掉电
Python 面试不仅需要掌握 Python 基础知识和高级语法，还会涉及网络编程、web 前端后端、数据库、网络爬虫、数据解析、数据分析和数据可视化等各方面的核心知识。
以数据为中心的信息化社会，数据库可以看做是所有应用程序成功运行的核心。而结合云计算，数据库的高可用性能够被放大到极致，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。
一般情况下，会考虑到MySQL与MongoDB如何做技术选型的时候，你一定是遇到了类似于非结构化数据JSON的存取难题，否则大家都直接MySQL开始搞起了。
MongoDB是一种流行的文档型数据库，被广泛用于Web应用程序、大数据分析、云计算等领域。本文将介绍MongoDB的基本概念和主要特点，并探讨其在典型应用场景中的应用。
传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心 解释：“三高”需求：
>>Redis Redis的优点： 支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算） 支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。 支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。 单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。 支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。 支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。
MongoDB的一大特色就在于其原生的横向扩展能力，具体体现就是分片集。本篇，我们来了解一下MongoDB分片集的机制及其原理。
Docker是一个容器，就像是集装箱，将软件系统运行所需的环境如jdk、MySQL、消息队列等等装起来，这样就像是搬运货物一样，软件开发所需的环境就能在不同的硬件环境，如开发的电脑、测试集群、生产环境之间迁移，再也不用担心测试与正式发布时环境及依赖关系的差异所带来的问题。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/148807.html原文链接：https://javaforall.cn
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
MongoDB是一个非常有前途的数据库，MongoDB官方对自己的定位是通用数据库，其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平，但笔者有个可能不恰当的比较，MongoDB就像N年前的MySQL，随着时间的推移，会变得越来越强大，也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。
傻呀，干嘛不使用全文检索工具lucene或者分布式搜索Elasticsearch来优化搜索服务。
joepie91认为，MongoDB不仅存在诸多问题，而且并无突出之处。如果项目涉及用户账户或者两条记录之间存在某种关系，那么就应该使用关系型数据库，而不是文档存储；如果项目在使用Mongoose，那么也应该使用关系型数据库，因为Mongoose只是使用文档存储模拟了有模式的关系型数据库。因此，大多数情况实际上需要的都是一个关系型数据库。在这些情况下，PostgreSQL是个不错的可选方案。开发者可以使用查询构建器或ORM来简化使用过程，比如，在Node.js中，可以选用Knex、Bookshelf、Sequelize或Waterline。即使真得需要一个文档存储，那么也有比MongoDB更好的选项。另外，他也不认为MongoDB适合于创建原型，因为如果生产环境使用不同的数据库，则还需要重写所有的代码。总之，MongoDB并没有什么适用场景。它在技术上比不上其它可选方案，并没有提供真正有用的独有的特性，而且开发人员也无法确保数据一致性和安全。最后，joepie91指出，流行度并不等同于质量，只能说明产品有一个不错的市场团队：
相信很多同学对MongoDB这个非关系型数据库都应该挺熟悉的，在一些高性能、动态扩缩容、高可用、海量数据存储、数据价值较低、高扩展的业务场景下MongoDB可能是我们的首选，因为MongoDB通常能让我们以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）。接下来的一个月博主将会从基础出发，编写一个关于使用MongoDB从入门到实战的相关教程，该项目后端使用的是.NET7、前端页面使用Blazor、使用MongoDB存储数据，更多相关内容大家可以看目录中的MongoDB从入门到实战的相关教程。该系列教程可作为.NET Core入门项目进行学习，感兴趣的小伙伴可以关注博主和我一起学习共同进步。
随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。
以数据为中心的架构风格是指系统的设计和运作主要围绕数据进行。这种风格下，数据的存储、管理和访问成为系统的核心。这里我们来深入浅出地解释三种主要的以数据为中心的架构风格：数据库系统、黑板系统和超文本系统。
转载自 https://blog.csdn.net/cleble/article/details/78325527
传统的关系型数据库(如MySQL) ，在数据操作的"三高需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。 解释:“三高”需求: ●High performance -对数据库并发读写的需求。 ●Huge Storage -对海量数据的高效率存储和访问的需求。 ●High Scalability & High Availability-对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
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