mysql和mongodb性能对比(mysql和mongodb什么区别？)

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于mysql和mongodb性能对比(mongodb和mysql性能对比)的问题，于是小编就整理了4个相关介绍为您解答，让我们一起看看吧。

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MongoDB和MySQL的区别？

MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，所以完全可以替代MySQL。 与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：

①弱一致性，更能保证用户的访问速度。

②文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据。

③内置GridFS，支持大容量的存储。

④内置Sharding。

⑤第三方支持丰富。(这是与其他的NoSQL相比，MongoDB也具有的优势)

⑥性能优越

mysql和mongodb什么区别？

MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库

mongodb以BSON结构（二进制）进行存储，对海量数据存储有着很明显的优势。

对比传统关系型数据库,NoSQL有着非常显著的性能和扩展性优势，

与关系型数据库相比，MongoDB的优点有：

①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度： ②文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据。

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mongoDB插入速度怎么比MySQL还慢？

几个大型数据库的写入速度都很快的，性能主要看并发量的吧，比如100w的数据写入要多少秒，mongodb在数据量大的时候，并发还是杠杠的，比mysql要强，不过mongodb在数据统计上面还是有些缺陷的，没有mysql好用，这个只是个人观点，想要更加了解mongodb还需要自己多逛逛官网论坛，多敲敲键盘

谈谈mongodb，mysql的区别和具体应用场景？

官方文档看一看。

编程实例练一练。

源码看一看。

一般互联网公司多用mysql,redis,mongodb做存储层，hadoop,spark做大数据分析。

mysql适合结构化数据，类似excel表格一样定义严格的数据，用于数据量中，速度一般支持事务处理场合。

redis适合缓存内存对象，如缓存队列，用于数据量小，速度快不支持事务处理高并发场合。

mongodb，适合半结构化数据，如文本信息，用于数据量大，速度较快不支持事务处理场合。

hadoop是个生态系统，上面有大数据分析很多组件，适合事后大数据分析任务。

spark类似hadoop，偏向于内存计算，流计算，适合实时半实时大数据分析任务。

到此，以上就是小编对于mysql和mongodb性能对比的问题就介绍到这了，希望这4点解答对大家有用。

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