大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于mysql和mongodb的區(qū)別(mysql跟mongodb)的問題，于是小編就整理了3個相關介紹為您解答，讓我們一起看看吧。

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mysql和mongodb什么區(qū)別？

MySQL是傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫，MongoDB則是非關系型數(shù)據(jù)庫

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。

對比傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫,NoSQL有著非常顯著的性能和擴展性優(yōu)勢，

與關系型數(shù)據(jù)庫相比，MongoDB的優(yōu)點有：

①弱一致性（最終一致），更能保證用戶的訪問速度： ②文檔結構的存儲方式，能夠更便捷的獲取數(shù)據(jù)。

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MongoDB和MySQL的區(qū)別？

MongoDB是一個面向文檔的數(shù)據(jù)庫，目前由10gen開發(fā)并維護，它的功能豐富，齊全，所以完全可以替代MySQL。 與MySQL等關系型數(shù)據(jù)庫相比，MongoDB的優(yōu)點如下：

①弱一致性，更能保證用戶的訪問速度。

②文檔結構的存儲方式，能夠更便捷的獲取數(shù)據(jù)。

③內(nèi)置GridFS，支持大容量的存儲。

④內(nèi)置Sharding。

⑤第三方支持豐富。(這是與其他的NoSQL相比，MongoDB也具有的優(yōu)勢)

⑥性能優(yōu)越

談談mongodb，mysql的區(qū)別和具體應用場景？

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一般互聯(lián)網(wǎng)公司多用mysql,redis,mongodb做存儲層，hadoop,spark做大數(shù)據(jù)分析。

mysql適合結構化數(shù)據(jù)，類似excel表格一樣定義嚴格的數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)量中，速度一般支持事務處理場合。

redis適合緩存內(nèi)存對象，如緩存隊列，用于數(shù)據(jù)量小，速度快不支持事務處理高并發(fā)場合。

mongodb，適合半結構化數(shù)據(jù)，如文本信息，用于數(shù)據(jù)量大，速度較快不支持事務處理場合。

hadoop是個生態(tài)系統(tǒng)，上面有大數(shù)據(jù)分析很多組件，適合事后大數(shù)據(jù)分析任務。

spark類似hadoop，偏向于內(nèi)存計算，流計算，適合實時半實時大數(shù)據(jù)分析任務。

到此，以上就是小編對于mysql和mongodb的區(qū)別的問題就介紹到這了，希望這3點解答對大家有用。

網(wǎng)站名稱：mysql和mongodb的區(qū)別(MongoDB和MySQL的區(qū)別？)
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