谈谈mongodb,mysql的区别和具体应⽤场景最近对数据库⽐较感兴趣，于是就去研究了下部分相关热门的数据库。
MySQL
关系型数据库。
在不同的引擎上有不同的存储⽅式。
查询语句是使⽤传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很⾼。
开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。
缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
Mongodb
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。
存储⽅式：虚拟内存+持久化。
查询语句：是独特的Mongodb的查询⽅式。
适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。
架构特点：可以通过副本集，以及分⽚来实现⾼可⽤。
数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从⽽达到⾼速读写。
成熟度与⼴泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，⽐较完善的DB之⼀，适⽤⼈不断在增长。
优势：
快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是⾮常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得⼗分快，
⾼扩展！
⾃⾝的Failover机制！
json的存储格式！
缺点：主要是⽆事物机制！
分析⼀下Mysql和Mongodb应⽤场景
mongodb和mysql结合
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data models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。
2.将mongodb作为类似redis ，memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端⽇志收集分析。考虑到mongodb属于nosql型数
据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql⽽使⽤的类redis memcache 之类的缓存db 来使⽤。亦或是仅作⽇志收集分析。

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