mongodb和mysql的区别（谁能用最简单的语言或者例子说下 Mysql，SQLite，Mongo的区别）

本文目录

• 谁能用最简单的语言或者例子说下 Mysql，SQLite，Mongo的区别
• mongodb和mysql的区别
• MongoDB和MySQL的区别
• 对比MySQL，什么场景MongoDB更适用
• 什么是MongoDB_MySQL
• mongodb与mysql区别（超详细）
• mongo和mysql索引有什么不同
• MongoDB与MySQL：如何选择
• mongoose.schema和mysql.schema区别大吗

谁能用最简单的语言或者例子说下 Mysql，SQLite，Mongo的区别

MYSQL是硬盘，SQLITE是U盘，MongoDB是内存条
用途上，MYSQL和SQLITE是一样的。。都是用来存数据。。区别在于MYSQL需要启动后台服务，而SQLITE只需要一个文件，并不需要启动服务。。MYSQL的表空间的最大容量为64TB。。而整体容量几乎是无上限的，前提是你要有足够的硬盘空间。。而SQLITE的最大数据量，经过实际测试，大约在2TB左右。。
MYSQL只能部署在电脑上，而SQLITE既可以部署在电脑上，也可以用于手机等移动设备。。。但MYSQL支持的数据量比较大，SQLITE数据量小。。。这两个数据库对于数据储存都不够精确，小数点位数过多时，会丢失精度。一半用于互联网行业，做图文类网站。不能用于金融、财务、军事、科研、测绘等需要保证小数点精度的工作。更高端的数据库有SqlServer和ORACLE，这两个数据库则十分精确。
MongoDB是NOSQL数据库，这玩意和MYSQL,SQLITE不是一回事。。。里面其实是一大堆类似JSON的键值对。。。主要作用是作为临时储存，相当于变相起到了给关系型数据库加速的作用。。简单讲，它的作用主要用于加速，而并不是用于最终储存。。所以它是选配，并不是必须的。注意MongoDB有安全问题，非常容易攻击。若是有重要数据，最好别用。

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

MongoDB和MySQL的区别

a.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。
这种情况也是不少的，我手上的游戏就是有nodejs+mongodb的，用户总量也是千万级别的，流水什么还不错。
b.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。

对比MySQL，什么场景MongoDB更适用

更高的写入负载
默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
高可用性
MongoDB的复副集(Master-Slave)配置非常简洁方便，此外，MongoDB可以快速响应的处理单节点故障，自动、安全的完成故障转移。这些特性使得MongoDB能在一个相对不稳定（如云主机）的环境中，保持高可用性。
数据量很大或者未来会变得很大
依赖数据库(MySQL)自身的特性，完成数据的扩展是较困难的事，在MySQL中，当一个单达表到5-10GB时会出现明显的性能降级，此时需要通过数据的水平和垂直拆分、库的拆分完成扩展，使用MySQL通常需要借助驱动层或代理层完成这类需求。而MongoDB内建了多种数据分片的特性，可以很好的适应大数据量的需求。
基于位置的数据查询
MongoDB支持二维空间索引，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。
表结构不明确，且数据在不断变大
在一些传统RDBMS中，增加一个字段会锁住整个数据库/表，或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。通常发生在数据表大于1G的时候（当大于1TB时更甚）。 因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构。
没有DBA支持
如果没有专职的DBA，并且准备不使用标准的关系型思想（结构化、连接等）来处理数据，那么MongoDB将会是你的首选。MongoDB对于对像数据的存储非常方便，类可以直接序列化成JSON存储到MongoDB中。 但是需要先了解一些最佳实践，避免当数据变大后，由于文档设计问题而造成的性能缺陷。

什么是MongoDB_MySQL

MongoDB
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：
面向集合存储，易存储对象类型的数据。
模式自由。
支持动态查询。
支持完全索引，包含内部对象。
支持查询。
支持复制和故障恢复。
使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。
自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性
支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言。
文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）
可通过网络访问
所谓“面向集合”（Collenction-Orented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema)。模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各中复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（Binary Serialized dOcument Format）。
MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。推荐运行在64位平台，因为MongoDB
在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。
MongoDB把数据存储在文件中（默认路径为：/data/db），为提高效率使用内存映射文件进行管理。

mongodb与mysql区别（超详细）

MySQL是关系型数据库。

优势：

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：

在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序地放置在一起便是文档，语法有点类似javascript面向对象的查询语言，它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。

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，适用人群不断在增长。

优点：

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。高扩展性，存储的数据格式是json格式！

缺点：

不支持事务，而且开发文档不是很完全，完善。

Mysql和Mongodb主要应用场景

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。

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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mongo和mysql索引有什么不同

Mongodb和Mysql索引选型
1)首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率。B树和B+树都是平衡m叉树。
2)Mongodb选择B树为索引结构，Mongodb是典型的非关系行数据库，设计之初就不会用来做多个遍历操作，那么如果要查询单条数据的话只要进行一次中序遍历，查到与叶子上数据相同的节点即可。
3)Mysql是典型的关系型数据库，选择B+树的原因是所有再也节点的数据都有前后关系，因为有链指针，由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。因此任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当，B+树的查询效率更加稳定。而且把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中，这样磁盘容纳的关键字数量也越多，一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多，相对IO读写次数就降低了。

MongoDB与MySQL：如何选择

MongoDB和MySQL分别是领先的开源NoSQL和关系数据库。哪个最适合您的应用程序？
在1990年代的互联网泡沫时期，用于Web应用程序的一种通用软件堆栈是LAMP，它最初代表Linux（OS），Apache（Web服务器），MySQL（关系数据库）和PHP（服务器编程语言）。MySQL是首选的数据库，主要是因为它是免费的开源代码，并且具有良好的读取性能，非常适合从数据库动态生成网站的“ Web 2.0”应用程序。

之后，代表MongoDB（文档数据库），Express（Web服务器），AngularJS（前端框架）和Node.js（后端JavaScript运行时）的MEAN堆栈开始流行。除其他原因外，MEAN堆栈很有吸引力，因为您需要了解的唯一语言是JavaScript。与等效的LAMP堆栈相比，它还需要更少的RAM。

MySQL AB的Monty Widenius和David Axmark最初于1994年开始开发MySQL。产品名称中的“ My”是指Widenius的女儿，而不是英语单词“ my”。MySQL旨在与mSQL（又名Mini）兼容。 SQL），并添加了SQL查询层和开放源代码许可（实际上是专有和GPL双重许可）。MySQL的公共发行版于1996年底开始，并且每年或每两年持续发行一次。MySQL是当前最受欢迎的关系数据库。

Sun Microsystems于2008年以10亿美元的价格收购了MySQL AB，Oracle于2010年收购了Sun。在Oracle收购MySQL的广泛关注中，Widenius在收购Oracle之前就将MySQL 5.5合并到了MariaDB中。MariaDB努力维护与Oracle MySQL版本的兼容性。

与功能更强大的商业关系数据库（例如Oracle数据库，IBM DB / 2和Microsoft SQL Server）相比，MySQL最初是一个相当低端的关系数据库，尽管它足以成为动态网站的后备存储。多年来，它增加了您希望从关系数据库获得的大多数功能，包括事务，参照完整性约束，存储过程，游标，全文索引和搜索，地理索引和搜索以及群集。

尽管MySQL现在支持“大数据库”功能，例如主从部署，与Memcached一起使用以及水平分片，但它仍通常用于中小型部署。将MySQL扩展到多个从属服务器可以提高读取性能，但是只有主服务器才能接受写请求。

AWS提供了两种形式的MySQL即服务，即Amazon RDS和Amazon Aurora。后者具有更高的性能，可以处理TB级的数据，更新副本的延迟时间更短，并且可以直接与Oracle数据库和SQL Server竞争。

MongoDB是高度可伸缩的操作文档数据库，可在开源版本和商业企业版本中使用，它可以在本地运行或作为托管云服务运行。托管云服务称为MongoDB Atlas。

MongoDB无疑是NoSQL数据库中最受欢迎的数据库。它的文档数据模型为开发人员提供了极大的灵活性，而其分布式体系结构则提供了很好的可伸缩性。因此，通常选择MongoDB用于必须管理大量数据，得益于水平可伸缩性并处理不适合关系模型的数据结构的应用程序。

MongoDB是一个基于文档的存储，在其之上还具有一个基于图形的存储。MongoDB实际上并不存储JSON：它存储BSON（二进制JSON），该扩展了JSON表示（字符串）以包括其他类型，例如int，long，date，浮点，decimal128和地理空间坐标。

MongoDB可以使用数据的类型生成正确的索引类型，从而在数据的单个副本上生成多模式图形，地理空间，B树和全文本索引。MongoDB使您可以在任何文档字段上创建索引。MongoDB 4具有多文档事务，这意味着即使必须标准化数据设计，您仍然可以获得ACID属性。

默认情况下，MongoDB使用动态模式，有时称为无模式。单个集合中的文档不需要具有相同的字段集，并且字段的数据类型可以在集合中的不同文档之间有所不同。您可以随时使用动态模式更改文档结构。

但是，可以使用架构治理。从MongoDB 3.6开始，MongoDB支持JSON模式验证，您可以在验证器表达式中将其打开。

在LAMP和MEAN堆栈上存在很多变化。例如，您可以在Windows（WAMP）或MacOS（MAMP）上运行而不是Linux OS。您可以运行IIS（WIMP），而不是Windows上的Apache Web服务器。

您可以运行PostgreSQL或SQL Server，而不是LAMP堆栈中的MySQL关系数据库。如果您需要全球分布，则可以运行CockroachDB或Google Cloud Spanner。可以使用Perl或Python代替PHP语言。如果要使用Java或C＃进行编码，则需要考虑单独的堆栈系列。

您可以运行Couchbase或Azure Cosmos DB以获得更好的全局分布，而不是MEAN堆栈中的MongoDB文档数据库。可以使用十二个Node.js Web服务器框架中的任何一个来代替Express 。除了AngularJS前端框架，您还可以运行Angular 2或React。

选择数据库时要问的最重要的问题是：

这些问题中的几个会趋于缩小数据库的选择范围，但是与制定LAMP堆栈时相比，我们有更多选择。如果您要构建一个应用程序，并且该应用程序必须在99.999％的时间内对全世界的用户都具有高度的一致性，那么只有少数几个数据库适合您。如果您的应用程序将在工作日的上午9点至下午6点在一个国家/地区使用，并且可以容忍最终的一致性，那么几乎所有数据库都可以使用，尽管某些数据库对于开发人员和操作员而言更容易，而某些数据库则可以为您的主要使用场景提供更好的性能。

虽然LAMP和MEAN堆栈一次是Web应用程序的良好解决方案，但现在都不是最佳选择。而不是盲目采用任何一种，您应该仔细考虑用例，并找到一种可在可预见的将来为您的应用程序服务的体系结构。

您什么时候需要关系数据库（例如MySQL）用于新应用程序？除了对标准SQL的明显支持外，关系数据库本身将数据强制为具有一致的强类型字段的表格模式，并且只要您利用规范化就可以帮助您避免数据重复。

另一方面，如果您还需要偶尔的自由格式文档，则MySQL和许多其他关系数据库也支持RFC 7159定义的JSON数据。如果您还想使用XML文档和XPath或XSLT，则大多数关系数据库都可以提供这种能力。

您何时需要像MongoDB这样的文档数据库？如果您的主要用例需要允许使用自由格式的数据，在文档之间更改类型的字段，随时间变化的架构或嵌套的文档，则NoSQL数据库将满足要求。另外，如果您的应用程序是用JavaScript编写的，那么文档数据库的JSON格式将很自然。

作者： Martin Heller是InfoWorld的特约和审稿人。他曾担任Web和Windows编程顾问，从1986年至2010年开发数据库，​​软件和网站。最近，他担任Alpha Software技术和教育副总裁以及Tubifi董事长兼首席执行官。

mongoose.schema和mysql.schema区别大吗

mongoose.schema和mysql.schema是两种不同的数据库模式设计语言。
mongoose.schema是Mongoose库（一个基于Node.js的ODM库）中的一种规范化、声明式的数据模型语法，用于在MongoDB数据库中定义模型和模式。它通常用于Node.js环境下，常常用于管理MongoDB中的文档。
mysql.schema是MySQL数据库的模式设计语言。它用于设计和定义MySQL数据库的表结构、字段类型、主键、外键、索引等结构。它是一种SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）-based语法，通常用于MySQL数据库管理系统中。
因此，mongoose.schema和mysql.schema在语法上存在一些不同，但本质上都是用于定义数据库模式的语言。两种语法都可以根据具体的业务需求进行数据库模型的设计和定义。