SQL 还是 NoSQL

选取 SQL 的原因:

  • 结构化数据
  • 严格的模式
  • 关系型数据
  • 需要复杂的联结操作
  • 事务
  • 清晰的扩展模式
  • 既有资源更丰富:开发者、社区、代码库、工具等
  • 通过索引进行查询非常快

选取 NoSQL 的原因:

  • 半结构化数据
  • 动态或灵活的模式
  • 非关系型数据
  • 不需要复杂的联结操作
  • 存储 TB (甚至 PB)级别的数据
  • 高数据密集的工作负载
  • IOPS 高吞吐量 [ IOPS(Input/Output Operations Per Second)是一个用于计算机存储设备(如硬盘(HDD)、固态硬盘(SSD)或存储区域网络(SAN))性能测试的量测方式,可以视为是每秒的读写次数。]

适合 NoSQL 的示例数据:

  • 埋点数据和日志数据
  • 排行榜或者得分数据
  • 临时数据,如购物车
  • 频繁访问的(“热”)表
  • 元数据/查找表

MongoDB 和 mysql 的应用常见分别是什么?mongodb的优势?

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的份额也在持续增长。

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。占用空间过大。

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。

参考 https://github.com/donnemartin/system-design-primer


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