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比对mongodb和mysql

数据库主流分类

• Nosql database 非关系型数据库

• RDBMS (Relational Database Management System)关系型数据库

mysql概述

mysql采用table和结构化的sql语句来处理数据， 在mysql中，需要预先定义数据结构schema，并定义table中数据字段的关系。 在mysql中，相关信息可以保存在不同的表中，通过join的形式来保持彼此关联。 因此对应的数据信息重复读比较小。

mongodb概述

mongoDB采用类JSON的documents来存储数据。 在mongoDB的查询语句中，相关信息由于存储在一块，所以查询速率非常快。

Collections do not enforce document structure.

mongoDB采用动态数据模型schema，这意味着不需要预先定义表的数据类型和字段名。 当mongoDB需要更新文档documents的时候，可以轻松增加新的字段名或者删除旧有的字段名。

这种数据结构能够让开发者让数据结构更加层级化，存储数组或其他复杂数据结构。 在同一个集合collection中，文档document不一定要有同样的数据字段set。 差异化的数据结构也比较常见。

mongoDB具备高扩展性和延展性和自动分片机制(auto-sharding)。

mongodb和mysql术语和概念比对

MySQL	MongoDB
Table	Collection
Row	Document
Column	Field
Joins	Embedded documents, linking

mongodb和mysql特性对比

	MySQL	MongoDB
Rich Data Model	No	Yes
Dynamic Schema	No	Yes
Typed Data	Yes	Yes
Data Locality	No	Yes
Field Updates	Yes	Yes
Easy for Programmers	No	Yes
Complex Transactions	Yes	No
Auditing	Yes	Yes
Auto-Sharding	No	Yes

mongodb和mysql查询语句对比

    # MySQL
    INSERT INTO users (user_id, age, status)
    VALUES ('bcd001', 45, 'A')

    # MongoDB
    db.users.insert({
        user_id: 'bcd001',
        age: 45,
        status: 'A'
    })

    # MySQL
    SELECT * FROM users

    # MongoDB
    db.users.find()

    # MySQL
    UPDATE users SET status = 'C'
    WHERE age > 25

    # MongoDB
    db.users.update(
        { age: { $gt: 25 } },
        { $set: { status: 'C' } },
        { multi: true }
    )

为什么选择MongoDB而不是MySQL

大部分具备一定体量的公司都逐渐选择了mongodb， 因为mongo让应用的编写更加的快速， 处理更多的数据类型和扩展数据库。

在MongoDB的开发下，documents的映射关系更加贴合了 OOP的编程语言，这样就减少了orm给应用带来的复杂性。

同时，MongoDB的数据类型灵活性让schema的扩展可以轻松的适应业务逻辑。

MongoDB可以轻松实现分布式数据中心和高延展性。 这在mysql时代是一件巨大的工程问题。 当你的数据体量达到海量级别的时候，Mysql需要严谨和个性化的工程工作 才能完成较好的数据扩展和迁移工作。