本日的主题是从MongoDB座谈数据库，在一样平常的项目中，我们平常都是运用的mysql作为数据库，然则一旦有题目，又经常会听到相似“要不换成MongoDB尝尝”的声响，因而就让我们这些小白来随意聊聊数据库
什么是数据库
我们就用最简朴的话来讲，数据库，就是保留数据的一个堆栈
数据库（Database）的基础观点
数据库就是依据肯定的数据构造来构造，贮存和治理数据的堆栈
我们写的顺序都是在内存中运转的，一旦顺序运转完毕或许盘算机断点，顺序运转中的数据就会悉数丧失；所以我们就须要将一些顺序的数据耐久化到键盘当中，以确保数据的安全性。
数据库则是大批量数据耐久化的普遍挑选，1.文件 2. 数据库
为何用数据库存储数据
数据库是有构造的
数据库可以供应种种接口，让数据处置惩罚（增编削查）疾速轻易
种种言语（PHP、jsp、.net..）供应了完美的接口
数据库盛行度（泉源：https://db-engines.com/en/ranking）
从统计的数据中可以看出，最受迎接的DBMS是“关联型”，前五名中占有了四位，把数据扩大到前十，关联型数据库也占到了七位之多。
为何大多数顺序员更喜好运用MySQL？
开源，只要企业才须要购置许可证
具有普遍的用处：可普遍用于大多数平台，如Linux，Windows，Ubuntu，Mac OS X等
易于运用
牢靠的：多年来一向经由实验和测试
实用于PHP（PHP天下第一），也可以与其他编程言语一同运用，如JAVA，PERL，C，C ++等
实用于小型和大型运用
那末关联型数据库这么好为何前五名中还会涌现MongoDB的身影呢，我们来看一下
关联数据库和MySQL的瑕玷是什么？
可伸缩性：向特定纪录增加更多数据可以触及扩大到多个表，列和行，而因为数据是按行存储，纵然只针对个中某一列举行运算，关联型数据库也会将整行数据从存储设备中读入内存，致使I/O较高
由第一条发生而来的一个缺点就是没法存储数据构造
速率：因为数据构造的题目却是剖析数据时须要肯定的时刻，别的只可以举行子字符串的婚配查询，当表的数据逐渐变大的时刻，like查询的婚配会异常慢，纵然在有索引的情况下
在运用之前，须要先编写架构以定义表，同时表构造schema扩大不轻易 如要须要修正表构造，须要实行实行DDL(data definition language)，语句修正，修正时期会致使锁表
是什么让MongoDB云云吸引人？
天真性：文档构造更相符开辟人员在各自编程言语中的编码体式格局，这些编程言语在键值对中是清楚且构造化的，如许可以随时轻松增加和编辑数据/文档
支撑种种查询：字段，表达式，局限查询，JavaScript函数等
更快的周转时刻：因为存储在MySQL数据库中的多个表中的相干数据存储在MongoDB中的一致文档中
没有严厉的形式：可以在定义文档构造之前先竖立文档
MongoDB的功用使它更合适处置惩罚大批数据
先让我们来比较一下二者再来细致申明
| MySQL | MongoDB | |
|---|---|---|
| 版本 | 1995- 2018（mysql 8.0） | 2009 |
| 构造 | 关联型 | 非关联型 |
| 天真性 | 弱，须要在运用之前先定义数据库形式 | 与MySQL比拟具有相当大的天真性 - 定义不须要的形式 |
| 可扩大性 | 可以，然则比较难题，MySQL数据库可以垂直扩大，可以向单个服务器增加更多资本 | 比MySQL更具可扩大性。MongoDB可程度扩大，可以增加更多服务器来扩大您的数据库 |
| 须要DB治理员 | 是 | 否 - 开辟人员和治理员都可以运用 |
| 实用场景 | 会计师事件所和银行，以及须要具有清楚架构的构造化数据的其他公司。异常合适具有或多或少牢固请求的企业（twitter破例） | 具有及时数据，物联网，内容治理，挪动运用，交际网络，面向大数据/网络剖析的系统以及不须要具有清楚架构或其架构的构造化数据的营业的抱负挑选不停变化 |
天真性
起首说说天真性，举个列子，一个商城内里会有许多的商品，而这些商品都是有本身奇特的属性的，比方电视有屏幕尺寸、屏幕分辨率，而空调有制冷范例、外机噪音等属性，要把它们放到产品内外是异常难题的，分外增加了顺序员关于数据表设想的事情，而MongoDB没有Schema（形式、数据模子）就会显得很简朴。
MongoDB 的天真还体如今非构造化和半构造化的数据上。MongoDB 供应全文索引，也支撑地舆位置查询和索引。比方一名用户想知道周遭五公里那里有大众洗手间，这是「地舆局限查询」。然后他搜刮近来的单车。摩拜单车恰是运用 MongoDB 完成如许的「间隔排序查询」。
可扩大性
数据一台机械放不下了，就须要sharding（分片）把它放到好几台机械上去。分片是MongoDB多年以来的原生功用，与MongoDB其他功用高效整合。
比方，分片集群中一个庞杂的聚合查询会自动地依据 Shard Key（片键）分配到多个结点上运转，尽可以将盘算使命下推到数据结点上，末了在一个结点上聚合一切结点的效果。分片还可以在各个结点间自动迁徙数据，平衡其数据量。同时配合着MongoDB的复制（副本集）手艺，可以有用的防止数据的丧失（在测试的时刻发明mongo会自动发明副本集的一切机械地点，当一台Mongo被停掉时，衔接的Server不会报错）
MongoDB中运用分片集群构造散布：
MongoDB的瑕玷
尽人皆知，MongoDB占用了大批的服务器内存
MongoDB在安全性上稍微会差一点
过于自在天真的文件存储花样带来的数据毛病（。。。。。。）
单个文档大小限定为16 M
关于数组型的数据操纵不够雄厚
什么时刻挑选MongoDB
说了这么多狗屎一样总结的话，最主要的就是我们在什么时刻挑选运用MongoDB
日记系统，系统运转过程当中发生的日记信息，平常品种较多、局限较大、内容也比较芜杂。经由过程MongoDB可以将这些芜杂的日记举行网络治理
地舆位置存储，MongoDB支撑地舆位置、二维空间索引，可以存储经纬度，因而可以很快的盘算出两点之间的间隔，等位置信息
数据范围增进很快（比方供应的关注信息）
须要保证高可用的环境
文件存储需求
其他场景，如游戏开辟中可以经由过程MongoDB存储用户信息、设备、积分等，除此之外物流系统、交际系统、以至物联网系统
数据库的范例
说了这么多，为何我们会把mysql和MongoDB放在一同比较举行挑选，就是因为它们是差别范例的数据库，从数据库生长至今，大致上分为三种范例
RDBMS（关联型数据库）
起首要提到的肯定是我们最熟习的mysql数据库所属于的关联型数据库。
关联型数据库的特征：
比方MySql 、sql server Oracle 等
特征 经由过程一张张表来竖立关联
基础都运用SQL言语来治理数据库
Nosql (非关联型数据库)
NoSql，也就是MongoDB的数据库范例，源自2009年在San Francisco举行的一次Meetup，在该Meetup上涌现了NoSql手艺的形貌：open source, distributed, non relational databases
非关联型数据库的特征：
没有行 、列的观点 用json类贮存数据
鸠合相当于“表”，文档相当于“行”
标准化和非标准化的磨擦。
标准化限定立异，非标准话不能一致
NoSql在刚提出的时刻被诠释成Non-Relational，也有No-sql的意义，然则跟着近年的疾速生长，SQL已逐渐被运用在了更普遍的范畴，因而，SQL已不再是RDBMS的专属特征，NoSql手艺系统中也引入了SQL才能，因而而演化出来了Not-Only-SQL的观点
大多数NoSql手艺，弱化了对ACID语义以及庞杂关联查询的支撑，采用了越发简约或越发专业的数据模子，优化了读写途径，从而可以调换更高的读写机能
NewSql
依据wiki中的定义
<font color=#FF7F50 size=5 face="黑体">NewSQL</font> is a class of modern relational database management systems that seek to provide the same scalable performance of NoSQL systems for online transaction processing (OLTP) read-write workloads while still maintaining the ACID guarantees of a traditional database system.
NewSql可以说是传统的RDBMS与NoSql手艺连系之下的产品，因而，可以将典范NewSql手艺明白成散布式关联型数据库，可以支撑散布式事件是一个基础前提。NoSQL与NewSQL在手艺栈上有许多堆叠，但在是不是支撑关联型模子及对庞杂事件的支撑力度上是存在显著区分的。因为本人不相识，所以这里不做多说。
这里我只是简朴的引见一下数据库的范例，关于一种存储手艺属于NoSql或许NewSql,亦或是RDBMS是不能简朴归类的，毕竟手艺是在不停进步的，比方MySQL如今也兼容了nosql的特征：
或许有的人会新鲜为何在引见MongoDB的瑕玷时没有提事件的事，这是因为在2018年夏日的MongoDB4.0版本中，MongoDB引入了事件功用，支撑多文档ACID特征，比方运用mongo shell举行事件操纵
详细压测数据后期补上
以上就是从MongoDB最先浅谈数据库的学问的细致内容，更多请关注ki4网别的相干文章！
