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大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題，就是關(guān)于mysql和mongodb哪個快(mongodb和mysql的區(qū)別大嗎)的問題，于是小編就整理了3個相關(guān)介紹為您解答，讓我們一起看看吧。
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mongoDB插入速度怎么比MySQL還慢？
幾個大型數(shù)據(jù)庫的寫入速度都很快的，性能主要看并發(fā)量的吧，比如100w的數(shù)據(jù)寫入要多少秒，mongodb在數(shù)據(jù)量大的時候，并發(fā)還是杠杠的，比mysql要強，不過mongodb在數(shù)據(jù)統(tǒng)計上面還是有些缺陷的，沒有mysql好用，這個只是個人觀點，想要更加了解mongodb還需要自己多逛逛官網(wǎng)論壇，多敲敲鍵盤
談?wù)刴ongodb，mysql的區(qū)別和具體應(yīng)用場景？
官方文檔看一看。
編程實例練一練。
源碼看一看。
一般互聯(lián)網(wǎng)公司多用mysql,redis,mongodb做存儲層，hadoop,spark做大數(shù)據(jù)分析。
mysql適合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，類似excel表格一樣定義嚴(yán)格的數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)量中，速度一般支持事務(wù)處理場合。
redis適合緩存內(nèi)存對象，如緩存隊列，用于數(shù)據(jù)量小，速度快不支持事務(wù)處理高并發(fā)場合。
mongodb，適合半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本信息，用于數(shù)據(jù)量大，速度較快不支持事務(wù)處理場合。
hadoop是個生態(tài)系統(tǒng)，上面有大數(shù)據(jù)分析很多組件，適合事后大數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
spark類似hadoop，偏向于內(nèi)存計算，流計算，適合實時半實時大數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
mysql和mongodb什么區(qū)別？
MySQL是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，MongoDB則是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
mongodb以BSON結(jié)構(gòu)（二進(jìn)制）進(jìn)行存儲，對海量數(shù)據(jù)存儲有著很明顯的優(yōu)勢。
對比傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,NoSQL有著非常顯著的性能和擴(kuò)展性優(yōu)勢，
與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，MongoDB的優(yōu)點有：
①弱一致性（最終一致），更能保證用戶的訪問速度： ②文檔結(jié)構(gòu)的存儲方式，能夠更便捷的獲取數(shù)據(jù)。
關(guān)注優(yōu)就業(yè)，學(xué)習(xí)更多IT知識。
到此，以上就是小編對于mysql和mongodb哪個好的問題就介紹到這了，希望這3點解答對大家有用。
文章題目：mysql和mongodb哪個好(談?wù)刴ongodb，mysql的區(qū)別和具體應(yīng)用場景？)
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