nosqlmongo,nosqlMongoDB

nosql（mongodb）的适用场景是什么，比如读多写少，还是写多读少，还是别的什么

一般nosql适用的场景都是读多写少，因为数据库主要压力来自于用户的读取数据。

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哪个属于Nosql数据库

NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

常见的Nosql数据库有：

一、Redis数据库

Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key－Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。

二、MongoDB数据库

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。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

Mongo最大的特点是它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。

扩展资料：

对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：

一、易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

二、大数据量，高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。

三、灵活的数据模型

NoSQL无须事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。

四、高可用

NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

参考资料来源：百度百科-NoSQL

NoSQL是什么意思

什么是NoSQL数据库？从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来，这些数据库不使用类似SQL的查询语言，通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在，但是直到现在一些大公司（例如Google和Facebook）开始使用它们时，这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时，NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”，来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构，并且可以如JSON之类的不同格式存储。

nosql和mongodb的区别

1，Cassandra:

Cassandra从安装配置，到使用，负载平衡机制等等，无疑是这些新兴的NoSQL中最方便使用的一个（个人使用体验观点）

但从近期的消息来看由于出现过几次较为严重的数据库停止服务事件，Cassandra的创始人Facebook,及Twitter开始渐渐弃用

Cassandra,只把Cassandra用在非核心模块上，不地Digg仍在使用，看来我们要谨慎地对待它。2008年Facebook已让

Cassandra开源到Apache.

2.MongoDB:

它的风格可以说，在当今WebAPI流行的时代，它更易于被人使用，BJSON操作风格，自动数据平衡机制（当然要当心存贮碎片问题），相对

MySQL等SQL数据库有优秀考虑全面的，分布式方案，自动M/S主从读写切换。对于数据集群来说，可以说相当完美的Sharding等自动化支持。至

今听说过的最严重的事件就是FourSquare的11小时数据库宕机事件。相对来说还能接受：），它是使用C++/Boost编写，效率性能的确不错。

3.Redis:

它就是一个高效的内存数据库，用它来持久化数据存贮，那是扯淡，如果真拿它来与别的NoSQL一样使用（考虑读写一致性或者写安全）那它马上慢下

来：）不过他提供了比Memcached更多的操作数据类型，倒可以完全用它来做为一个高效易用的缓存，Benchmark据说优于memcached.

我用的数据规模没有这么大，不敢妄加评论。

4.HBase:

概念上也相对完美，有Hive开源工具支持，使HBase,可以相对于其它NoSQL数据库更易于使用，基于HDFS分布文件系统，使HBASE天

生就有对海量分布集群很好的支持。又因为与Hadoop相伴而生，所以一个系统想使用数据分析，智能处理，海量逻辑执行，完全可以选择Hadoop +

HBase云计算方案。

MongoDB也支持js的Map/Reducer所以可以试着整合一下MongoDB进云计算方案中。

当我使有MySQL +

NoSQL方案时，我会选择MongoDB,不仅是因为他的出色的海量分布式方案的支持，也不是因为经的Map/Reducer分布式计算的支持。而是因

为还没听说过它有过重大的失败案例，相对较完美的文档（还有中文手册哟）还有JSON分格支持，在当下WebAPI流行的时代，不仅是从个人喜爱角度，也

是从工程管理角度，开发人员更Love it,呵呵。

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