mongodb和mysql的区别

MongoDB和MySQL之间的主要区别在于数据模型，性能字符，可扩展性和交易帮助。
MongoDB是一个基于文档的数据库，并使用BSON格式存储信息，使其数据模型更加灵活，并且不需要预定义的字段和结构。
MySQL，相反，是一个相对数据库，该数据库使用结构化表存储信息并需要预定义的字段。
在性能方面，MongoDB支持水平缩放，可以通过添加更多节点来改善读取和写入性能。
还支持索引和复制，以提供更快的查询速度和高可用性。
MySQL也具有高性能，尤其是在处理大量结构化信息时。
但是，当并发方法非常重要时，MySQL会体验性能瓶颈。
MongoDB的体系结构旨在使其易于爬升和部署，从而可以根据要求灵活或减少节点。
虽然MySQL也可以扩展以需要更多的工作。
此外，MongoDB是非常适合实时应用程序的撰写操作的低潜伏期。
交易支持条款，MongoDB不支持任何可以导致复杂数据活动中数据一致性的任务中的交易。
MySQL提供完整的交易支持作为信息完整性和一致性。
通常，MongoDB适用于任务，在这些任务中，需要对非结构化数据进行缓慢而舒适的谴责，而MySQL更适合需要结构化信息和交易的任务。
数据库选择取决于特定的项目需求。

请问数据库有哪些种类呢

关系数据库，非相关数据库。
1 关系数据库特征：集中数据控制。
减少数据冗余等等。
应用程序范围：更适合处理结构化数据，例如学生等级，地址等。
通常，此类数据需要结构化查询。
2 非关系数据库的特征：易于扩展。
大数据量，高性能。
灵活的数据模型等。
使用范围：根据模型更简单。
需要一个更灵活的IT系统。
高数据库性能要求。
扩展数据：非相关数据库分类：1 列存储数据库的这一部分通常用于处理存储在分布式存储中的大数据。
钥匙仍然存在，但其特征是指向多个列。
这些列由列家族安排。
等：Cassandra，Hbase，Riak。
2 文档数据库文档数据库的灵感来自LotuSnotes Office软件，并类似于原始键值存储。
这种类型的数据模型是版本的文档，半结构化文档以特定格式（例如JSON）存储。
文档类型数据库可以被视为钥匙值数据库的升级版本，从而允许它们之间的嵌套键值。
此外，文档类型数据库比钥匙值数据库更有效。
示例：MongoDB CouchDB。
中国还拥有基于开源文件的数据库SequoIADB。

数据库有哪些

在这些属数据库中尤其存在：重复数据库：功能：数据建立在表中，表是关系。
代表性：Oracle，DB2 ，MySQL，PostgreSQL等。
无关的数据库：功能：表单表中没有数据量，并且它们通常存储在密钥值中，以及家庭，文档和Grai的列。
代表：MongoDB，Cassandra，返回等。
键值数据库：功能：使用键值对存储信息，这是查询最有效的信息，但不适合复杂查询。
代表：返回，备忘录等。
此外，根据存储模型，数据库仍然可以在网络中细分，以表示表示形式。
应用程序：现在很少使用的早期数据库系统。
树数据库：特征：数据以树结构或分层关系组织。
应用程序：文件系统的一些特定领域。
或ORISED数据库：功能：使用面向对象的想法组织数据并支持复杂的数据结构和活动。
代表性：对象店，参与等。
作为总和，有多种数据库，每种数据库都有其自己的唯一特征和应用任务。
在实际应用中，有必要根据特定需求选择适当的数据库类。

文档型数据库有什么优势？

文档基本数据库将提供不同数据库上基于数据的数据库的优势：首先，所有文档，基本数据库和非模型性质的灵活性是其主要优势之一。
它可以保存半结构，结构和系统信息，而无需指定预指定的表结构。
此功能使开发人员可以响应开发人员并补充信息并找到不同的数据。
其次，基于纪录片的数据库可以更接近数据中存储的数据的数据模型的现实，并自动规避整个数据和高端数据分布。
根据应用程序条件，文档数据库是主题管理，管理和管理。
互联网访问例如，内容管理内容管理中的文档数据库可以有效地存储在许多有组织的和未组成的数据中。
基于IoT字段中文档的数据库可以执行大型设备和传感器信息。
在实时分析中，基于文档的数据库可以提供有效的数据存储和调查功能。
此外，基于文档的数据库包括大量事实，信息和大数字。
云计算和Microssvice Architects起关键作用。
基于提供半结构和斑点大数据的大数据项目的数据库可以支持完全分布到功能的功能。
基于云计算环境中文档的数据库适应并稳定了不断变化的需求。
可以遵守可靠的数据解决方案。
记录各种形式的文档和文档文档的灵活性和文档存储在每个微型的数据存储中。

数据库有哪些 常用数据库有哪些

有许多常用的数据库，包括但不限于：关系数据库，文档数据库，键值对数据库，列存储数据库和图形数据库。
首先，关系数据库是最常用的数据库类型。
它们基于关系模型，您可以使用表存储具有关键值的数据和关联表。
常见的关系数据库包括MySQL，Oracle，SQLServer等。
他们的优势是他们支持共同的添加，删除，修改和搜索操作，是结构化的数据，并且易于管理和维护。
但是，当面对大型数据和复杂的查询时，关系数据库可能会遇到性能瓶颈。
其次，文档类型数据库也是常见的数据库类型。
您可以以文档格式存储数据，每个文档都可以包含复杂的数据结构。
常见的文档类型数据库包括MongoDB，CouchDB等。
它的优势是灵活性和可扩展性，使其适用于存储非结构化数据。
钥匙值对数据库以钥匙值对的形式存储数据，该数据提供了一种非常简单有效的访问数据的方法。
常见的钥匙值对数据库包括redis，memcached等。
这些通常被用作改善应用程序性能的缓存系统。
列存储数据库以列的形式存储数据，在处理大量数据时会产生极高的查询性能。
通用的列存储数据库包括Cassandra，HBase等。
这些通常用于处理大数据和实时查询方案。
最后，图数据库是一种专门用于处理高度连接数据的数据库。
常见的图形数据库包括Neo4 J，OrientDB等。
处理复杂网络和关系数据的理想选择。