mysql与MongoDB性能对比，哪个更适合自己，
目录
- 一、简单介绍
- 1、关系型数据库-MySQL
- 2、非关系型数据库-MongoDB
- 4、MongoDB优势与劣势
- 4、MongoDB和MySQL的对比（区别介绍）
- 二、 设计思想的不同
- 三、性能
- 四、数据安全性
- 五、事务
- 六、扩展性
- 简单主从
- 哨兵模式
- 综上所述，总结一下
MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。
一、简单介绍
1、关系型数据库-MySQL
1、在不同的引擎上有不同的存储方式。
2、查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
3、开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。
4、缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
2、非关系型数据库-MongoDB
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性，呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
1、存储方式：虚拟内存+持久化。
2、查询语句：是独特的MongoDB的查询方式。
3、适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。
4、架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
5、数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。
6、成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。
4、MongoDB优势与劣势
优势：
1、在适量级的内存的MongoDB的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。
2、MongoDB的高可用和集群架构拥有十分高的扩展性。
3、在副本集中，当主库遇到问题，无法继续提供服务的时候，副本集将选举一个新的主库继续提供服务。
4、MongoDB的Bson和JSon格式的数据十分适合文档格式的存储与查询。
劣势：
1、 不支持事务操作。MongoDB本身没有自带事务机制，若需要在MongoDB中实现事务机制，需通过一个额外的表，从逻辑上自行实现事务。
2、 应用经验少，由于NoSQL兴起时间短，应用经验相比关系型数据库较少。
3、MongoDB占用空间过大。
4、MongoDB和MySQL的对比（区别介绍）
| 数据库 | MongoDB | MySQL |
|---|---|---|
| 数据库模型 | 非关系型 | 关系型 |
| 存储方式 | 以类JSON的文档的格式存储 | 不同引擎有不同的存储方式 |
| 查询语句 | MongoDB查询方式（类似JavaScript的函数） | SQL语句 |
| 数据处理方式 | 基于内存，将热数据存放在物理内存中，从而达到高速读写 | 不同引擎有自己的特点 |
| 成熟度 | 新兴数据库，成熟度较低 | 成熟度高 |
| 广泛度 | NoSQL数据库中，比较完善且开源，使用人数在不断增长 | 开源数据库，市场份额不断增长 |
| 事务性 | 仅支持单文档事务操作，弱一致性 | 支持事务操作 |
| 占用空间 | 占用空间大 | 占用空间小 |
| join操作 | MongoDB没有join | MySQL支持join |
性能方便的优化介绍
分别从设计思想、性能、安全性、扩展性、事务等几个方面，来做一下比较：
mongo vs mysql
二、 设计思想的不同
以订单为例，我们看看两种数据库应该怎么设计
MySQL是这样子的
订单表
mysql order表结构
订单详情
order item表结构
以订单号关联字段。
MongoDB是 这样子的
mongo order结构
order_item作为订单的子元素，是一个整体；
在一对一，一对多的场景，特别适合用MongoDB的内嵌文档和数组来存储，读写效率都比较高。
一对多的场景则适合MySQL的表结构来存储。
你觉得那种存储的更合理呢？
三、性能
一般情况同等条件下，MongoDB会比MySQL快 ，主要原因如下：
a.Mongo使用的内存映射技术, 写入数据时候只要在内存里完成就可以返回给应用程序，这样并发量自然就很高。而保存到硬体的操作则在后台异步完成。
b.MongoDB的设计要求你常用的数据（working set)可以放到内存里。这样大部分操作只需要读内存，内存操作当然比较快，这也是MongoDB，经常会和redis比较的原因。前提就是要保证服务器有 足够用的内存，否则性能会严重下降。
c.数据集中存放，减少读写时磁盘寻道的时间，这也是MongoDB的基本思想之一。
并发能力，具体看过有网友测试过，MongoDB和MySQL的并发能力，借鉴一下：
并发测试结果
可见，性能上并没有我们想象的差距那么大，
我没有测试过，有兴趣的网友可以测试一下
四、数据安全性
我们经常看到新闻，MongoDB数据库被黑，被勒索的新闻，为什么呢？
原来MongoDB 3.6版本之前，绑定的0.0.0.0的IP，即直接外网开放，而且我们知道MongoDB默认是没有密码的，所以很多新手弄的服务器就是在裸奔，所以被黑就在所难免的，也不能全怪MongoDB。
通过一些配置，MongoDB还是很安全的
a. 绑定本机IP ，限于局域网访问；
b. 配置防火墙，禁止外部访问和端口探测；
c. 设置合理的用户和分派权限。道理和MySQL一样，遵循最小权限的原则。
五、事务
早期的版本是没有事务的，因为在MongoDB中，对于单条记录的一个操作是原子性的，一般来说，MongoDB将有关联的数据存储在一起，所以很多操作不像MySQL，需要做多表的操作。
从4.0版本开始，MongoDB支持副本集的事务，4.2支持切片的事务；
对于多表事物的需求场景，MongoDB也是支持的，可以在多个分片、库、表、文档之间实现分布式的事务。
分布式事务会严重影响性能，所以要谨慎使用，当需要事务时，优先考虑是否可通过合理使用MongoDB的内嵌文档和数组，降低使用事务的几率。
要了解MongoDB的事务，要先了解 一下MongoDB的集群。
六、扩展性
随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，所以在做数据库选型时，扩展性是必须要考虑的指标：
MongoDB提供了sharded clusters（分片集群） 和 replica sets（副本集）两种集群模式
副本集：
架构图如下，目的是数据冗余和系统高可用，类似于MySQL的主从架构，每个节点的数据是一致的，主负责读写操作，从负责数据的备份，在需要的时候 可转成主节点。
简单主从
如果需要做到故障自动转移，还需要增加一个选举节点，选举节点只负责在主节点出现问题时，把从节点选举为主节点。不负责数据存储。这个和redis的哨兵模式类似。
哨兵模式
关于主从的复制是一个比较复杂的过程，后面有时间再详细介绍。
分片集群：
分片是MongoDB提供的更高级的集群模式，通过分片，把数据分配到不同的机器上，每台机器只存储了部分的数据，通过mongos实现路由去访问。
切片模式架构
这是MySQL没有的功能，类似于MySQL分库分表的功能，通过mycat+mysql实现
6.优势所在
MongoDB数据类型丰富，查询功能强大，还有文本搜索功能和地理空间计算，强大的数据分析和统计能力。
缺点：
没有join ，连表操作能力弱，所以在复杂查询时，还是关系型数据库更胜一筹。
7.隔离级别
这是MySQL里的概念，在MongoDB事务提交前，事务外看不到本次修改的内容，隔离级别类似MySQL默认的隔离级别，“可重复读”的级别。
综上所述，总结一下
什么时候适合用MongoDB：
1. 数据结构不确定，可能发生改动的场景；
2.事务安全性要求不高，数据扩展要求较高的时候；
什么时候用MySQL：
1. 有事务要求，强一致性要求较高，涉及到金钱的时候；
2. 逻辑复杂，有较多join的需求；
没有最好的，只有最合适的，适合自己业务的就是最好的！
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