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）

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！