mongodb与mysql区别(超详细)Mongodb和MySQL数据库的对比 传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成 。
稳定性 索引，索引放在内存中 ， 能够提升随机读写的性能 。
mongodb 会比mysql快的多 ， 原因是：首先是内存映射机制，数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗 。
默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度 。如果你需要加载大量低价值的业务数据 ， 那么MongoDB将很适合你的用例 。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易 。
HBase可以替代redis吗1、mongodb和memcached不是一个范畴内的东西 。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大 ， 能存储海量数据 。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题 。和memcached更为接近的是redis 。
2、两者的应用也不同，两者数据处理的速度和效率也不同，hbase主要是来长期存储数据的，redis是用作缓存的 。
3、HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库 。天然分布式，主从架构 ， 不支持事务，不支持二级索引，不支持sql 。
4、该情况可以用以下两种方法：使用其他缓存技术：可以使用其他流行的缓存技术，如 EhCache、Hazelcast 等，来替代 Redis 。只需在 Spring Security 的配置中进行相应的更改即可 。
5、Hbase是一个高可靠性（存储在hdfs上 ， 有副本机制），高性能 ， 面向列，非关系型的数据库（类似redis），可伸缩的分布式存储系统（因为是存储在hdfs上） ， 利用hbase技术可在廉价PC server上搭建大规模结构化的数据库存储集群 。
MongoDB自动分片介绍MongoDB的分片机制能够帮助你将你的数据库划分到多个服务器，通常在生产环境中可以将数据集划分到多个副本集中 。但分片最好在数据库建立早期划分 ， 因为一旦你的数据大于512GB那么分片划分就不是那么容易了 。
MongoDB 的数据分块称为 chunk 。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是 200MB，超出则生成新的数据块 。
面向集合存储，容易存储对象类型的数据 。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档 。（2）模式自由，采用无模式结构存储 。
mongodb和mysql5.7的json哪个更好,优缺点比较使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法 。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现 。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握 。
快速！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 。高扩展性 ， 存储的数据格式是json格式！缺点：不支持事务，而且开发文档不是很完全，完善 。
稳定性 索引 ， 索引放在内存中，能够提升随机读写的性能 。
另外 ， MongoDB还有一个最大的缺点，就是它占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型 。
缺少专业的数据库管理员如果你没有专业的DBA，同时你也不需要结构化你的数据及做join查询 ， MongoDB将会是你的首选 。MongoDB非常适合类的持久化，类可以被序列化成JSON并储存在MongoDB 。
因此，通常选择MongoDB用于必须管理大量数据 ， 得益于水平可伸缩性并处理不适合关系模型的数据结构的应用程序 。MongoDB是一个基于文档的存储，在其之上还具有一个基于图形的存储 。
nosql数据库有哪些1、常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb 。
2、key-value键值存储数据库：相关产品： Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.主要应用： 内容缓存 ， 处理大量数据的高负载访问，也用于系统日志 。优点：查找速度快，大量操作时性能高 。
【mongodb有哪些局限性 mongodb优势劣势】3、常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等，并且不同类型的NoSQL数据库在不同的场景下都有各自的优劣势 。
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