谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景1、我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联 ， 那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升 。或者schema-free的使用场景 。
【mongodb什么意思 mongodb是做什么的】2、比较mysql和mongodb应当从一下几个方面：数据库执行数据操作的性能 存储方式 适用环境 三个方面来比较 。
3、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 。
4、默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景 。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全 。
谈谈redis,memcache,mongodb的区别和具体应用场景二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程 ， 持久化的处理方法不同 。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入 ， 虽然支持集群，也仅限于主-从模式 。
Redis跟memcache不同的是，储存在Redis中的数据是持久化的，断电或重启后，数据也不会丢失 。
Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能 ， 日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右） 。
常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb 。
事务性系统适用场景：Redis 最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序 。
用mongodb专门做日志库合适吗1、因此，对于需要处理大量数据的应用 ， 如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择 。无结构或半结构化数据：MongoDB的面向文档的特性使得它非常适合存储无结构或半结构化数据 。
2、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式 。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据 。
3、物联网场景 ， 使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析 。视频直播，使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等 。
4、同样，用户还可以使用MongoDB的aggregation、mapreduce框架来做一些更复杂的查询分析，在使用时应该尽量建立合理的索引以提升查询效率 。
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