mongodb、memcache和redis的简单比较

前言

本文大部分是概括，并没有太多我的思路

mongodb、memcache和redis的简单比较

redis、memcahce 比较类似，但与 mongodb 彻底不一样，几乎没有可比性。

总的来讲 redis/memcache 是基于内存的，讲究的是性能，多用做缓存层，好比说存放session。而 mongodb 是面向文档的，存储的是相似JSON的非结构化数据，查询起来很是方便，开发效率高，比较相似传统SQL关系型数据库。

从如下几个维度，对redis、memcache、mongoDB 作了对比：

1. 体积

Redis是一个基于内存的键值数据库，它由C语言实现的，以单线程异步的方式工做，与Nginx/ NodeJS工做原理近似。因此文件很是小。编绎出来的主文件还不到 2Mb，在 Linux 服务器上初始只须要占用1Mb左右的内存。

Mongodb安装包则要大的多，跟mySQL差很少，都是百兆级的。

2. 性能

都比较高，性能对咱们来讲应该都不是瓶颈

整体来说，TPS方面redis和memcache差很少，要大于mongodb

3. 操做的便利性

memcache数据结构单一

redis丰富一些，数据操做方面，redis更好一些，较少的网络IO次数

mongodb支持丰富的数据表达，索引，最相似关系型数据库，支持的查询语言很是丰富

4. 内存空间的大小和数据量的大小

redis在2.0版本后增长了本身的VM特性，突破物理内存的限制；能够对key value设置过时时间（相似memcache）

memcache能够修改最大可用内存,采用LRU算法

mongoDB适合大数据量的存储，依赖操做系统VM作内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一块儿

5. 可用性（单点问题）

对于单点问题，

redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点从新链接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，

因此单点问题比较复杂；不支持自动sharding,须要依赖程序设定一致hash 机制。

一种替代方案是，不用redis自己的复制机制，采用本身作主动复制（多份存储），或者改为增量复制的方式（须要本身实现），一致性问题和性能的权衡

Memcache自己没有数据冗余机制，也不必；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引发的抖动问题。

mongoDB支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。

6. 可靠性（持久化）

对于数据持久化和数据恢复，

redis支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof加强了可靠性的同时，对性能有所影响

memcache不支持，一般用在作缓存,提高性能；

MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性，备份还原方法

7.数据一致性（事务支持）

Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性

redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每一个操做连续执行

mongoDB不支持事务

8.数据分析

mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其余不支持

9.应用场景

redis：数据量较小的更性能操做和运算上

memcache：用于在动态系统中减小数据库负载，提高性能;作缓存，提升性能（适合读多写少，对于数据量比较大，能够采用sharding）

MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题

MongoDB vs MySQL

术语和概念

MongoDB不少概念和MySQL相似

MySQL    MongoDB  
Table    Collection  
Row      Document  
Column   Field  
Joins    Embedded documents, linking 
复制代码

特性比较

像MySQL同样，MongoDB也提供丰富的特性，也有本身的查询语言，高可用的二级索引（包括文本搜索和地理位置），强大，高聚合数据分析框架，比关系型数据库有着更加丰富的数据类型和可扩展性

MySQL          MongoDB
Rich Data Model        No             Yes  
Dyamic Schema          No             Yes  
Typed Data             Yes            Yes  
Data Locality          No             Yes  
Field Updates          Yes            Yes  
Easy for Programmers   No             Yes  
Complex Transactions   Yes            No  
Auditing               Yes            Yes  
Auto-Sharding          No             Yes
复制代码

查询操做

# sql
# 查询
select * form table where condition
# 更新
update table set field1='somevalue',field2='somevalue' where id=1
# 插入
insert into table (field1,field2) values ("sv","sv")
# mongodb
# 查询
db.conections.find({}) or {username:'test'}
# 更新
db.connections.update({查询条件},{$set:{值}},multi:true)
# 插入
# new 或 save
db.users.insert({  
    user_id: "bcd001", 
    age: 45, 
    status: "A"
})

复制代码