>>Redis
Redis的优点:
支持多种数据结构,如 string(字符串)、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合)、zset(排序set)、hyperloglog(基数估算)
支持持久化操作,可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘,从而进行数据备份或数据恢复等操作,较好的防止数据丢失的手段。
支持通过Replication进行数据复制,通过master-slave机制,可以实时进行数据的同步复制,支持多级复制和增量复制,master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。
单线程请求,所有命令串行执行,并发情况下不需要考虑数据一致性问题。
支持pub/sub消息订阅机制,可以用来进行消息订阅与通知。
支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟。
Redis的局限性:
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)。
支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟,既是优点也是缺点。
Redis在string类型上会消耗较多内存,可以使用dict(hash表)压缩存储以降低内存耗用。
Mc和Redis都是Key-Value类型,不适合在不同数据集之间建立关系,也不适合进行查询搜索。比如redis的keys pattern这种匹配操作,对redis的性能是灾难。
>>mongoDB 
mongoDB 是一种文档性的数据库。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(self-describing),呈现分层的树状数据结构。redis可以用hash存放简单关系型数据。
mongoDB 存放json格式数据。
适合场景:事件记录、内容管理或者博客平台,比如评论系统。
1.mongodb持久化原理
mongodb与mysql不同,mysql的每一次更新操作都会直接写入硬盘,但是mongo不会,做为内存型数据库,数据操作会先写入内存,然后再会持久化到硬盘中去,那么mongo是如何持久化的呢
mongodb在启动时,专门初始化一个线程不断循环(除非应用crash掉),用于在一定时间周期内来从defer队列中获取要持久化的数据并写入到磁盘的journal(日志)和mongofile(数据)处,当然因为它不是在用户添加记录时就写到磁盘上,所以按mongodb开发者说,它不会造成性能上的损耗,因为看过代码发现,当进行CUD操作时,记录(Record类型)都被放入到defer队列中以供延时批量(groupcommit)提交写入,但相信其中时间周期参数是个要认真考量的参数,系统为90毫秒,如果该值更低的话,可能会造成频繁磁盘操作,过高又会造成系统宕机时数据丢失过。
2.MongoDB的特点是什么?
(1)面向文档(2)高性能(3)高可用(4)易扩展(5)丰富的查询语言
3.为什么MongoDB的数据文件很大?
MongoDB采用的预分配空间的方式来防止文件碎片。
4.MongoDB在A:{B,C}上建立索引,查询A:{B,C}和A:{C,B}都会使用索引吗?
不会,只会在A:{B,C}上使用索引。
 
>>Redis和MongoDB的区别
从以下几个维度,对redis、mongoDB 做了对比,
1、性能
都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈
总体来讲,TPS方面redis要大于mongodb
2、操作的便利性
redis丰富一些,数据操作方面,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,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富
3、内存空间的大小和数据量的大小
redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突破物理内存的限制;可以对key value设置过期时间(类似memcache)
mongoDB适合大数据量的存储,依赖操作系统VM做内存管理,吃内存也比较厉害,服务不要和别的服务在一起
4、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,每次从节点重新连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,所以单点问题比较复杂;不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。
一种替代方案是,不用redis本身的复制机制,采用自己做主动复制(多份存储),或者改成增量复制的方式(需要自己实现),一致性问题和性能的权衡
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。
5、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增强了可靠性的同时,对性能有所影响
MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性
6、数据一致性(事务支持)
redis事务支持比较弱,只能保证事务中的每个操作连续执行
mongoDB不支持事务
7、数据分析
mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持
8、应用场景
redis:数据量较小的更性能操作和运算上
MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题
---------------------
作者:javashareauthor
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/javashareauthor/article/details/80444771
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

redis和mongodb的比较的更多相关文章

  1. HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB主流 NoSQL 数据库的对比

    最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.R ...

  2. Redis和MongoDB的区别(面试受用)

    项目中用的是MongoDB,但是为什么用其实当时选型的时候也没有太多考虑,只是认为数据量比较大,所以采用MongoDB. 最近又想起为什么用MongoDB,就查阅一下,汇总汇总: 之前也用过redis ...

  3. SSH整合redis和MongoDB错误笔记

    由于毕设中做的是图片搜索网站,选择前端框用SSH,因为之间接触过SSH框架,略有了解,但没有深究,现在在整合redis和mongodb的过程中遇到很多错误,也是十分痛苦,只能通过百度和一步步尝试着解决 ...

  4. 基于Redis+MySQL+MongoDB存储架构应用

    摘  要: Redis+MySQL+MongoDB技术架构实现了本项目中大数据存储和实时云计算的需求.使用MongoDB切片的水平动态添加,可在不中断平台业务系统的同时保障扩容后的查询速度和云计算效能 ...

  5. 浅析Redis 和MongoDB

    今天来聊聊什么事nosql,一听nosql也许很多人会觉得很高大上的感觉,但其实接触过了也还觉得还行,随着当今数据的疯狂爆炸性的增长,传统的RDBMS也越来越暴露出他的不足之处,所以,作为一名合格的程 ...

  6. 面试题-Redis、MongoDB、Memcached[转]

    https://blog.csdn.net/gangsijay888/article/details/81213811 一.缓存 搞懂缓存那些事:https://blog.csdn.net/a7248 ...

  7. .net core系列之《.net core中使用集成IDistributedCache接口的Redis和MongoDB实现分布式缓存》

    分布式的缓存可以提高性能和可伸缩性的 ASP.NET Core 应用程序,尤其是托管在云中或服务器场中时. 什么是分布式的缓存 分布式的缓存由多个应用程序服务器共享,缓存中的信息不存储在单独的 Web ...

  8. Redis、MongoDB及Memcached的区别 Redis(内存数据库)

    Redis.MongoDB及Memcached的区别 Redis(内存数据库) 是一个key-value存储系统(布式内缓存,高性能的key-value数据库).和Memcached类似,它支持存储的 ...

  9. 一文教您如何通过 Docker 快速搭建各种测试环境(Mysql, Redis, Elasticsearch, MongoDB) | 建议收藏

    欢迎关注个人微信公众号: 小哈学Java, 文末分享阿里 P8 高级架构师吐血总结的 <Java 核心知识整理&面试.pdf>资源链接!! 个人网站: https://www.ex ...

随机推荐

  1. golang 死锁

    golang中for{}会引起程序死锁 如: main(){ go func(){fmt.Println("dfkdsf")} for{ } } 程序运行一会会停止 按照下面的写法 ...

  2. Oracle 11g服务详细介绍及哪些服务是必须开启的

    成功安装Oracle 11g后,共有7个服务,这七个服务的含义分别为: 1. Oracle ORCL VSS Writer Service: Oracle卷映射拷贝写入服务,VSS(Volume Sh ...

  3. 关于Mysql 的 ICP、MRR、BKA等特性

    一.ICP( Index_Condition_Pushdown) 对 where 中过滤条件的处理,根据索引使用情况分成了三种:(何登成)index key, index filter, table ...

  4. h5 中的 section 标签

    转自 http://www.studyofnet.com/news/331.html 本文导读:<section> 标签定义文档中的节(section.区段).比如章节.页眉.页脚或文档中 ...

  5. Python3学习之路~5.8 shelve模块

    shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块,可以持久化任何pickle可支持的python数据格式 import shelve import datetime name = [& ...

  6. python基础入门--input标签、变量、数字类型、列表、字符串、字典、索引值、bool值、占位符格式输出

    # 在python3 中: # nian=input('>>:') #请输入什么类型的值,都成字符串类型# print(type(nian)) # a = 2**64# print(typ ...

  7. [django]form的content-type(mime)

    form默认的content-type是 'application/x-www-form-urlencoded' 可以修改为多文档: enctype即为mime类型 <form action=& ...

  8. sqlserver把数据导入mysql

    sqlserver库 navicat逆向表到模型 转换模型为... 选择mysql 建模转换后导出sql 导出sql后,再mysql库中执行该sql(该sql为表结构)执行sql后,使用navicat ...

  9. np.newaxis学习【转载】

    转自:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49725065 1.相当于None >> type(np.newaxis) Non ...

  10. zabbix 监控 ElasticSearch

    ElasticSearch  可以直接使用zabbix官方的模板 模板地址: https://github.com/mkhpalm/elastizabbix 通过zabbix server 直接监控 ...