前言
本文以MySQL、Postgresql、MongoDB、Redis数据库的对比
环境
系统环境
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 18.04.4 LTS
Release: 18.04
Codename: bionic
Linux version : 5.3.0-46-generic ( buildd@lcy01-amd64-013 )
Gcc version: 7.5.0 ( Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04 )
软件信息
version :
None
正文
| MySQL | Postgresql | MongoDB | Redis | InfluxDB | |
|---|---|---|---|---|---|
| 数据库模式 | 关系型（RDBMS）-Relational | 关系型（RDBMS）-Relational | 非关系型(Nosql database)-Document | 非关系型(Nosql database)-Key-value | 非关系型(Nosql database)-Time Series |
| 存储方式 | 不同的引擎有不同的存储方式 | 不同的引擎有不同的存储方式 | 不同的引擎有不同的存储方式虚拟内存+持久化 | ||
| 查询语句 | 传统sql语句 SELECT * FROM users |
传统sql语句 SELECT * FROM users |
独特的Mongodb查询 db.users.find() |
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| 架构特点 | 常见有单点，M-S，MHA, MMM, Cluster等架构方式 | 可以通过副本集，以及分片来实现高可用 | |||
| 数据处理方式 | 不同的引擎拥有自己的特点 | 处理结构化和非结构化的数据 | 基于内存，将热数据存在物理内存中，从而达到高速读写 | ||
| 成熟度 | 拥有较为成熟的体系，成熟度较高 | 新型数据库，成熟度较低 | |||
| 广泛度 | 开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额也在持续增加 | Nosql数据库中，mongodb是较为完善的db之一，使用人群也在不断增加 | |||
| 优势 | 1、数据类型多! PG不止支持传统数据类型：numeric、strings、date、decimal等，还支持非结构的数据类型：json、xml、hstore等以及网络数据类型、bit字符串，还有ARRAYS，地理数据类型。 2、支持地理信息处理扩展！PostGIS 为PostgreSQL提供了存储空间地理数据的支持，使PostgreSQL成为了一个空间数据库，能够进行空间数据管理、数量测量与几何拓扑分析。在功能上，PostGIS具有下列优势：O2O业务场景中的LBS业务使用PostgreSQL + PostGIS有无法比拟的优势。 3、快速构建REST API！PostgREST 可以方便的为任何 PostgreSQL 数据库提供完全的 RESTful API 服务 4、支持树状结构！支持R-trees这样可扩展的索引类型，可以更方便地处理一些特殊数据。 |
1、快速！拥有适量级内存的Mongodb的性能是非常迅速，它将热数据存储在物理内存中（而不仅仅是索引和少部分数据），使得热数据的读写变得十分快速，从而提高了整体的数据和效率； 2、高扩展性！Mongodb的高可用与集群架构拥有十分高的扩展性，通过物理机器的增加，以及sharding的增加，Mongodb的扩展将地道一个十分惊人的地步。 3、自身的Failover机制！Mongo的副本集配置中，当主库遇到问题，无法继续提供服务的时候，副本集将选举出一个新的主库来继续提供服务。 4、Json的存储格式，Mongodb的json和Bson的存储格式十分适合文档格式存储与查询 |
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| 缺点 | 在海量数据处理的时候效率会显著变慢。 | 不支持事务，开发文档不是很完善 | |||
| 适用场景 | 事件的记录，内容管理或者博客平台等等 |
后记
@TOC
