mongodb数据库哪个软件好，mysql mongodb哪个好
来源：整理 编辑：黑码技术 2023-08-19 00:38:35
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1，mysql mongodb哪个好
只有一点儿忠告：别用自己驾驭不了的技术。哪个熟悉，哪个你比较精通，就用哪个。如果两者都没用过，可以考虑 MongoDB。据量大，要花大力气搞的话 可以考虑 MySQL 和 Sorl 结合。数据量不大，完全可以考虑把tag作为一个分类去做，保存在MySQL。MySQL没有你想的那么慢。
2，mongodb 32可视化工具哪一个好
MongoBooster - 支持mongodb 2.2-3.2。 多平台（Win+Mac+Linux）、Shell中心，内嵌V8引擎，支持ES6语法，集成lodash和momentjs, 就地更新，错误提示、字段名补全、 括号补全、 智能感知
3，spring data mongodb 哪个版本好
hibernate新出了好像是叫hibernate-ogm 吧，不知道有没有正式发布。它支持nosql数据库。 或者你可以使用spring-data-mongodb,这是spring出的，目前应该的比较多。这个是mongodb的包，你可以去官网下个，目前m2版本和m4版本的mongotemplate地址不一样了，自己可以试下
4，mongodb hbase redis 哪个更强大
hbase，mongodb，redis都属于nosql型存储方案。在实际的项目实践上看，他们的系统存储及处理的数量由大到小。HBase基于列存储，提供三项坐标方式定位数据，由于其qualifier的动态可扩展型（无需schema设计，可存储任意多的qualifier），特别适合存储稀疏表结构的数据（比如互联网网页类）。HBase不支持二级索引，读取数据方面只支持通过key或者key范围读取，或者全表扫描。MongoDb在类SQL语句操作方面目前比HBase具备更多一些优势，有二级索引，支持相比于HBase更复杂的集合查找等。BSON的数据结构使得处理文档型数据更为直接。MongoDb也支持mapreduce，但由于HBase跟Hadoop的结合更为紧密，Mongo在数据分片等mapreduce必须的属性上不如HBase这么直接，需要额外处理。HBase与Mongodb的读写性能正好相反，HBase写优于随机读，MongoDB似乎写性能不如读性能。Redis为内存型KV系统，处理的数据量要小于HBase与MongoDB
5，mongodb log使用 logappend还是其他好
数据库性能对软件整体性能的影响是不言而喻的，那么，当我们使用MongoDB时改如何提高数据库性能呢？ 1.范式化与反范式化 在项目设计阶段，明确集合的用途是对性能调优非常重要的一步。 从性能优化的角度来看，集合的设计我们需要考虑的是集合中数据的常用操作，例如我们需要设计一个日志（log）集合，日志的查看频率不高，但写入频率却很高，那么我们就可以得到这个集合中常用的操作是更新（增删改）。如果我们要保存的是城市列表呢？显而易见，这个集合是一个查看频率很高，但写入频率很低的集合，那么常用的操作就是查询。 对于频繁更新和频繁查询的集合，我们最需要关注的重点是他们的范式化程度，在上篇范式化与反范式化的介绍中我们了解到，范式化与反范式化的合理运用对于性能的提高至关重要。然而这种设计的使用非常灵活，假设现在我们需要存储一篇图书及其作者，在MongoDB中的关联就可以体现为以下几种形式： 1.完全分离（范式化设计） 示例1： View Code "_id" : ObjectId("5124b5d86041c7dca81917"), "title" : "如何使用MongoDB", "author" : [ ObjectId("144b5d83041c7dca84416"), ObjectId("144b5d83041c7dca84418"), ObjectId("144b5d83041c7dca84420"), ] } 我们将作者(comment) 的id数组作为一个字段添加到了图书中去。这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。在这种情况下查询性能显然是不理想的。但当某位作者的信息需要修改时，范式化的维护优势就凸显出来了，我们无需考虑此作者关联的图书，直接进行修改此作者的字段即可。 2.完全内嵌（反范式化设计） 示例2： View Code "_id" : ObjectId("5124b5d86041c7dca81917"), "title" : "如何使用MongoDB", "author" : [ "name" : "丁磊" "age" : 40, "nationality" : "china", }, "name" : "马云" "age" : 49, "nationality" : "china", }, "name" : "张召忠" "age" : 59, "nationality" : "china", }, ] } 在这个示例中我们将作者的字段完全嵌入到了图书中去，在查询的时候直接查询图书即可获得所对应作者的全部信息，但因一个作者可能有多本著作，当修改某位作者的信息时时，我们需要遍历所有图书以找到该作者，将其修改。 3.部分内嵌（折中方案） 示例3： View Code "_id" : ObjectId("5124b5d86041c7dca81917"), "title" : "如何使用MongoDB", "author" : [ "_id" : ObjectId("144b5d83041c7dca84416"), "name" : "丁磊" }, "_id" : ObjectId("144b5d83041c7dca84418"), "name" : "马云" }, "_id" : ObjectId("144b5d83041c7dca84420"), "name" : "张召忠" }, ] } 这次我们将作者字段中的最常用的一部分提取出来。当我们只需要获得图书和作者名时，无需再次进入作者集合进行查询，仅在图书集合查询即可获得。 这种方式是一种相对折中的方式，既保证了查询效率，也保证的更新效率。但这样的方式显然要比前两种较难以掌握，难点在于需要与实际业务进行结合来寻找合适的提取字段。如同示例3所述，名字显然不是一个经常修改的字段，这样的字段如果提取出来是没问题的，但如果提取出来的字段是一个经常修改的字段（比如age）的话，我们依旧在更新这个字段时需要大范围的寻找并依此进行更新。 在上面三个示例中，第一个示例的更新效率是最高的，但查询效率是最低的，而第二个示例的查询效率最高，但更新效率最低。所以在实际的工作中我们需要根据自己实际的需要来设计表中的字段，以获得最高的效率。
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