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mongo和mysql索引有什么不同?
1、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
2、在不同的引擎上有不同 的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
3、集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema）。模式自由（schema-free），意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。
4、而mongodb使用b-树，所有节点都有data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于mysql（但侧面来看mysql至少平均查询耗时差不多）。总体来说，mysql选用b+树和mongodb选用b-树还是以自己的需求来选择的。
5、所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。关系型数据库-MySQL 在不同的引擎上有不同的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
关系型数据库和非关系型数据库有什么区别,mongdb和redis怎么选择,mongd...
1、应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。
2、一：现在HTML5非常火的技术，主要方向在使用高端浏览器的高端移动设备，所以可以用作开发Android系统的App。二：html5对android、ios系统都支持。
3、关系型数据库通过外键关联来建立表与表之间的关系，非关系型数据库通常指数据以对象的形式存储在数据库中，而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定。MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。
数据科学家如何选择mysql、mongodb等数据库?
1、MySQL是首选的数据库，主要是因为它是免费的开源代码，并且具有良好的读取性能，非常适合从数据库动态生成网站的“ Web 0”应用程序。
2、例如，如果你需要的是数据分析仓库，关系数据库可能不是一个适合的选择；如果你处理事务的应用要求严格的数据完整性和一致性，就不要考虑NoSQL了。不要重新发明轮子 在过去的数十年，开源数据库技术迅速发展壮大。
3、在选择数据库时，可以考虑以下因素：数据库的类型和功能是否满足你的需求。数据库的性能是否满足你的要求。数据库的可靠性和安全性是否得到保障。数据库的易用性和可维护性如何。数据库的成本是否合理。
4、可是当你问出这样一个问题时，其实你是在问一种「手段」。
5、如果没有足够的运维人员，可以选择像Postgres， Google SQL （a hosted MySQL option） 或者 Segment Warehouses （a hosted Redshift） 这样的数据库，要优于Redshift， Aurora or BigQuery等。
6、一般情况下，使用mysql，只有大数据或者并发很高的时候才使用mongodb。还有，mysql支持事务，mongodb是不支持的。使用oracle、sql server也是不错的。
MongoDB与MySQL:如何选择
因此，通常选择MongoDB用于必须管理大量数据，得益于水平可伸缩性并处理不适合关系模型的数据结构的应用程序。MongoDB是一个基于文档的存储，在其之上还具有一个基于图形的存储。
一般情况下，使用mysql，只有大数据或者并发很高的时候才使用mongodb。还有，mysql支持事务，mongodb是不支持的。使用oracle、sql server也是不错的。
第一，尽量使用稳定版，不要在线上使用开发版，这是一个大原则；另外一点，备份很重要，MongoDB如果出现一些异常情况，备份一定是要能跟上。
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。
