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谈谈redis,memcache,mongodb的区别和具体应用场景
二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。
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）。
Redis跟memcache不同的是，储存在Redis中的数据是持久化的，断电或重启后，数据也不会丢失。
事务性系统适用场景：Redis 最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。
mongodb实现语言是 C++ ，协议是BSON、自定义二进制 而redis实现语言是 C/C++，协议是类Telnet。
Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。
MongoDB如何优化查询性能?
1、通过查看一个查询的explain（）输出信息，可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的。对于任意查询，都可以在最后添加一个explain（）调用（与调用sort（）或者limit（）一样，不过explain（）必须放在最后）。
2、建立好合适索引，尽量使用更多的精确查询搭配模糊查询一起，不需要返回的字段要屏蔽，增大机器内存，使用固态硬盘，海量数据使用集群部署。
3、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。
4、排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。
5、优化 MongoDB 集群负载均衡：在实际生产环境中，数据访问热度和节点性能差异可能导致某些节点超载。
6、开发人员不用太关系这个）；最后要说道一下Mongodb的查询，如果你的关系型数据库中之前有很多的多表连接查询（3张以上），则请不要尝试移植。
服务性能监控都包括哪些指标?
1、常用的性能指标 【吞吐量】 固定时间间隔内的处理完毕事务个数。通常是1秒内处理完毕的请求个数，单位：事务/秒（tps）。【平均吞吐量】一段时间内吞吐量的平均值。无法体现吞吐量的瞬间变化。
2、服务器常用性能指标如下：【吞吐量】 固定时间间隔内的处理完毕事务个数。通常是1秒内处理完毕的请求个数，单位：事务/秒（tps）。【响应时间】一次事务的处理时间。
3、数据库性能监视的指标主要有：吞吐量：数据库的处理能力，开始监视数据库的最简单方法是跟踪数据库接收的请求数。
4、性能指标主要是，cpu核数，内存大小，流量带宽大小，存储大小。另外你也可以用云帮手可以管理这些服务器和资源查看。
5、指的是服务器处理并发请求的能力，计算公式：总请求数 / 完成所有请求花费的总时间。并发连接数、并发用户数 并发连接数指某个时刻服务器处理的连接数，此概念的某个时刻是一个特定的时间点。
Mongodb和mysql的区别
占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。
或是后端日志收集分析。考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。亦或是仅作日志收集分析。
MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，所以完全可以替代MySQL。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：①弱一致性，更能保证用户的访问速度。
MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物 MySQL适用于传统的对关联要求高的方面，MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求，但是两种数据库其实都能胜任大多数需求。
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。
