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谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景
1、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。
2、索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。如果索引不能完全放在内存，一旦出现随机读写比较高的时候，就会频繁地进行磁盘交换，MongoDB的性能就会急剧下降 占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。
3、MYSQL是硬盘，SQLITE是U盘，MongoDB是内存条 用途上，MYSQL和SQLITE是一样的。都是用来存数据。区别在于MYSQL需要启动后台服务，而SQLITE只需要一个文件，并不需要启动服务。MYSQL的表空间的最大容量为64TB。
4、mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。（如日志之类）（2）从data models设计阶段就将原子性考虑于其中，无需事务之类的辅助。
5、对比MySQL，什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库。 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。
关于MongoDB你需要知道的几件事_MySQL
我所知道的最好的工具是RoboMongo，它对于那些初次使用的开发者来说非常趁手。了解官方的限制让我感到惊讶的是，很少有人会查询关于他们将要使用的工具的限制。
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
mongodb本身的failover机制，无需使用如mha之类的方式实现。将mongodb作为类似redis ，memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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。
mongodb插入效率会随集合数据增大而变慢吗
1、你查看一下，如果数据文件大于系统内存，查询速度会下降几个数量级，因为mongodb是内存数据库。我以前测试过，1000万数据的时候没有索引情况下查询可能会几秒钟甚至更久。
2、会的。会让效率更高。因为如果你不embed在这个collection的doc里，就需要另一个collection来存这个数据。这样就会需要两个query才能得到数据。
3、开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。（2）mongodb数据库：非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
4、MongoDB提供了Journaling日志的概念，实际上像mysql的bin-log日志，当需要插入的时候会先往日志里面写入记录，再完成实际的数据操作，这样如果出现停电，进程突然中断的情况，可以保障数据不会错误，可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。
5、如果我们遇到了一些数据需要跨多个文本或者统计等操作，这个时候可能文档自身也较为复杂，查询操作符已经无法满足的时候，这个时候就需要使用MongoDB的聚合查询框架了。
python用什么数据库
1、python可用的数据库非常多，在这里就介绍两种最常用的数据库。MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。
2、fetchone（）方法可以帮助我们获得表中的数据，可是每次执行cur.fetchone（） 获得的数据都不一样，换句话说我没执行一次，游标会从表中的第一条数据移动到下一条数据的位置，所以，我再次执行的时候得到的是第二条数据。
3、数据可视化库： Matplotlib 第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
4、、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
mongoDB可以跟MySQL一样分库分表吗?
Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。
MongoDB MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。 **横向分表** 字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1，user_2等。
这种情况也是不少的，我手上的游戏就是有nodejs+mongodb的，用户总量也是千万级别的，流水什么还不错。b.将mongodb作为类似redis ，memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析。
Python接入不同类型数据库的通用接口方法
conn.commit（）方法在提交事物，在向数据库插入一条数据时必须要有这个方法，否则数据不会被真正的插入。 conn.close（） Conn.close（）关闭数据库连接 六，插入数据 通过上面execute（）方法中写入纯的sql语句来插入数据并不方便。
连接数据库TESTDB使用的用户名为 testuser ，密码为 test123，你可以可以自己设定或者直接使用root用户名及其密码，Mysql数据库用户授权请使用Grant命令。在你的机子上已经安装了 Python MySQLdb 模块。
不同类型的数据库连接需要使用不同的数据库连接库来实现，例如，对于MySQL数据库，可以使用PyMySQL或者mysql-connector-python等库来创建连接池；对于Oracle数据库，可以使用cx_Oracle库来创建连接池。
是python 关于数据库接口的一个总结 ， 可以看到python支持的访问的数据库系统。模块：python 主要是通过模块和数据库连接的。1 安装模块：如果使用anconda，本身就会集合很多模块，不需要手动安装。
游标：执行各种 SQL 语句。掌握了上面这些 API 之后，接下来可以大致归纳出 Python DB API 0 的编程步骤。
