mongodb，redis，mysql 简要对比
准备学习下数据库，想对目前的主流数据库做一个简单的了解分析，就搜集了资料整理到了一块。
当下主流的要数NoSql数据库了，拥有强大的高并发能力。
mongodb：
它是一个内存数据库，数据都是放在内存里面的。
对数据的操作大部分都在内存中，但mongodb并不是单纯的内存数据库。
持久化方式：
mongodb的所有数据实际上是存放在硬盘的，所有要操作的数据通过mmap的方式映射到内存某个区域内。
然后，mongodb就在这块区域里面进行数据修改，避免了零碎的硬盘操作。
至于mmap上的内容flush到硬盘就是操作系统的事情了，所以，如果，mongodb在内存中修改了数据后，mmap数据flush到硬盘之前，系统宕机了，数据就会丢失。
redis：
它就是一个不折不扣的内存数据库了。
持久化方式：
redis所有数据都是放在内存中的，持久化是使用RDB方式或者aof方式。
解密redis持久化：http://blog.nosqlfan.com/html/3813.html
mysql：
无论数据还是索引都存放在硬盘中。到要使用的时候才交换到内存中。能够处理远超过内存总量的数据。
数据量和性能：
当物理内存够用的时候，redis>mongodb>mysql
当物理内存不够用的时候，redis和mongodb都会使用虚拟内存。
实际上如果redis要开始虚拟内存，那很明显要么加内存条，要么你换个数据库了。
但是，mongodb不一样，只要，业务上能保证，冷热数据的读写比，使得热数据在物理内存中，mmap的交换较少。
mongodb还是能够保证性能。有人使用mongodb存储了上T的数据。
mysql，mysql根本就不需要担心数据量跟内存下的关系。不过，内存的量跟热数据的关系会极大地影响性能表现。
当物理内存和虚拟内存都不够用的时候，估计除了mysql你没什么好选择了。
其实，从数据存储原理来看，我更倾向于将mongodb归类为硬盘数据库，但是使用了mmap作为加速的手段而已。
简说mmap：
mmap系统调用并不是完全为了用于共享内存而设计的。它本身提供了不同于一般对普通文件的访问方式，进程可以像读写内存一样对普通文件进行操作。
mmap 系统调用使得进程之间通过映射同一个普通文件实现共享内存。普通文件被映射到进程地址空间后，进程可以像访问普通内存一样对文件进行访问，不必再调用。 read()，write（）等操作。mmap并不分配空间, 只是将文件映射到调用进程的地址空间里, 然后你就可以用memcpy等操作写文件, 而不用write()了.写完后用msync()同步一下, 你所写的内容就保存到文件里了. 不过这种方式没办法增加文件的长度, 因为要映射的长度在调用mmap()的时候就决定了。
下面是redis和mongodb的对比图：
MongoDB是文档型数据库，使用bson结构，可以更加灵活的处理嵌套结构的数据。是这三个里最接近关系型数据库的。
Redis是k-v型数据库，目标是做高效的分布式缓存。数据一般不实时落地。也不适合做存储和分析。
HBase是列式数据库，BigTable的一种实现，目标是高效存储 大量数据，支持列压缩，行事务。适合Schema-less的数据。
- Redis为内存型KV系统，处理的数据量要小于HBase与MongoDB
- Redis很适合用来做缓存，但除此之外，它实际上还可以在一些“读写分离”的场景下作为“读库”来用，特别是用来存放Hadoop或Spark的分析结果。
- Redis的读写性能在100,000 ops/s左右，时延一般为10～70微妙左右；而HBase的单机读写性能一般不会超过1,000ops/s，时延则在1～5毫秒之间。
- Redis的魅力还在于它不像HBase只支持简单的字符串，他还支持集合set，有序集合zset和哈希hash
MongoDB做高性能数据库，Redis做缓存，HBase做大数据分析。MongoDB还无法取代关系型数据库。
传统关系型数据库面对数据规模、数据模型复杂时的不足，导致了NoSQL的快速发展，后者易扩展，性能高，支持灵活的数据模型。
MongoDB是高性能、无模式的文档型数据库，支持二级索引，非常适合文档化格式的存储及查询。MongoDB的官方定位是通用数据库，确实和MySQL有些像，现在也很流行，但它还是有事务、join等短板，在事务、复杂查询应用下无法取代关系型数据库。
Redis是内存型Key/Value系统，读写性能非常好，支持操作原子性，很适合用来做高速缓存。
HBase存储容量大，一个表可以容纳上亿行、上百万列，可应对超大数据量要求扩展简单的需求。Hadoop的无缝集成，让HBase的数据可靠性和海量数据分析性能（MapReduce）值得期待。
所以说，关系型数据库和NoSQL各有优劣，两者结合，可以覆盖更多的业务场景。
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