各位老鐵們，大家好，今天由我來為大家分享mongodb的優缺點及應用場景，以及redis與mongodb各自使用場景的相關問題知識，希望對大家有所幫助。如果可以幫助到大家，還望關注收藏下本站，您的支持是我們最大的動力，謝謝大家了哈，下面我們開始吧！
想用MongoDB取代MySQL可以嗎
先給出結論：不可以取代！
能提出這樣的問題，肯定是對Mongodb不是很了解，來看看MongoDB是什么，能做什么，不能做什么吧。
MongoDBmongoDB是一個介于關系數據庫和非關系數據庫之間的產品，是非關系數據庫當中功能最豐富，最像關系數據庫的。他支持的數據結構非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似于面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系數據庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。
特點：它的特點是高性能、易部署、易使用，存儲數據非常方便。主要功能特性有：面向集合存儲，易存儲對象類型的數據。模式自由。支持動態查詢。支持完全索引，包含內部對象。支持查詢。支持復制和故障恢復。使用高效的二進制數據存儲，包括大型對象（如視頻等）。自動處理碎片，以支持云計算層次的擴展性。支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多種語言。文件存儲格式為BSON（一種JSON的擴展）。可通過網絡訪問。使用原理所謂“面向集合”（Collection-Oriented），意思是數據被分組存儲在數據集中，被稱為一個集合（Collection)。每個集合在數據庫中都有一個唯一的標識名，并且可以包含無限數目的文檔。集合的概念類似關系型數據庫（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定義任何模式（schema)。NytroMegaRAID技術中的閃存高速緩存算法，能夠快速識別數據庫內大數據集中的熱數據，提供一致的性能改進。模式自由（schema-free)，意味著對于存儲在mongodb數據庫中的文件，我們不需要知道它的任何結構定義。如果需要的話，你完全可以把不同結構的文件存儲在同一個數據庫里。存儲在集合中的文檔，被存儲為鍵-值對的形式。鍵用于唯一標識一個文檔，為字符串類型，而值則可以是各種復雜的文件類型。我們稱這種存儲形式為BSON（BinarySerializedDocumentFormat）。MongoDB已經在多個站點部署，其主要場景如下：1）網站實時數據處理。它非常適合實時的插入、更新與查詢，并具備網站實時數據存儲所需的復制及高度伸縮性。2）緩存。由于性能很高，它適合作為信息基礎設施的緩存層。在系統重啟之后，由它搭建的持久化緩存層可以避免下層的數據源過載。3）高伸縮性的場景。非常適合由數十或數百臺服務器組成的數據庫，它的路線圖中已經包含對MapReduce引擎的內置支持。不適用的場景如下：
1）要求高度事務性的系統。
2）傳統的商業智能應用。3）復雜的跨文檔（表）級聯查詢。
結論從MongoDB不適用場景就可以看出其不可能替代MySQL.
powerjob優缺點
PowerJob特點：
使用簡單：提供前端Web界面，允許開發者可視化地完成調度任務的管理（增、刪、改、查）、任務運行狀態監控和運行日志查看等功能。
定時策略完善：支持CRON表達式、固定頻率、固定延遲和API四種定時調度策略。
執行模式豐富：支持單機、廣播、Map、MapReduce四種執行模式，其中Map/MapReduce處理器能使開發者寥寥數行代碼便獲得集群分布式計算的能力。
DAG工作流支持：支持在線配置任務依賴關系，可視化得對任務進行編排，同時還支持上下游任務間的數據傳遞
執行器支持廣泛：支持SpringBean、內置/外置Java類、Shell、Python等處理器，應用范圍廣。
運維便捷：支持在線日志功能，執行器產生的日志可以在前端控制臺頁面實時顯示，降低debug成本，極大地提高開發效率。
依賴精簡：最小僅依賴關系型數據庫（MySQL/Oracle/MSSQLServer...），擴展依賴為MongoDB（用于存儲龐大的在線日志）。
高可用&高性能：調度服務器經過精心設計，一改其他調度框架基于數據庫鎖的策略，實現了無鎖化調度。部署多個調度服務器可以同時實現高可用和性能的提升（支持無限的水平擴展）。
故障轉移與恢復：任務執行失敗后，可根據配置的重試策略完成重試，只要執行器集群有足夠的計算節點，任務就能順利完成。
nosql數據庫包含哪幾個數據庫
常見的nosql數據庫有：1、Redis支持多種數據結構，支持持久化操作，支持通過Replication進行數據復制；2、Memcache可以利用多核優勢，單實例吞吐量極高；3、MongoDB處理很大的規模的單表。
常見的nosql數據庫有：
1.Redis
優點：
1.支持多種數據結構，如string（字符串）、list(雙向鏈表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基數估算）
2.支持持久化操作，可以進行aof及rdb數據持久化到磁盤，從而進行數據備份或數據恢復等操作，較好的防止數據丟失的手段。
3.支持通過Replication進行數據復制，通過master-slave機制，可以實時進行數據的同步復制，支持多級復制和增量復制，master-slave機制是Redis進行HA的重要手段。
4.單線程請求，所有命令串行執行，并發情況下不需要考慮數據一致性問題。
5.支持pub/sub消息訂閱機制，可以用來進行消息訂閱與通知。
6.支持簡單的事務需求，但業界使用場景很少，并不成熟。
缺點：
1.Redis只能使用單線程，性能受限于CPU性能，故單實例CPU最高才可能達到5-6wQPS每秒（取決于數據結構，數據大小以及服務器硬件性能，日常環境中QPS高峰大約在1-2w左右）。
2.支持簡單的事務需求，但業界使用場景很少，并不成熟，既是優點也是缺點。
3.Redis在string類型上會消耗較多內存，可以使用dict（hash表）壓縮存儲以降低內存
耗用。
2.Memcache
優點：
1.Memcached可以利用多核優勢，單實例吞吐量極高，可以達到幾十萬QPS（取決于key、value的字節大小以及服務器硬件性能，日常環境中QPS高峰大約在4-6w左右）。適用于最大程度扛量。
2.支持直接配置為sessionhandle。
缺點：
1只支持簡單的key/value數據結構，不像Redis可以支持豐富的數據類型。
2.無法進行持久化，數據不能備份，只能用于緩存使用，且重啟后數據全部丟失。
3.無法進行數據同步，不能將MC中的數據遷移到其他MC實例中。
4.Memcached內存分配采用SlabAllocation機制管理內存，value大小分布差異較大時會造成內存利用率降低，并引發低利用率時依然出現踢出等問題。需要用戶注重value設計。
3.MongoDB
優點：
1.更高的寫負載，MongoDB擁有更高的插入速度。
2.處理很大的規模的單表，當數據表太大的時候可以很容易的分割表。
3.高可用性，設置M-S不僅方便而且很快，MongoDB還可以快速、安全及自動化的實現節點
（數據中心）故障轉移。
4.快速的查詢，MongoDB支持二維空間索引，比如管道，因此可以快速及精確的從指定位置
獲取數據。MongoDB在啟動后會將數據庫中的數據以文件映射的方式加載到內存中。如果內
存資源相當豐富的話，這將極大地提高數據庫的查詢速度。
5.非結構化數據的爆發增長，增加列在有些情況下可能鎖定整個數據庫，或者增加負載從而
導致性能下降，由于MongoDB的弱數據結構模式，添加1個新字段不會對舊表格有任何影響，
整個過程會非常快速。
缺點：
1.不支持事務。
2.MongoDB占用空間過大。
3.MongoDB沒有成熟的維護工具。
mongodb如何定位
mongo數據庫本身就介于redis內存數據庫和mysql數據庫之間。
以下側重于mongo的優點。
mongoVredis，
1：redis受內存的限制，無法存儲海量的數據；mongo可以存儲海量的數據。
2：redis僅支持簡單的string、hash、list、set、zset數據結構，而mongo支持文檔型的數據結構，可以說就是JSON字符串，這種數據結構是多么的靈活，使用是多么的方便，想必不用過多介紹。
3：redis可以提供復雜的查詢嗎？mongo笑笑不語。
4：redis有內置數據分析功能(mapreduce)嗎？
再來看mongoVmysql
1：mongo的文檔型數據結構，每一個文檔可以映射為編程語言中的一個獨立對象，同一個集合的文檔之間的數據結構完全不必相同，如此靈活的數據結構，可以輕松的適應業務邏輯變更。mysql這類的關系數據庫，怎么比？
2：mongo的插入速度比MySQL更快。
3：mongo可以輕松的分布式擴展，不需要停機，不需要更改應用程序。
三者其實各有優缺點，對應不同的數據庫應用場景的。
什么時候需要mongo？
不需要跨文檔或跨表的事務，也不需要復雜的join查詢支持業務變更頻繁，導致數據結構需要頻繁更改需要大量的地理位置查詢，文本查詢海量數據存儲，且數據量快速增加Mongo其實彌補了redis和mysql中的不足。個人在爬蟲中，經常采用mongo保存爬取的數據，而redis保存待爬取的鏈接和用于網頁去重。
Python是學什么的能做什么
Python是一個萬能工具。不論你是不是IT工作者。熟練的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是經常需要做數據處理的工作。
數據處理和分析你可以利用pandaspython庫來處理excel文件，做數據分析和報告。比如下面這樣的一個excel。
你可以用一句python就可以讀出來：
sheet=pd.read_excel("data/services.xlsx")
打印出來是這樣的：
之后你就可以很方便的用python來分析和操作這個excel了。
畫圖你可以利用graphvizPython庫來繪制圖像。比如下面的圖像就是用20行python代碼繪制出來的。我有一個視頻《20行python代碼畫出微服務的調用熱點監控圖像》做了詳細講解。
好入門，用python編程很有樂趣。python比較好入門，不需要很多的計算機專業的背景。很多小學生都開始學習python。我分享了一些python的入門學習的視頻。歡迎觀看。祝你學的愉快。
本人，@小馬過河Vizit，專注于分布式系統原理和實踐分享。希望利用動畫生動而又準確地演示抽象的原理。
關于我的名字。小馬過河Vizit，意為凡事像小馬過河一樣，需要自己親自嘗試、探索才能獲得樂趣和新知。Vizit是指Visualizeit的縮寫。一圖勝千言，希望可以利用動畫來可視化抽象的原理。
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關于mongodb的優缺點及應用場景的內容到此結束，希望對大家有所幫助。
