㈠ mongodb怎麼支持hive-sql
當然不支持，mongodb是bjson格式的文檔數據，幾乎支持單表查詢，目前沒有連表查，支持正則表達式的查詢
㈡ 為什麼MongoDB可以替代MySQL
MongoDB是一個面向文檔的資料庫，目前由10gen開發並維護，它的功能豐富，齊全，完全可以替代MySQL。在使用MongoDB做產品原型的過程中，我們總結了MonogDB的一些亮點：使用JSON風格語法，易於掌握和理解：MongoDB使用JSON的變種BSON作為內部存儲的格式和語法。針對MongoDB的操作都使用JSON風格語法，客戶端提交或接收的數據都使用JSON形式來展現。相對於SQL來說，更加直觀，容易理解和掌握。Schema-less，支持嵌入子文檔：MongoDB是一個Schema-free的文檔資料庫。一個資料庫可以有多個Collection，每個Collection是Documents的集合。Collection和Document和傳統資料庫的Table和Row並不對等。無需事先定義Collection，隨時可以創建。Collection中可以包含具有不同schema的文檔記錄。 這意味著，你上一條記錄中的文檔有3個屬性，而下一條記錄的文檔可以有10個屬性，屬性的類型既可以是基本的數據類型（如數字、字元串、日期等），也可以是數組或者散列，甚至還可以是一個子文檔（embed document）。這樣，可以實現逆規范化（denormalizing）的數據模型，提高查詢的速度。圖1 MongoDB是一個Schema-free的文檔資料庫圖2是一個例子，作品和評論可以設計為一個collection，評論作為子文檔內嵌在art的comments屬性中，評論的回復則作為comment子文檔的子文檔內嵌於replies屬性。按照這種設計模式，只需要按照作品id檢索一次，即可獲得所有相關的信息了。在MongoDB中，不強調一定對數據進行Normalize ，很多場合都建議De-normalize，開發人員可以扔掉傳統關系資料庫各種範式的限制，不需要把所有的實體都映射為一個Collection，只需定義最頂級的class。MongoDB的文檔模型可以讓我們很輕松就能將自己的Object映射到collection中實現存儲。圖2 MongoDB支持嵌入子文檔簡單易用的查詢方式：MongoDB中的查詢讓人很舒適，沒有SQL難記的語法，直接使用JSON，相當的直觀。對不同的開發語言，你可以使用它最基本的數組或散列格式進行查詢。配合附加的operator，MongoDB支持范圍查詢，正則表達式查詢，對子文檔內屬性的查詢，可以取代原來大多數任務的SQL查詢。CRUD更加簡單，支持in-place update：只要定義一個數組，然後傳遞給MongoDB的insert/update方法就可自動插入或更新；對於更新模式，MongoDB支持一個upsert選項，即：「如果記錄存在那麼更新，否則插入」。MongoDB的update方法還支持Modifier，通過Modifier可實現在服務端即時更新，省去客戶端和服務端的通訊。這些modifer可以讓MongoDB具有和Redis、Memcached等KV類似的功能：較之MySQL，MonoDB更加簡單快速。
㈢ mongodb使用場景是什麼
使用場景：
（1）網站數據：MongoDB適合實時的插入，更新與查詢，並具備網站實時數據存儲所需的復制及高度伸縮性。
（2）緩存：由於性能很高，MongoDB也適合作為信息基礎設施的緩存層。在系統重啟之後，由MongoDB搭建的持久化緩存層可以避免下層的數據源過載。
（3）大尺寸，低價值的數據。
（4）高伸縮性的場景：MongoDB適合由數十或數百台伺服器組成的資料庫。
（5）用於對象及JSON數據的存儲：MongoDB的BSON數據格式適合文檔化格式的存儲及查詢。
mongodb設計特點：
（1）面向集合存儲，容易存儲對象類型的數據。在MongoDB 中數據被分組存儲在集合中，集合類似RDBMS 中的表，一個集合中可以存儲無限多的文檔。
（2）模式自由，採用無模式結構存儲。在MongoDB 中集合中存儲的數據是無模式的文檔，採用無模式存儲數據是集合區別於RDBMS 中的表的一個重要特徵。
（3）支持完全索引，可以在任意屬性上建立索引，包含內部對象。MongoDB的索引和RDBMS 的索引基本一樣，可以在指定屬性、內部對象上創建索引以提高查詢的速度。除此之外，MongoDB 還提供創建基於地理空間的索引的能力。
（4）支持查詢。MongoDB 支持豐富的查詢操作，MongoDB 幾乎支持SQL中的大部分查詢。
（5）強大的聚合工具。MongoDB 除了提供豐富的查詢功能外，還提供強大的聚合工具，如count、group 等，支持使用MapRece 完成復雜的聚合任務。
㈣ mongodb mysql 優勢
Mongodb是非關系型資料庫(nosql ),屬於文檔型資料庫。文檔是mongoDB中數據的基本單元，類似關系資料庫的行，多個鍵值對有序地放置在一起便是文檔，語法有點類似javascript面向對象的查詢語言，它是一個面向集合的，模式自由的文檔型資料庫。
存儲方式：虛擬內存+持久化。
查詢語句：是獨特的Mongodb的查詢方式。
適合場景：事件的記錄，內容管理或者博客平台等等。
架構特點：可以通過副本集，以及分片來實現高可用。
數據處理：數據是存儲在硬碟上的，只不過需要經常讀取的數據會被載入到內存中，將數據存儲在物理內存中，從而達到高速讀寫。
成熟度與廣泛度：新興資料庫，成熟度較低，Nosql資料庫中最為接近關系型資料庫，比較完善的DB之一，適用人群不斷在增長。
優勢：
快速！在適量級的內存的Mongodb的性能是非常迅速的，它將熱數據存儲在物理內存中，使得熱數據的讀寫變得十分快。高擴展性，存儲的數據格式是json格式！
MySQL是關系型資料庫。
優勢：
在不同的引擎上有不同 的存儲方式。
查詢語句是使用傳統的sql語句，擁有較為成熟的體系，成熟度很高。
開源資料庫的份額在不斷增加，mysql的份額頁在持續增長。
㈤ mongodb 怎麼執行sql
互動式 mongo shell
mongo 127.0.0.1:27017
use test
db.users.findOne()
mongo --eval 運行一段腳本
mongo 127.0.0.1:27017/test --eval "printjson(db.users.findOne())"
在OS命令行下，運行一個js文件
mongo127.0.0.1:27017/test userfindone.js
userfindone.js 的內容：
printjson(db.users.findOne());
在mongo shell 交互模式下，運行一個js文件
mongo test
load("/root/mongojs/userfindone.js")
load() 參數中的文件路徑，既可以是相對路徑，也可以是絕對路徑。
在mongo shell下查看當前工作路徑的方法： pwd( )
當前工作路徑就是我們啟動mongo shell時，當前用戶所處的路徑。
例如:
[root@cgl-centos-dev mongojs]# pwd
/root/mongojs
[root@cgl-centos-dev mongojs]# mongo
MongoDB shell version: 2.6.12
connecting to: test
> pwd()
/root/mongojs
>
MongoDB 查詢數據的語法格式如下：
db.collection.find(query, projection)
query：可選，使用查詢操作符指定查詢條件
projection：可選，使用投影操作符指定返回的鍵。查詢時返迴文檔中所有鍵值， 只需省略該參數即可（默認省略）。
如果你需要以易讀的方式來讀取數據，可以使用 pretty() 方法，語法格式如下：>db.col.find().pretty()
pretty() 方法以格式化的方式來顯示所有文檔
以下實例我們查詢了集合 col 中的數據：
> db.col.find().pretty(){
"_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一個 Nosql 資料庫",
"by" : "菜鳥教程",
"url" : "http://www.runoob.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100}
除了 find() 方法之外，還有一個 findOne() 方法，它只返回一個文檔。
㈥ mongodb中怎麼類似於jdbc一樣，執行自己寫得sql語句
mongodb是非關系型資料庫，並不支持sql語句，它執行的是類似json對象的語句，而且各個編碼語音不一樣驅動實現的也不一樣，可以實際看看具體例子。
㈦ MongoDB與MySQL：如何選擇
MongoDB和MySQL分別是領先的開源NoSQL和關系資料庫。哪個最適合您的應用程序？
在1990年代的互聯網泡沫時期，用於Web應用程序的一種通用軟體堆棧是LAMP，它最初代表Linux（OS），Apache（Web伺服器），MySQL（關系資料庫）和PHP（伺服器編程語言）。MySQL是首選的資料庫，主要是因為它是免費的開源代碼，並且具有良好的讀取性能，非常適合從資料庫動態生成網站的「 Web 2.0」應用程序。
之後，代表MongoDB（文檔資料庫），Express（Web伺服器），AngularJS（前端框架）和Node.js（後端JavaScript運行時）的MEAN堆棧開始流行。除其他原因外，MEAN堆棧很有吸引力，因為您需要了解的唯一語言是JavaScript。與等效的LAMP堆棧相比，它還需要更少的RAM。
MySQL AB的Monty Widenius和David Axmark最初於1994年開始開發MySQL。產品名稱中的「 My」是指Widenius的女兒，而不是英語單詞「 my」。MySQL旨在與mSQL（又名Mini）兼容。 SQL），並添加了SQL查詢層和開放源代碼許可（實際上是專有和GPL雙重許可）。MySQL的公共發行版於1996年底開始，並且每年或每兩年持續發行一次。MySQL是當前最受歡迎的關系資料庫。
Sun Microsystems於2008年以10億美元的價格收購了MySQL AB，Oracle於2010年收購了Sun。在Oracle收購MySQL的廣泛關注中，Widenius在收購Oracle之前就將MySQL 5.5合並到了MariaDB中。MariaDB努力維護與Oracle MySQL版本的兼容性。
與功能更強大的商業關系資料庫（例如Oracle資料庫，IBM DB / 2和Microsoft SQL Server）相比，MySQL最初是一個相當低端的關系資料庫，盡管它足以成為動態網站的後備存儲。多年來，它增加了您希望從關系資料庫獲得的大多數功能，包括事務，參照完整性約束，存儲過程，游標，全文索引和搜索，地理索引和搜索以及群集。
盡管MySQL現在支持「大資料庫」功能，例如主從部署，與Memcached一起使用以及水平分片，但它仍通常用於中小型部署。將MySQL擴展到多個從屬伺服器可以提高讀取性能，但是只有主伺服器才能接受寫請求。
AWS提供了兩種形式的MySQL即服務，即Amazon RDS和Amazon Aurora。後者具有更高的性能，可以處理TB級的數據，更新副本的延遲時間更短，並且可以直接與Oracle資料庫和SQL Server競爭。
MongoDB是高度可伸縮的操作文檔資料庫，可在開源版本和商業企業版本中使用，它可以在本地運行或作為託管雲服務運行。託管雲服務稱為MongoDB Atlas。
MongoDB無疑是NoSQL資料庫中最受歡迎的資料庫。它的文檔數據模型為開發人員提供了極大的靈活性，而其分布式體系結構則提供了很好的可伸縮性。因此，通常選擇MongoDB用於必須管理大量數據，得益於水平可伸縮性並處理不適合關系模型的數據結構的應用程序。
MongoDB是一個基於文檔的存儲，在其之上還具有一個基於圖形的存儲。MongoDB實際上並不存儲JSON：它存儲BSON（二進制JSON），該擴展了JSON表示（字元串）以包括其他類型，例如int，long，date，浮點，decimal128和地理空間坐標。
MongoDB可以使用數據的類型生成正確的索引類型，從而在數據的單個副本上生成多模式圖形，地理空間，B樹和全文本索引。MongoDB使您可以在任何文檔欄位上創建索引。MongoDB 4具有多文檔事務，這意味著即使必須標准化數據設計，您仍然可以獲得ACID屬性。
默認情況下，MongoDB使用動態模式，有時稱為無模式。單個集合中的文檔不需要具有相同的欄位集，並且欄位的數據類型可以在集合中的不同文檔之間有所不同。您可以隨時使用動態模式更改文檔結構。
但是，可以使用架構治理。從MongoDB 3.6開始，MongoDB支持JSON模式驗證，您可以在驗證器表達式中將其打開。
在LAMP和MEAN堆棧上存在很多變化。例如，您可以在Windows（WAMP）或MacOS（MAMP）上運行而不是Linux OS。您可以運行IIS（WIMP），而不是Windows上的Apache Web伺服器。
您可以運行PostgreSQL或SQL Server，而不是LAMP堆棧中的MySQL關系資料庫。如果您需要全球分布，則可以運行CockroachDB或Google Cloud Spanner。可以使用Perl或Python代替PHP語言。如果要使用Java或C＃進行編碼，則需要考慮單獨的堆棧系列。
您可以運行Couchbase或Azure Cosmos DB以獲得更好的全局分布，而不是MEAN堆棧中的MongoDB文檔資料庫。可以使用十二個Node.js Web伺服器框架中的任何一個來代替Express 。除了AngularJS前端框架，您還可以運行Angular 2或React。
選擇資料庫時要問的最重要的問題是：
這些問題中的幾個會趨於縮小資料庫的選擇范圍，但是與制定LAMP堆棧時相比，我們有更多選擇。如果您要構建一個應用程序，並且該應用程序必須在99.999％的時間內對全世界的用戶都具有高度的一致性，那麼只有少數幾個資料庫適合您。如果您的應用程序將在工作日的上午9點至下午6點在一個國家/地區使用，並且可以容忍最終的一致性，那麼幾乎所有資料庫都可以使用，盡管某些資料庫對於開發人員和操作員而言更容易，而某些資料庫則可以為您的主要使用場景提供更好的性能。
雖然LAMP和MEAN堆棧一次是Web應用程序的良好解決方案，但現在都不是最佳選擇。而不是盲目採用任何一種，您應該仔細考慮用例，並找到一種可在可預見的將來為您的應用程序服務的體系結構。
您什麼時候需要關系資料庫（例如MySQL）用於新應用程序？除了對標准SQL的明顯支持外，關系資料庫本身將數據強制為具有一致的強類型欄位的表格模式，並且只要您利用規范化就可以幫助您避免數據重復。
另一方面，如果您還需要偶爾的自由格式文檔，則MySQL和許多其他關系資料庫也支持RFC 7159定義的JSON數據。如果您還想使用XML文檔和XPath或XSLT，則大多數關系資料庫都可以提供這種能力。
您何時需要像MongoDB這樣的文檔資料庫？如果您的主要用例需要允許使用自由格式的數據，在文檔之間更改類型的欄位，隨時間變化的架構或嵌套的文檔，則NoSQL資料庫將滿足要求。另外，如果您的應用程序是用JavaScript編寫的，那麼文檔資料庫的JSON格式將很自然。
作者： Martin Heller是InfoWorld的特約編輯和審稿人。他曾擔任Web和Windows編程顧問，從1986年至2010年開發資料庫，軟體和網站。最近，他擔任Alpha Software技術和教育副總裁以及Tubifi董事長兼首席執行官。