❶ MongoDB 是什么 能干嘛
最近在回顾mongodb的相关知识，输出一篇文章做为MongoDB知识点的总结。
总结的目的在于回顾MongoDB的相关知识点，明确MongoDB在企业级应用中充当的角色，为之后的技术选型提供一个可查阅的信息简报。
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是Nosql类型的数据库
（1）MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。
使用这样的数据模型，使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力，吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强。
（2）易伸缩，自动故障转移。易伸缩指的是提供了分片能力，能对数据集进行分片，数据的存储压力分摊给多台服务器。自动故障转移是副本集的概念，MongoDB能检测主节点是否存活，当失活时能自动提升从节点为主节点，达到故障转移。
（3）数据模型因为是面向对象的，所以可以表示丰富的、有层级的数据结构，比如博客系统中能把“评论”直接怼到“文章“的文档中，而不必像myqsl一样创建三张表来描述这样的关系。
SQL类型的数据库是正规化的，可以通过主键或者外键的约束保证数据的完整性与唯一性，所以SQL类型的数据库常用于对数据完整性较高的系统。MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件，可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快。
MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力，保留了索引（底层是基于B tree）的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点，相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。
MongoDB自身提供了副本集能将数据分布在多台机器上实现冗余，目的是可以提供自动故障转移、扩展读能力。
MongoDB的驱动实现一个写入语义 fire and forget ，即通过驱动调用写入时，可以立即得到返回得到成功的结果（即使是报错），这样让写入的速度更加快，当然会有一定的不安全性，完全依赖网络。
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。
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核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。
MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。
mongomp和mongorestore,备份和恢复数据库的标准工具。输出BSON格式，迁移数据库。
mongoexport和mongoimport，用来导入导出JSON、CSV和TSV数据，数据需要支持多格式时有用。mongoimport还能用与大数据集的初始导入，但是在导入前顺便还要注意一下，为了能充分利用好mongoDB通常需要对数据模型做一些调整。
mongosniff,网络嗅探工具，用来观察发送到数据库的操作。基本就是把网络上传输的BSON转换为易于人们阅读的shell语句。
因此，可以总结得到，MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性。因为简单，所以数据极快，而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库。MongoDB需要跑在64位的服务器上面，且最好单独部署，因为是数据库，所以也需要对其进行热备、冷备处理。
因为本篇文章不是API手册，所有这里对shell的使用也是基础的介绍什么功能可以用什么语句，主要是为了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具体的MongoDB shell语法可以查阅官方文档。
创建数据库并不是必须的操作，数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建，与对数据的动态处理方式是一致的。简化并加速开发过程，而且有利于动态分配命名空间。如果担心数据库或集合被意外创建，可以开启严格模式
以上的命令只是简单实例，假设如果你之前没有学习过任何数据库语法，同时开始学sql查询语法和MongoDB 查询语法，你会发现哪一个更简单呢？如果你使用的是java驱动去操作MongoDB，你会发现任何的查询都像Hibernate提供出来的查询方式一样，只要构建好一个查询条件对象，便能轻松查询（接下来会给出示例），博主之前熟悉ES6，所以入手MongoDB js shell完成没问题，也正因为这样简洁，完善的查询机制，深深的爱上了MongoDB。
这里引用的是最新的驱动包，提供了一套新的访问连接方式
这里只举例了简单的链接与简单的MongoDB操作，可见其操作的容易性。使用驱动时是基于TCP套接字与MongoDB进行通信的，如果查询结果较多，恰好无法全部放进第一服务器中，将会向服务器发送一个getmore指令获取下一批查询结果。
插入数据到服务器时间，不会等待服务器的响应，驱动会假设写入是成功的，实际是使用客户端生成对象id，但是该行为可以通过配置配置，可以通过安全模式开启，安全模式可以校验服务器端插入的错误。
❷ 下面的sql语句对应的MongoDB语句该怎么写
创建表插入数据
create table a(序号 int,单位 varchar(10),工作 varchar(10),得分 int,打分 varchar(10)) insert into a values (1,'财务','gz1',100,'黎明')insert into a values (2,'财务','gz2',90,'黎明')insert into a values (3,'财务','gz3',80,'黎明')insert into a values (4,'销售','gz4',70,'黎明')insert into a values (5,'销售','gz5',60,'黎明')insert into a values (6,'销售','gz6',50,'黎明')insert into a values (7,'人事','gz7',40,'黎明')insert into a values (8,'人事','gz8',30,'黎明')insert into a values (9,'人事','gz9',20,'黎明')insert into a values (10,'财务','gz1',88,'赵一')insert into a values (11,'财务','gz2',86,'赵一')insert into a values (12,'财务','gz3',78,'赵一')insert into a values (13,'销售','gz4',90,'赵一')insert into a values (14,'销售','gz5',64,'赵一')insert into a values (15,'销售','gz6',85,'赵一')insert into a values (16,'人事','gz7',90,'赵一')insert into a values (17,'人事','gz8',43,'赵一')insert into a values (18,'人事','gz9',68,'赵一')
执行：
select 单位,工作,sum(case when 打分='黎明' then 得分 else 0 end) 黎明,sum(case when 打分='赵一' then 得分 else 0 end) 赵一from a group by 单位,工作
结果：
❸ mongodb使用场景是什么
使用场景：
（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
（3）大尺寸，低价值的数据。
（4）高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。
（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。
mongodb设计特点：
（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档。
（2）模式自由，采用无模式结构存储。在MongoDB 中集合中存储的数据是无模式的文档，采用无模式存储数据是集合区别于RDBMS 中的表的一个重要特征。
（3）支持完全索引，可以在任意属性上建立索引，包含内部对象。MongoDB的索引和RDBMS 的索引基本一样，可以在指定属性、内部对象上创建索引以提高查询的速度。除此之外，MongoDB 还提供创建基于地理空间的索引的能力。
（4）支持查询。MongoDB 支持丰富的查询操作，MongoDB 几乎支持SQL中的大部分查询。
（5）强大的聚合工具。MongoDB 除了提供丰富的查询功能外，还提供强大的聚合工具，如count、group 等，支持使用MapRece 完成复杂的聚合任务。
❹ 10个顶级Mongodb GUI工具，以图形方式管理数据库
MongoDB是一个面向文档的数据库，属于NoSQL数据库，它使用类似JSON的文档和schemata。
MongoDB的默认接口是（CLI）命令行，新用户很难像专业人员那样处理数据库。因此，有一些MongoDB管理工具来提供GUI界面以提高生产力。就像phpmyadmin为MySQL/MariaDB数据库提供基于HTTP网络的GUI界面一样。但是，此处包含的所有工具都不是基于HTTP的，只有少数工具为MongoDB提供Web界面。以下是使用GUI的比较流行的MongoDB管理工具列表：
要从具有图形用户界面的MongoDB开始，MongoDB是最好的方法之一。MongoDB Compass Community由MongoDB开发人员开发，这意味着更高的可靠性和兼容性。它为MongoDB提供GUI mongodb工具，以 探索 数据库交互；具有完整的CRUD功能并提供可视方式。借助内置模式可视化，用户可以分析文档并显示丰富的结构。为了监控服务器的负载，它提供了数据库操作的实时统计信息。就像MongoDB一样，Compass也有两个版本，一个是Enterprise（付费），社区可以免费使用。适用于Linux，Mac或Windows。
NoSQLBooster是MongoDB CLI界面中非常流行的GUI工具。它正式名称为MongoBooster。NoSQLBooster是一个跨平台，它带有一堆mongodb工具来管理数据库和监控服务器。这个Mongodb工具包括服务器监控工具，Visual Explain Plan，查询构建器，SQL查询，ES2017语法支持等等......它有免费，个人和商业版本，当然，免费版本有一些功能限制。NoSQLBooster也可用于Windows，MacOS和Linux。
ClusterControl是另一个MongoDB工具，具有管理数据库基础结构的GUI。它还有两个版本 - 社区和企业版。不用说，ClusterControl社区版可以免费使用，而企业则是付费的。它不仅限于MongoDB，还支持MySQL，MySQL复制，MySQL NDB集群，Galera集群，MariaDB，PostgreSQL，TimescaleDB，Docker和ProxySQL。
ClusterControl为数据库基础架构提供全自动安全性，该基础架构具有单个图形用户界面，可操作和自动化MongoDB和MySQL数据库环境。它可通过YUM/APT提供回购，适用于Linux平台（RedHat，Centos，Ubuntu或Debian）。
Nosqlclient是一个免费的开源MongoDB管理工具，基于Web的GUI意味着不再需要命令行来管理数据库。我们可以使用Nosqlclient在MongoDB中插入，删除或更新数据，而无需使用查询。它可作为桌面应用程序，Docker和Web应用程序使用。Web使用HTTP为MOngoDB提供基于浏览器的界面。
Robo 3T由MongoDB客户端Studio 3T的开发人员维护和提供。以前，Robo 3T被称为Robomongo。它也是适用于Windows，MacOS和Linux的跨平台MongoDB GUI管理工具。它具有相同的引擎和环境，是MongoDB shell（3.2）的一部分。
上面提到的Robomong被3T收购并更名为Robot 3T；现在是Studio 3T的一部分。那么，Studio 3T是什么？与其他提到的MongoDB管理GUI工具一样，Studio 3T也是一个基于GUI的工具，用于管理数据库，但在付费类别中。但是，此工具的30天免费试用版允许用户在投入资金之前使用并了解其功能。与免费和开源Robot 3T相比，Studio 3T具有更多功能并提供企业支持。与Robo 3T相同，它也适用于Windows，Linux（Ubuntu和CentOS）和MacOS。
Mongo Management Studio是一个用于数据库管理的免费MongoDB GUI工具。它轻巧，界面清晰，易于开发基于MongoDB的项目。它使用nodeJs，Electron框架，MongoDB和AngularJs开发。MMS与MongoDB 3.0/3.2/3.4兼容。
与上述所有MongoDB管理工具一样，用户可以轻松安装它，但免费版仅适用于Windows；而企业和个人则适用于Linux，Windows和MacOS。企业版（Web服务器）支持MongoDB Web界面HTTP GUI，这意味着我们可以在主服务器上安装，之后可以在本地或远程使用浏览器的任何系统上访问。但是，个人版和免费版只能在已安装它们的本地系统上使用。
它是面向关系，NoSQL和云平台的数据库开发人员的通用集成开发环境（IDE）。因此，支持各种数据库来开发，访问，管理和可视化分析数据。
对于MongoDB，Aqua Data Studio使用具有管理和数据库查询功能的图形用户界面作为管理工具。Aqua Data studio的Visual界面允许用户浏览和修改数据库结构，包括模式对象和集合，以及维护数据库安全性。
它提供了一个MongoDB数据库工具包，包括各种工具，如Visual Analytics，MongoSQL查询参考，MongoJS查询分析器，MongoShell MongoShell，FluidShell，查询和分析工具，网格和数据透视图，表数据编辑器，导入和导出工具，实体关系建模；Visual Query Builder；比较工具：架构比较，文件比较；SQL 历史 记录，Open API脚本环境，集成安全Shell（SSH）和版本控制：Subversion（SVN），Git，CVS，Perforce。
MongoJS查询分析器Javascript编辑器允许执行JavaScript命令并支持自动完成和语法突出显示。结果可以在树层次结构，网格结果和文本中看到。
作为付费产品，Aqua Data Studio的试用版提供14天，具有所有企业功能。所以，如果你正在寻找一些付费产品，那么你可以在花钱之前免费试用它。它适用于Windows，Linux和MacOS。
这听起来像phpMyAdmin工具。但是，phpMoAdmin也是PHP编写的但是可用于MongoDB。它基于Vork PHP框架。很轻巧，易于安装。它只有115KB的moadmin.php文件，用户可以放在网站的任何地方开始工作。
它是一个跨平台的MongoDB管理工具，在Open Source许可下发布，使用Electron框架和Angular JS构建。可在GitHub上找到。
以上谈到了Windows，Linux和MacOS MongoDB管理客户端，所以那些正在寻找智能手机和平板电脑的用户mongoDB管理可以试试Mongolime。它为MongoDB移动客户端提供了轻松连接和访问MongoDB服务器的功能。它具有内置的SSH隧道，可以通过SSL轻松验证和连接远程服务器。MongoLime是免费增值MongoDB客户端应用程序，支持iOS和Android平台。
使用Node.js，Express和Bootstrap3编写的基于Web的MongoDB管理界面。它允许连接多个数据库；查看/添加/删除数据库，集合和文档；预览音频/视频/图像资产；GridFS支持 - 添加/获取/删除难以置信的大文件；在文档中使用BSON数据类型，Mobile / Responsive - Bootstrap以及更多功能。
❺ mongodb 怎么执行sql
交互式 mongo shell
mongo 127.0.0.1:27017
use test
db.users.findOne()
mongo --eval 运行一段脚本
mongo 127.0.0.1:27017/test --eval "printjson(db.users.findOne())"
在OS命令行下，运行一个js文件
mongo127.0.0.1:27017/test userfindone.js
userfindone.js 的内容：
printjson(db.users.findOne());
在mongo shell 交互模式下，运行一个js文件
mongo test
load("/root/mongojs/userfindone.js")
load() 参数中的文件路径，既可以是相对路径，也可以是绝对路径。
在mongo shell下查看当前工作路径的方法： pwd( )
当前工作路径就是我们启动mongo shell时，当前用户所处的路径。
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 查询数据的语法格式如下：
db.collection.find(query, projection)
query：可选，使用查询操作符指定查询条件
projection：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。
如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：>db.col.find().pretty()
pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档
以下实例我们查询了集合 col 中的数据：
> db.col.find().pretty(){
"_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "菜鸟教程",
"url" : "http://www.runoob.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100}
除了 find() 方法之外，还有一个 findOne() 方法，它只返回一个文档。
❻ Mongodb和mysql的区别
Mongodb和mysql的区别
1.Mongodb简介及优缺点分析
Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序地放置在一起便是文档，语法有点类似javascript面向对象的查询语言，它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。
存储方式：虚拟内存+持久化。
查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。
适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。
架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。
成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。
优点：
快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！
缺点：
① mongodb不支持事务操作。
② mongodb占用空间过大。
③ 开发文档不是很完全，完善。
2.MySQL优缺点分析
优点：
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。
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：
在海量数据处理的时候效率会显着变慢。
3.Mongodb和MySQL数据库的对比
传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。
MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。
4.MongoDB常用语句
# 连接Mongo数据库，并设置数据存储地址
mongod.exe --dbpath "d:softwareMongoDBServer3.0data"
#-----------------------#1# 数据库
# 查看所有的数据库
show dbs
# 删除当前使用的数据库
db.dropDatabase()
# 使用这个数据库（只有插入数据后完成创建数据库）
use dbt
# 查看当前使用的数据库
db
db.getName()
# 查看当前数据库状态
db.stats()
# 修复当前数据库
db.repairDatabase()
# 从一个数据库复制到另一个数据库
db.Database("mydb", "temp", "127.0.0.1");
#-----------------------#2# 集合
# 查看当前数据库下所有的集合
show collections
show tables
# 创建名称为coll集合
db.createCollection('coll')
db.createCollection("coll2", {capped:true, autoIndexId:true, size:6142800, max:10000}) # 可选参数
# 查看当前集合状态
db.coll.stats()
# 删除名称为coll集合
db.coll.drop()
#-----------------------#3# 集合数据
# 插入空数据并且直接创建名称为coll集合
db.coll.insert({})
# 插入一个或多个数据
db.coll.insert({name:'tom', age:22})
db.coll.insert([{name:'adam', age:10},{name:'john', age:23}])
# 添加数据（save方法可以修改相同id的数据）
db.coll.save({name:'allen'})
# 删除一个或所有的数据
db.coll.remove({name:'tom'})
db.coll.remove({})
# 删除符合条件的数据中的第一条
db.coll.remove({name:'tom'}, 1)
# 更改数据
db.coll.update({name:'tom', age:22}, {$set:{name:'tom', age:222}})
# 查看数据
db.coll.find()
# 查看一条数据
db.coll.findOne()
db.coll.find({}, {name:1, '_id':0}) # 1表示显示，0表示不显示（find默认显示_id）
# 格式化显示数据，使数据更加清晰明了
db.coll.find().pretty()
# 使用and，or查看数据
db.coll.find({name:'tom', age:22}) # 等同and使用
db.coll.find({$or:[{name:'tom'}, {age:21}]}) # or使用
# 操作符大于，小于，等于，不等于，大于不等于，小于不等于
db.coll.find({age: {$gt: 22}}) # 大于
db.coll.find({age: {$lt: 22}}) # 大于
db.coll.find({age: 22}) # 等于
db.coll.find({age: {$ne: 22}}) # 不等于
db.coll.find({age: {$gte: 22}}) # 大于等于
db.coll.find({age: {$lte: 22}}) # 小于等于
# 显示从skip之后limit个
db.coll.find().limit(2).skip(1)
#-----------------------# # 用户
# 3.x之后版本添加用户
use admin
db.createUser({user:'nu', pwd:'nu', roles:[{role:'readWrite',db:'admin'}]})
# 用户认证
db.auth("nu", "nu");
# 显示当前所有用户
show users;
db.system.users.find()
3.x版本删除用户
db.removeUser('nu') # 不推荐使用，已经废弃
db.dropUser("nu");
# 当前db版本
db.version();
# 当前db的链接机器地址和端口
db.getMongo();
# 备份到备份目录
mongomp
# 从备份目录恢复备份语句。
mongorestore
咱们下期见。
❼ 【mongoDB】mongoDB 常用 js sql操作
1.从一张表中查询符合条件的数据，复制到另一张临时表
testSrcCollection为源表
testDestCollection_20211120为临时表
UNVERIFIED:未激活
INEFFECTIVE:禁用
ACTIVE:激活
SUSPENDED:离职
MongoDB Shell Script操作备忘
https://blog.inhere.top/mongodb-shell-scriptcao-zuo-bei-wang/
为 mongo Shell 编写脚本
https://www.docs4dev.com/docs/zh/mongodb/v3.6/reference/tutorial-write-scripts-for-the-mongo-shell.html
为MongoDB编写Js维护脚本
https://zhangshenjia.com/it/mongodb-js
mongo Shell 编写脚本
http://runoops.com/mongodb-shell-script.html
MongoDB 运行 js 脚本
https://chengchaos.github.io/2020/06/12/mongo-run-script.html
关于mongodb：mongo脚本中的文件写入操作？
https://www.codenong.com/8971151
mongoDB 写脚本
https://mongodb-documentation.readthedocs.io/en/latest/tutorial/write-scripts-for-the-mongo-shell.html#gsc.tab=0
❽ MongoDB与MySQL：如何选择
MongoDB和MySQL分别是领先的开源NoSQL和关系数据库。哪个最适合您的应用程序？
在1990年代的互联网泡沫时期，用于Web应用程序的一种通用软件堆栈是LAMP，它最初代表Linux（OS），Apache（Web服务器），MySQL（关系数据库）和PHP（服务器编程语言）。MySQL是首选的数据库，主要是因为它是免费的开源代码，并且具有良好的读取性能，非常适合从数据库动态生成网站的“ Web 2.0”应用程序。
之后，代表MongoDB（文档数据库），Express（Web服务器），AngularJS（前端框架）和Node.js（后端JavaScript运行时）的MEAN堆栈开始流行。除其他原因外，MEAN堆栈很有吸引力，因为您需要了解的唯一语言是JavaScript。与等效的LAMP堆栈相比，它还需要更少的RAM。
MySQL AB的Monty Widenius和David Axmark最初于1994年开始开发MySQL。产品名称中的“ My”是指Widenius的女儿，而不是英语单词“ my”。MySQL旨在与mSQL（又名Mini）兼容。 SQL），并添加了SQL查询层和开放源代码许可（实际上是专有和GPL双重许可）。MySQL的公共发行版于1996年底开始，并且每年或每两年持续发行一次。MySQL是当前最受欢迎的关系数据库。
Sun Microsystems于2008年以10亿美元的价格收购了MySQL AB，Oracle于2010年收购了Sun。在Oracle收购MySQL的广泛关注中，Widenius在收购Oracle之前就将MySQL 5.5合并到了MariaDB中。MariaDB努力维护与Oracle MySQL版本的兼容性。
与功能更强大的商业关系数据库（例如Oracle数据库，IBM DB / 2和Microsoft SQL Server）相比，MySQL最初是一个相当低端的关系数据库，尽管它足以成为动态网站的后备存储。多年来，它增加了您希望从关系数据库获得的大多数功能，包括事务，参照完整性约束，存储过程，游标，全文索引和搜索，地理索引和搜索以及群集。
尽管MySQL现在支持“大数据库”功能，例如主从部署，与Memcached一起使用以及水平分片，但它仍通常用于中小型部署。将MySQL扩展到多个从属服务器可以提高读取性能，但是只有主服务器才能接受写请求。
AWS提供了两种形式的MySQL即服务，即Amazon RDS和Amazon Aurora。后者具有更高的性能，可以处理TB级的数据，更新副本的延迟时间更短，并且可以直接与Oracle数据库和SQL Server竞争。
MongoDB是高度可伸缩的操作文档数据库，可在开源版本和商业企业版本中使用，它可以在本地运行或作为托管云服务运行。托管云服务称为MongoDB Atlas。
MongoDB无疑是NoSQL数据库中最受欢迎的数据库。它的文档数据模型为开发人员提供了极大的灵活性，而其分布式体系结构则提供了很好的可伸缩性。因此，通常选择MongoDB用于必须管理大量数据，得益于水平可伸缩性并处理不适合关系模型的数据结构的应用程序。
MongoDB是一个基于文档的存储，在其之上还具有一个基于图形的存储。MongoDB实际上并不存储JSON：它存储BSON（二进制JSON），该扩展了JSON表示（字符串）以包括其他类型，例如int，long，date，浮点，decimal128和地理空间坐标。
MongoDB可以使用数据的类型生成正确的索引类型，从而在数据的单个副本上生成多模式图形，地理空间，B树和全文本索引。MongoDB使您可以在任何文档字段上创建索引。MongoDB 4具有多文档事务，这意味着即使必须标准化数据设计，您仍然可以获得ACID属性。
默认情况下，MongoDB使用动态模式，有时称为无模式。单个集合中的文档不需要具有相同的字段集，并且字段的数据类型可以在集合中的不同文档之间有所不同。您可以随时使用动态模式更改文档结构。
但是，可以使用架构治理。从MongoDB 3.6开始，MongoDB支持JSON模式验证，您可以在验证器表达式中将其打开。
在LAMP和MEAN堆栈上存在很多变化。例如，您可以在Windows（WAMP）或MacOS（MAMP）上运行而不是Linux OS。您可以运行IIS（WIMP），而不是Windows上的Apache Web服务器。
您可以运行PostgreSQL或SQL Server，而不是LAMP堆栈中的MySQL关系数据库。如果您需要全球分布，则可以运行CockroachDB或Google Cloud Spanner。可以使用Perl或Python代替PHP语言。如果要使用Java或C＃进行编码，则需要考虑单独的堆栈系列。
您可以运行Couchbase或Azure Cosmos DB以获得更好的全局分布，而不是MEAN堆栈中的MongoDB文档数据库。可以使用十二个Node.js Web服务器框架中的任何一个来代替Express 。除了AngularJS前端框架，您还可以运行Angular 2或React。
选择数据库时要问的最重要的问题是：
这些问题中的几个会趋于缩小数据库的选择范围，但是与制定LAMP堆栈时相比，我们有更多选择。如果您要构建一个应用程序，并且该应用程序必须在99.999％的时间内对全世界的用户都具有高度的一致性，那么只有少数几个数据库适合您。如果您的应用程序将在工作日的上午9点至下午6点在一个国家/地区使用，并且可以容忍最终的一致性，那么几乎所有数据库都可以使用，尽管某些数据库对于开发人员和操作员而言更容易，而某些数据库则可以为您的主要使用场景提供更好的性能。
虽然LAMP和MEAN堆栈一次是Web应用程序的良好解决方案，但现在都不是最佳选择。而不是盲目采用任何一种，您应该仔细考虑用例，并找到一种可在可预见的将来为您的应用程序服务的体系结构。
您什么时候需要关系数据库（例如MySQL）用于新应用程序？除了对标准SQL的明显支持外，关系数据库本身将数据强制为具有一致的强类型字段的表格模式，并且只要您利用规范化就可以帮助您避免数据重复。
另一方面，如果您还需要偶尔的自由格式文档，则MySQL和许多其他关系数据库也支持RFC 7159定义的JSON数据。如果您还想使用XML文档和XPath或XSLT，则大多数关系数据库都可以提供这种能力。
您何时需要像MongoDB这样的文档数据库？如果您的主要用例需要允许使用自由格式的数据，在文档之间更改类型的字段，随时间变化的架构或嵌套的文档，则NoSQL数据库将满足要求。另外，如果您的应用程序是用JavaScript编写的，那么文档数据库的JSON格式将很自然。
作者： Martin Heller是InfoWorld的特约编辑和审稿人。他曾担任Web和Windows编程顾问，从1986年至2010年开发数据库，软件和网站。最近，他担任Alpha Software技术和教育副总裁以及Tubifi董事长兼首席执行官。
❾ MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，为WEB应用提供高性能的数据存储解决方案；
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。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。【感兴趣的话点击此处，了解一下】
关于数据库的相关内容，可以到亿万克官网进行深入的了解，亿万克集服务器和存储等数据中心产品的研发、生产、销售、服务系统整合于一体，是民族高科技制造企业领导品牌 ，所有产品和技术完全拥有自主知识产权，应用领域涵盖云计算、数据中心、边缘计算、人工智能、金融、电信、教育、能源等，为客户提供全方位安全自主可控技术服务保障。