五种数据库特性对比(Redis/Mysql/SQLite/ES/MongoDB)_mysql redis mangodb es

一、Redis：

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop（推进/弹出）、add/remove（添加/删除）及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python（面向对象的编程语言），Ruby（面向对象编程而创的脚本语言），Erlang（面向并发的编程语言），PHP客户端，使用很方便。

Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。从盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

gcc（编程语言编译器）

二、MySQL：

MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。

与其他的大型数据库例如Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL自有它的不足之处，但是这丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于一般的个人使用者和中小型企业来说，MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。Linux作为操作系统，Apache和Nginx作为Web服务器，MySQL作为数据库，PHP/Perl/Python作为服务器端脚本解释器。由于这四个软件都是免费或开放源码软件（FLOSS)，因此使用这种方式不用花一分钱（除开人工成本）就可以建立起一个稳定、免费的网站系统，被业界称为“LAMP”组合。

1．使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性。

2．支持AIX、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、NovellNetware、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、Windows等多种操作系统。

3．为多种编程语言提供了API（应用程序接口）。这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby和Tcl等。

4．支持多线程，充分利用CPU资源。

5．优化的SQL查询算法，有效地提高查询速度。

6．既能够作为一个单独的应用程序应用在客户端服务器网络环境中，也能够作为一个库而嵌入到其他的软件中。

7．提供多语言支持，常见的编码如中文的GB 2312、BIG5，日文的Shift_JIS等都可以用作数据表名和数据列名。

8．提供TCP/IP、ODBC和JDBC等多种数据库连接途径。

9．提供用于管理、检查、优化数据库操作的管理工具。

10．支持大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。

11．支持多种存储引擎。

12.Mysql是开源的，所以你不需要支付额外的费用。

13.MySQL使用标准的SQL数据语言形式。

14.Mysql对PHP有很好的支持，PHP是目前最流行的Web开发语言。

15.Mysql是可以定制的，采用了GPL协议，你可以修改源码来开发自己的Mysql系统。

MyISAMMysql5.5之前的默认数据库引擎，最为常用。拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务

InnoDB事务型数据库的首选引擎，支持ACID事务，支持行级锁定, MySQL 5.5起成为默认数据库引擎

BDB源自Berkeley DB，事务型数据库的另一种选择，支持COMMIT和ROLLBACK等其他事务特性

Memory所有数据置于内存的存储引擎，拥有极高的插入，更新和查询效率。但是会占用和数据量成正比的内存空间。并且其内容会在Mysql重新启动时丢失

Merge将一定数量的MyISAM表联合而成一个整体，在超大规模数据存储时很有用

Archive非常适合存储大量的独立的，作为历史记录的数据。因为它们不经常被读取。Archive拥有高效的插入速度，但其对查询的支持相对较差

Federated将不同的Mysql服务器联合起来，逻辑上组成一个完整的数据库。非常适合分布式应用

Cluster/NDB高冗余的存储引擎，用多台数据机器联合提供服务以提高整体性能和安全性。适合数据量大，安全和性能要求高的应用

CSV： 逻辑上由逗号分割数据的存储引擎。它会在数据库子目录里为每个数据表创建一个.CSV文件。这是一种普通文本文件，每个数据行占用一个文本行。CSV存储引擎不支持索引。

BlackHole ：黑洞引擎，写入的任何数据都会消失，一般用于记录binlog做复制的中继

EXAMPLE存储引擎是一个不做任何事情的存根引擎。它的目的是作为MySQL源代码中的一个例子，用来演示如何开始编写一个新存储引擎。同样，它的主要兴趣是对开发者。EXAMPLE存储引擎不支持编索引。

另外，Mysql的存储引擎接口定义良好。有兴趣的开发者可以通过阅读文档编写自己的存储引擎。

单点（Single），适合小规模应用

复制（Replication），适合中小规模应用

集群（Cluster），适合大规模应用

三、SQLite：

SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它的设计目标是嵌入式的，而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统，同时能够跟很多程序语言相结合，比如 Tcl、C#、PHP、Java等，还有ODBC接口，同样比起Mysql、PostgreSQL这两款开源世界著名的数据库管理系统来讲，它的处理速度比他们都快。

SQLite是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。

不像常见的客户-服务器范例，SQLite引擎不是个程序与之通信的独立进程，而是连接到程序中成为它的一个主要部分。所以主要的通信协议是在编程语言内的直接API调用。这在消耗总量、延迟时间和整体简单性上有积极的作用。整个数据库(定义、表、索引和数据本身)都在宿主主机上存储在一个单一的文件中。它的简单的设计是通过在开始一个事务的时候锁定整个数据文件而完成的。

功能：

SQLite虽然很小巧，但是支持的SQL语句不会逊色于其他开源数据库，它支持的SQL包括：

ATTACH DATABASE

BEGIN TRANSACTION

comment

COMMIT TRANSACTION

COPY

CREATE INDEX

CREATE TABLE

CREATE TRIGGER

CREATE VIEW

DELETE

DETACH DATABASE

DROP INDEX

DROP TABLE

DROP TRIGGER

DROP VIEW

END TRANSACTION

EXPLAIN

expression

INSERT

ON CONFLICT clause

PRAGMA

REPLACE

ROLLBACK TRANSACTION

SELECT

UPDATE

同时它还支持事务处理功能等等。也有人说它象Microsoft的Access，有时候真的觉得有点象，但是事实上它们区别很大。比如SQLite 支持跨平台，操作简单，能够使用很多语言直接创建数据库，而不象Access一样需要Office的支持。因为数据库结构简单，系统源代码也不是很多，也适合想研究数据库系统开发的专业人士。

特性：

1. ACID事务

2. 零配置 – 无需安装和管理配置

3.储存在单一磁盘文件中的一个完整的数据库

4.数据库文件可以在不同字节顺序的机器间自由的共享

5.支持数据库大小至2TB

6. 足够小, 大致13万行C代码, 4.43M

7. 比一些流行的数据库在大部分普通数据库操作要快

8. 简单, 轻松的API

9. 包含TCL绑定, 同时通过Wrapper支持其他语言的绑定

10. 良好注释的源代码, 并且有着90%以上的测试覆盖率

11. 独立: 没有额外依赖

12. 源码完全的开源, 你可以用于任何用途, 包括出售它

13. 支持多种开发语言,C, PHP, Perl, Java, C#,Python, Ruby

 四、Elasticsearch

Elasticsearch和MongoDB对比_西京刀客的博客-CSDN博客_elasticsearch和mongodb

ES和MongoDB相比还有一个重要的缺点，即ES的实时性没那么高。默认的是分钟级的，如果要满足我们的诉求至少要1秒以内；虽然可以将refresh_interval这样设置，但肯定会对ES的性能造成比较大的影响。

简单来说。如果你的场景是只读并且能够接受一定的数据延迟（非最新的数据），那么可以考虑Elastic。如果你的场景有实时写入实时更新，通常MongoDB会是更好的选择。

五、MongoDB（分布式文档存储数据库）

1、简介。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。

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bson格式(JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,bson是一种类json的一种二进制形式的存储格式)，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

2、特点：

它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：

*面向集合存储，易存储对象类型的数据。

*模式自由。

*支持动态查询。

*支持完全索引，包含内部对象。

*支持查询。

*支持复制和故障恢复。

*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。

*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。

*支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。

*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。

*可通过网络访问。

3、使用原理：

所谓“面向集合”（Collection-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collection)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。

模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（Binary Serialized Document Format）。

4、MongoDB主要适用场景：

1）网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、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，它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

3）高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

5、不适用的场景如下：

1）要求高度事务性的系统。

2）传统的商业智能应用。

3）复杂的跨文档（表）级联查询。

MongoDB缺点：

mongodb与mysql相比的优缺点_simon_it的博客-CSDN博客_mongodb与mysql相比的优缺点

1、mongodb不支持事务操作(其实也支持)。

对于事务要求严格的系统（如银行系统）尽量就不用它了。

2、mongodb占用空间过大。

主要原因如下：

①空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。

②字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果 value域相对于key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。关于这一点经历过的人都懂

我曾建议作者把字段名作个index，每个字段名用一个字节表示，这样就不用担心字段名取多长 了。但作者的担忧也不无道理，这种索引方式需要每次查询得到结果后把索引值跟原值作一个替换，再发送到客户端，这个替换也是挺耗费时间的。现在的实现算是拿空间来换取时间吧。

③删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。

④可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录，但这个过程会比较缓慢

3、mongodb没有如mysql那样成熟的维护工具，对于开发和运营都是一个值得注意的问题。

系统介绍：

分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable”：一个结构化数据的分布式存储系统。

Yonghong Data Mart是基于自有技术研发的一款数据存储、数据处理的软件。Yonghong Data Mart的分布式文件存储系统 (ZDFS)是在Hadoop HDFS基础上进行的改造和扩展，将服务器集群内所有节点上存储的文件统一管理和存储。