koa2和express-koa2和mongodb的区别(6-15-79)

MongoDB本文目录一览：

• 1、mongodb的数据模块与传统的数据库模型有什么区别
• 2、用户标签系统的搭建和技术选型
• 3、关系型数据库和非关系型区别
• 4、mongodb使用场景是什么?
• 5、谈谈redis,memcache,mongodb的区别和具体应用场景

mongodb的数据模块与传统的数据库模型有什么区别

1、mongodb和传统关系型数据库（Mysql/SqlServer/Oracle等）的区别传统关系型数据库：结构化数据，定好了表结构之后，每一行的内容必是符合表结构的，就是说，列的个数，类型都一样。

2、处理数据的方式上存在显著差异。 数据结构：在关系型数据库中，行是表的基本单位，每一行都包含列的数据类型。

3、MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束。

4、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，因此可以存储比较复杂的数据类型。

用户标签系统的搭建和技术选型

维度全面 维度全面的用户画像标签体系，可以全面刻画用户的基本属性、社会属性、行为属性、心理属性等多方面特征，从而帮助启发产品运营的思路，扩宽产品运营的认知。

其他功能应用 除了上述场景以外，用户标签还可以成为其他功能的基础，比如好友裂变功能，智能表单功能等。自动化的业务系统能更有效的利用这些用户标签，从而发挥更巨大的威力。

APP要搭建标签体系，可以通过自建或者选择第三方工具来进行，但自建标签体系的成本和工作量十分庞大，建议采用个推·用户运营来进行。

半结构化标签体系 在用于效果广告时，标签设计的灵活性大大提高了。标签体系是不是规整，就不那么重要了，只要有效果就行。

标签系统可以分为三个部分：数据加工层、数据服务层和数据应用层。每个层面向的用户对象不一样，处理事务有所不同。层级越往下，与业务的耦合度就越小。层级越往上，业务关联性就越强。

关系型数据库和非关系型区别

关系型数据库和非关系型区别：数据一致性不同、数据存储方式不同、扩展方式不同。

关系型数据库和非关系型区别是扩展方式不同，数据存储方式不同、对事务性的支持不同。扩展方式不同 因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服。

关系型数据库和非关系型在成本、查询速率、储存格式、可扩展性、数据一致性、事务处理上有区别。 成本：Nosql数据库易部署，不用像Oracle那般花费较高成本选购。

应用领域不同 关系型数据库：主要应用于计算机技术，例如在数据库设计中，指定学生Sstudent，专指本科生。非关系型数据库：Hibari可用于云计算环境中，例如 webmail、SNS 和其他要求T/P级数据存储的环境中。

实质。非关系型数据库的实质：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能阉割版本，通过减少用不到或很少用的功能，来大幅度提高产品性能。2/7 价格。目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。

关系型数据库与非关系型数据库的区别 非关系型数据库的优势： 性能 NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。

mongodb使用场景是什么?

1、默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。

2、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

3、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。

4、物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。 ● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。

谈谈redis,memcache,mongodb的区别和具体应用场景

1、二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。

2、Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。

3、Redis跟memcache不同的是，储存在Redis中的数据是持久化的，断电或重启后，数据也不会丢失。

4、事务性系统适用场景：Redis 最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。