NoSQL和MySQL的区别大吗？

即非关系型数据库和关系型数据库。

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MySQL的优点：事务处理—保持数据的一致性；由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上只有一处）；可以进行Join等复杂查询

NoSQL的优点：首先它是基于内存的，也就是数据放在内存中，而不是像数据库那样把数据放在磁盘上，而内存的读取速度是磁盘读取速度的几十倍到上百倍，所以NoSQL工具的速度远比数据库读取速度要快得多，满足了高响应的要求。即使NoSQL将数据放在磁盘中，它也是一种半结构化的数据 格式，读取到解析的复杂度远比MySQL要简单，这是因为MySQL存储的是经过结构化、多范式等有复杂规则的数据，还原为内存结构的速度较慢。NoSQL在很大程度上满足了高并发、快速读/和响应的要求，所以它也是Java互联网系统的利器。

简单的扩展：典型例子是Cassandra，由于其架构是类似于经典的P2P，所以能通过轻松地添加新的节点来扩展这个集群;

低廉的成本：这是大多数分布式数据库共有的特点，因为主要都是开源软件，没有昂贵的License成本;

NoSQL的缺点：大多数NoSQL数据库都不支持事务，也不像 SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能，比如BI和报表等; 不提供对SQL的支持

那么该如何选择？

如果规模和性能比24小时的数据一致性更重要，那NoSQL是一个理想的选择 （NoSQL依赖于BASE模型——基本可用、软状态、最终一致性）。

但如果要保证到“始终一致”，尤其是对于机密信息和财务信息，那么MySQL很可能是最优的选择（MySQL依赖于ACID模型——原子性、一致性、独立性和耐久性）。

如果关系数据库在你的应用场景中，完全能够很好的工作，而你又是非常善于使用和维护关系数据库的，那么我觉得你完全没有必要迁移到NoSQL上面，除非你是个喜欢折腾的人。如果你是在金融，电信等以数据为王的关键领域，目前使用的是Oracle数据库来提供高可靠性的，除非遇到特别大的瓶颈，不然也别贸然尝试NoSQL。

然而，在WEB2.0的网站中，关系数据库大部分都出现了瓶颈。在磁盘IO、数据库可扩展上都花费了开发人员相当多的精力来优化，比如做分表分库（database sharding）、主从复制、异构复制等等，然而，这些工作需要的技术能力越来越高，也越来越具有挑战性。如果你正在经历这些场合，那么我觉得你应该尝试一下NoSQL了。

具体问题具体分析

MySQL体积小、速度快、成本低、结构稳定、便于查询，可以保证数据的一致性，但缺乏灵活性。

NoSQL高性能、高扩展、高可用，不用局限于固定的结构，减少了时间和空间上的开销，却又很难保证数据一致性。

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原文链接：

哪个属于Nosql数据库

NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

常见的Nosql数据库有：

一、Redis数据库

Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key－Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。

二、MongoDB数据库

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。它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。

Mongo最大的特点是它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。

扩展资料：

对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：

一、易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

二、大数据量，高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。

三、灵活的数据模型

NoSQL无须事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。

四、高可用

NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

参考资料来源：百度百科-NoSQL

nosql和mysql的区别

NoSQL与关系型数据库设计理念比较

关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。

特点：

它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

它们击碎了性能瓶颈。

没有过多的操作。

Bootstrap支持

缺点：

但是一些人承认，没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的，至少很多管理人员是这样看。

此外，nosql并未形成一定标准，各种产品层出不穷，内部混乱，各种项目还需时间来检验

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