Elasticsearch和MongoDB分片及高可用对比 本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当

>>Memcached Memcached的优点:Memcached可以利用多核优势,单实例吞吐量极高,可以达到几十万QPS(取决于key.value的字节大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右).适用于最大程度扛量.支持直接配置为session handle.Memcached的局限性:只支持简单的key/value数据结构,不像Redis可以支持丰富的数据类型.无法进行持久化,数据不能备份,只能用于缓存使用,且重启后数据全部丢失.无法进行数据同步,不能将MC中的数据

本篇文章主要介绍Nosql的一些东西,以及Nosql中比较火的三个数据库Redis.Memchache.MongoDb和他们之间的区别.以下是本文章的阅读目录 一.Nosql介绍 1.Nosql简介 2.Nosql的特点和关系型数据库的区别 3.Redis,Memcache,MongoDb的特点与区别 4.参考文章 Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql,这个概念早起就有人提出,在09年的时候比较火.Nosql指的是非关系型数据库,而我们常用的都是关系型数据库.就像我们常用的

>>Memcached Memcached的优点:Memcached可以利用多核优势,单实例吞吐量极高,可以达到几十万QPS(取决于key.value的字节大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右).适用于最大程度扛量.支持直接配置为session handle.Memcached的局限性:只支持简单的key/value数据结构,不像Redis可以支持丰富的数据类型.无法进行持久化,数据不能备份,只能用于缓存使用,且重启后数据全部丢失.无法进行数据同步,不能将MC中的数据

本篇文章主要介绍Nosql的一些东西,以及Nosql中比较火的三个数据库Redis.Memchache.MongoDb和他们之间的区别.以下是本文章的阅读目录 一.Nosql介绍 1.Nosql简介 2.Nosql的特点和关系型数据库的区别 3.Redis,Memcache,MongoDb的特点与区别 4.参考文章 Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql,这个概念早起就有人提出,在09年的时候比较火.Nosql指的是非关系型数据库,而我们常用的都是关系型数据库.就像我们常用的

一.MongoDB简介 什么是MongoDB ?MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统.在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能.MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 主要特点MongoDB的提供了一个面向文档存储,操作起来比较简单和容易.你可以在

1.mongodb的概括 MongoDB(文档型数据库):提供可扩展的高性能数据存储 2.mongodb的功能概括 (1)基于分布式文件存储 (2)高负载情况下添加更多节点,可以保证服务器性能 (3)将数据存储为一个文档 3.mongodb和的其他关系型数据库的比较 (1)稳定性 (2)索引,索引放在内存中,能够提升随机读写的性能.如果索引不能完全放在内存,一旦出现随机读写比较高的时候,就会频繁地进行磁盘交换,MongoDB的性能就会急剧下降 (3)占用的空间很大,因为它属于典型空间换时间原则的

Redis和MongoDB的区别以及应用场景 项目中用的是MongoDB,但是为什么用其实当时选型的时候也没有太多考虑,只是认为数据量比较大,所以采用MongoDB. 最近又想起为什么用MongoDB,就查阅一下,汇总汇总: 之前也用过redis,当时是用来存储一些热数据,量也不大,但是操作很频繁.现在项目中用的是MongoDB,目前是百万级的数据,将来会有千万级.亿级. 就Redis和MongoDB来说,大家一般称之为Redis缓存.MongoDB数据库.这也是有道有理有根据的, Redis主

Redis.Memcache和MongoDB的区别 https://www.cnblogs.com/tuyile006/p/6382062.html >>Memcached Memcached的优点:Memcached可以利用多核优势,单实例吞吐量极高,可以达到几十万QPS(取决于key.value的字节大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右).适用于最大程度扛量.支持直接配置为session handle.Memcached的局限性:只支持简单的key/value数据

本文出自:https://www.cnblogs.com/2186009311CFF/p/11852010.html 好久前机缘巧合见识过量化投资,然而堵在了用python连接MongoDB数据库上,今天终于明白过来,是哪出了问题,百度大部分是python 2的连接,所以一直连不上.深刻觉得python的兼容性不好,如果到时候,线上的升级包,面临这样的问题,那不得把人坑死!虽然说要持续学习,了解最新的知识,但如果知识本身的优化,影响了兼容,付出了新的成本,体验还是没有那么好的,希望python

项目中用的是MongoDB,但是为什么用其实当时选型的时候也没有太多考虑,只是认为数据量比较大,所以采用MongoDB. 最近又想起为什么用MongoDB,就查阅一下,汇总汇总: 之前也用过redis,当时是用来存储一些热数据,量也不大,但是操作很频繁.现在项目中用的是MongoDB,目前是百万级的数据,将来会有千万级.亿级. 就Redis和MongoDB来说,大家一般称之为Redis缓存.MongoDB数据库.这也是有道有理有根据的, Redis主要把数据存储在内存中,其“缓存”的性质远大于其

Storm - 大数据Big Data实时处理架构   什么是Storm? Storm是:• 快速且可扩展伸缩• 容错• 确保消息能够被处理• 易于设置和操作• 开源的分布式实时计算系统- 最初由Nathan Marz开发- 使用Java 和 Clojure 编写 Storm和Hadoop主要区别是实时和批处理的区别: Storm概念 组成:Spout 和Bolt组成Topology. Tuple是Storm的数据模型,如['jdon',12346] 多个Tuple组成事件流: Spout是读取

都是非关系型数据库,性能都非常高,但是mongoDB和memcache.redis是不同的两种类型.后两者主要用于数据的缓存,前者主要用在查询和储存大数据方面,是最接近数据库的文档型的非关系数据库. 这里我主要谈谈memcache和redis的区别. ①从数据存储位置上来分,memcache的数据存在内存中,而redis既可以存储在内存中,也可以存储的到磁盘中,达到持久化存储的功能,memcache一旦断电,数据全部丢失,redis可以利用快照和AOF把数据存到磁盘中,当恢复时又从磁盘中读取到内

讨论MySQL与mongodb使用上的区别以及可能适用的应用场景,不深入到数据库的实现细节方面.鉴于个人水平有限,文章可能存在错误之处,希望各位指正. 代码编写 mongodb支持reactor,可以异步操作,支持spring5的webflux开发:mysql暂时不支持异步 mongodb对集合collection内的文档格式无要求,这是一个好处,可以修改文档的字段而不影响原有的旧数据,但也意味着同一collection内可以存在格式不一样的数据,而且修改文档数据结构并不需要执行数据库的语句,程

1.性能 都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈 总体来讲,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb 2.操作的便利性 memcache数据结构单一 redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数 mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富 3.内存空间的大小和数据量的大小 redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突破物理内存的限制:可以对key value设置过期时间(类似memcache) me

2分钟读懂Hadoop和Spark的异同 2016.01.25 11:15:59 来源:51cto作者:51cto ( 0 条评论 )   谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨

Memcached和Redis都是内存数据库. Memcached是多线程运行的: Redis单线程是单线程运行的: MongoDB是文档型的非关系型数据库..Net:RavenDB.

从以下几个维度,对redis.memcache.mongoDB 做了对比,欢迎拍砖 1.性能 都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈 总体来讲,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb 2.操作的便利性 memcache数据结构单一 redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数 mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富 3.内存空间的大小和数据量的大小 redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突

MySQL是关系型数据库 优势: 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著变慢. 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.

Mongodb用于存储非结构化数据,尤其擅长存储json格式的数据.存储的量大概在10亿级别,再往上性能就下降了,除非另外分库.Hbase是架构在hdfs上的列式存储,擅长rowkey的快速查询,但模糊匹配查询(其实是前模糊或全模糊)不擅长,但存储的量可以达到百亿甚至以上,比mongodb的存储量大多了. 总结:MongoDB更像传统的关系型数据库,更善于做查询.Hbase更偏向非关系型数据库,扩展储存能力强

性能 ​ • 性能都很高,redis和memached差不多 > Mongodb 操作 ​ • Memached:数据结构单一,只有key/value数据结构 ​ • Redis有五种数据类型 ​ • Mongdb支持的查询语言丰富,支持丰富的数据表达: 持久化 ​ • Redis:支持快照和AOF ​ • Memachaed不支持持久化 ​ • Mongdb从1.8版本开始通过binlog方式支持持久化 数据一致性 ​ • Memachaed在并发情况下通过CAS保证一致性 ​ • Redis