mysql的区别和具体应用场景_数据库

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资料来源：网络整理时间：2023/3/5 13:25:41 共计：3618 浏览

mysql的区别和具体应用场景？

官方文档看一看。

编程实例练一练。

源码看一看。

一般互联网公司多用mysql,redis,mongodb做存储层，hadoop,Spark做大数据分析。

mysql适合结构化数据，类似excel表格一样定义严格的数据，用于数据量中，速度一般支持事务处理场合。

redis适合缓存内存对象，如缓存队列，用于数据量小，速度快不支持事务处理高并发场合。

mongodb，适合半结构化数据，如文本信息，用于数据量大，速度较快不支持事务处理场合。

hadoop是个生态系统，上面有大数据分析很多组件，适合事后大数据分析任务。

spark类似hadoop，偏向于内存计算，流计算，适合实时半实时大数据分析任务。

移动互联网及物联网让数据呈指数增长，NoSql大数据新起后，数据存储领域发展很快，似乎方向都是向大数据，内存计算，分布式框架，平台化发展，出现不少新的方法，如Apache Ignite适合于内存计算就集成了好多功能模快,Apache Storm、Spark、Flink也各有特点。

一般普通应用TB，GB级别达不到PB级别的数据存储，用mongodb，mysql就够了，hadoop，spark这类是航母一般多是大规模应用场景,多用于事后分析统计用，如电商的推荐系统分析系统。

聪明的战士总是选择适合的武器。具体什么场合用什么数据存储策略或混合使用，需要分析业务特点及未来业务发展需求来决定。

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