Mongodb 特定情况下的存储引擎

对于这种情况，您可以推荐什么数据库：

大量的插入和更新

复杂的查询（SQL或类似的）

数据量大，但频繁访问的数据量小（可存储在内存中）

在崩溃的情况下（但不是所有的情况下），可以释放部分数据（例如最近一小时的数据）

可能的解决方案和问题：

• Redis-看起来不错，但它不支持复杂的查询
• RDBMS（当前解决方案）-保证ACID并大量使用硬盘，因此更新速度太慢
• RDBMS+RAM光盘-将使用操作系统交换、恢复问题，通常看起来不太可靠
• MongoDB-在写操作上有服务器级锁定，它真的很快吗

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现在复杂的查询和插入速度不能混合使用。当然，除非这些查询是提前知道的。是吗？

现在复杂的查询和插入速度不能混用。当然，除非这些查询是提前知道的。是吗

1.大量的插入和更新（Mobgodb）

4.在崩溃的情况下（但不是所有情况下），可以丢失部分数据（例如最近一小时的数据）

mongo中可选的异步写入将有助于提高速度。mongodb中的插入/写入速度将比sql快，因为mongo首先在内存中写入所有数据，并且mongodb不使用事务

2.复杂的查询（SQL或类似的）

如果有很多硬报告需要连接几乎所有的数据，最好在这里使用sql。但如果您需要文档内部的硬查询，请使用mongodb（取决于sql/nosql db模式设计）

3.数据量大，但频繁访问的数据量小（可存储在内存中）

如果服务器mongodb上有足够的可用内存，请将所有数据加载到RAM中

因为我是mongodb的狂热者，所以我会选择mongodb，但如果没有具体的任务，我无法确定选择是否正确。 此外，我只比较了sql和mongodb，因为我根本不使用Redis

1.大量的插入和更新（Mobgodb）

4.在崩溃的情况下（但不是所有情况下），可以丢失部分数据（例如最近一小时的数据）

mongo中可选的异步写入将有助于提高速度。mongodb中的插入/写入速度将比sql快，因为mongo首先在内存中写入所有数据，并且mongodb不使用事务

2.复杂的查询（SQL或类似的）

如果有很多硬报告需要连接几乎所有的数据，最好在这里使用sql。但如果您需要文档内部的硬查询，请使用mongodb（取决于sql/nosql db模式设计）

3.数据量大，但频繁访问的数据量小（可存储在内存中）

如果服务器mongodb上有足够的可用内存，请将所有数据加载到RAM中

因为我是mongodb的狂热者，所以我会选择mongodb，但如果没有具体的任务，我无法确定选择是否正确。

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另外，我只比较了sql和mongodb，因为我根本不使用Redis。

关系Mysql/Postgresql+分区应该能够解决这些用例。MongoDb可能是理想的解决方案，除了两个原因

• 需要足够的RAM以确保数据库的适当部分位于内存中
• 支持复杂查询。由于不支持联接，因此需要在多个位置复制数据，或者必须在应用程序代码中执行联接

• 复杂分析查询的性能

有类似的情况，并评估了postgresql和mongodb。由于上述原因，选择了postgresql+分区（分区是在时间戳上完成的）

若数据集是按时间顺序排列的，或者分区在某种程度上是可能的，那个么更新和查询就会很快

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对于mysql，如果使用MYISAM（非事务性）存储引擎，性能将进一步提高，但会以耐久性为代价。对于不允许关闭事务的RDBMS，仍然可以通过调整检查点间隔和一些其他参数来提高性能，以确保以轻松的方式提交事务。但是如果模式可以频繁更改，那么RDBMS解决方案可能会很复杂。

关系Mysql/Postgresql+分区应该能够解决用例。MongoDb可能是理想的解决方案，除了两个原因

• 需要足够的RAM以确保数据库的适当部分位于内存中
• 支持复杂查询。由于不支持联接，因此需要在多个位置复制数据，或者必须在应用程序代码中执行联接

• 复杂分析查询的性能

有类似的情况，并评估了postgresql和mongodb。由于上述原因，选择了postgresql+分区（分区是在时间戳上完成的）

若数据集是按时间顺序排列的，或者分区在某种程度上是可能的，那个么更新和查询就会很快

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对于mysql，如果使用MYISAM（非事务性）存储引擎，性能将进一步提高，但会以耐久性为代价。对于不允许关闭事务的RDBMS，仍然可以通过调整检查点间隔和一些其他参数来提高性能，以确保以轻松的方式提交事务。但是，如果模式可以频繁更改，那么RDBMS解决方案可能会很复杂。

什么是“文档内部查询”？我指的是只需要一个文档的查询（wihtout联接）。什么是“文档内部查询”？我指的是只需要一个文档的查询（wihtout联接）。