MongoDB vs MySQL：RDBMS与Docuited Directed数据库之间的比较
我们能说什么关于MySQL，除了它实际上是世界上最流行的开源数据库?它的受欢迎程度只能被每一部iPhone和Android智能手机上的SQLite所超越。MySQL是一个已经存在了几十年的关系数据库管理系统(RDBMS)。作为一个数据库系统，RDBMS将数据存储在一个名为table的数据库对象中。表是由行和列组成的数据集结构。为了访问存储在RDBMS中的数据，使用了SQL语言。SQL使用语句:SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE来操作存储在数据库系统中的数据。
RDBMS及其SQL语言一直是工业标准数据库系统，自1986年以来ANSI（美国国家工业标准）发布了SQL标准。然后，在1987年，国际组织标准（ISO）作为ISO / IEC 9075发布了SQL标准作为国际标准。但是，在许多RDBMS中，来自ISO和ANSI标准的SQL有变化，每个数据库都是唯一的。但是，使用SQL的每个数据库中的基本标准都是相同的。
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mysql.
MySQL是自1995年以来一直存在的流行数据库。数据库在GNU GPL许可证下发布，该许可证使源代码可用。MySQL由瑞典公司Mysql Ab发布。由于灯泡和其他具有放大器缩写的灯泡和其他软件堆栈，MySQL作为Web应用程序的顶级数据库的流行度。LAMP是Linux-Apache-MySQL-PHP的首字母缩写，这是一种在大量Web应用程序中实现的软件堆栈。
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由于MySQL的流行，Sun Microsystem，一家销售电脑的公司和Java编程语言的发明者，在2008年收购了MySQL AB作为他们的一个子公司。Sun这样做是为了加强其在开源软件领域的地位。此前，他们在1999年收购了StarOffice，这是一家生产办公套件的德国公司，后来成为了OpenOffice。
2010年，Oracle数据库巨头购买了Sun Microsystem，因此成为MySQL的所有者。这使Oracle在数据库行业中具有切削刃。通过收购Sun Microsystem来拥有MySQL的所有权，Oracle有两个数据库产品，为客户提供了两个数据库，为大型企业客户和MySQL进行私人使用。Oracle数据库和MySQL之间的不同是什么？他们的系统管理和细节方面存在一些差异。好吧，我们可以建议采取甲骨文介绍课程，以便掌握Oracle的工作原理。
然而，SQL在处理实际数据方面有一个缺点。在商业世界中，我们今天拥有的大多数数据是非结构化数据，即不能存储在传统SQL表格模型中的数据，称为结构化数据。结构化数据是具有预定义数据模型的数据，可以以SQL行和列格式存储。非结构化数据是指文本丰富的数据，它的文本中可能有数字和结构化数据，但不能存储在传统的SQL数据库中。这种非结构化数据是我们日常生活中处理的大部分数据。美林1998年估计80%到90%的商业数据来源于非结构化形式。
因此，我们生命中的大多数数据无法以SQL格式存储。
NoSQL和MongoDB.
同时，非结构化数据在生命的各个方面的依赖性正在迅速增加。通过Web中的大量数据，需要具有数据库来存储文档的必要性。创建能够存储非结构化数据的数据库的主动性开始使用NoSQL。
NoSQL的想法于1998年开始。该名称是由Carlo Strozzi创建的数据库，他们制定了数据库管理系统并使用流操作员范例来访问数据而不是SQL语法，流操作员范例是一种类似于数学的数据库运算符操作以访问存储在数据库中的数据。Neverthelese，NoSQL仍在使用RDBMS模型，因此它在NoSQL运算符中具有SQL等效项，并且它并不实际支持在数据库中存储文档的需要。NoSQL RDBMS仅限于“NoSQL RDBMS”。
对于不使用SQL来存储文档和非结构化数据的新数据库的追求，使得术语NoSQL成为为此目的的通用术语。
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MongoDB旨在提供新的数据存储方式。因此，数据库可以为万维网存储文档。始于2007年，MongoDB建立以将数据存储为动态模式中的对象，而不是像SQL这样的表格数据库。MongoDB中的数据基于JSON的格式存储为对象符号（Java脚本对象表示法）。JSON是使用人为可读格式在服务器和Web应用程序之间的网络上传输的标准。在JSON之前，XML用于此目的。MongoDB将JSON格式修改为自己的BSON，该BSON以二进制格式存储对象而不是人类可读格式。因此，首字母缩略词BSON代表二进制JSON。BSON，由于其二进制格式，在存储空间和速度方面提供更可靠且更高效。
当用户喜欢使用MongoDB时，MongoDB获得的普及将其承诺作为面向文档的数据库。突出的MongoDB用户是Craigslist.它有20亿的记录存储在MongoDB中;《福布斯》和纽约时报用它来存储他们的文章和照片;闪绒对于包含大约180亿照片的照片数据库;和foursquare.．
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通过大数据的到来，面向Web导向数据的出现已经转移了数据库景观。作为Gartner，一个突出的信息技术研究和咨询公司在2001年创造了一项大数据。大数据是由于其性质不能存储在当今与SQL语法存在的关系数据库管理系统的表格模型中的数据库操纵数据。
大数据已经在增长，Gartner提到的关于数据增长的3-V挑战和机遇是三维的，即数据量(数据量)、速度(数据传输的速度)和多样性(数据类型和来源的范围)已经进入我们的日常生活。我们现在每天都在处理这类数据。
想象一下，我们现在正在处理数据传输中的每一天数据，我们几年前几乎没有发现的东西。我们还通过进展速度快速的计算技术的进步，处理数据传输的快速增加速度。我们还处理各种数据来源。我们正在分析的数据来自多种形式的多个源。我们在文本旁边有一个流式视频，图像和音频视频。我们实际上可以随时随地挖掘数据，并且随时随地以各种格式，具有多种大小和多个源。
这类非结构化数据在单个文件中具有巨大的规模，因此被称为大数据，需要不同的方法来处理。我们需要的不仅仅是传统的SQL，它非常适合管理行和列的表格格式的结构化数据。然而，我们所管理的数据中占比高达90%的非结构化数据需要非表格存储。我们根本不能依靠SQL和传统的关系数据库管理系统来存储和管理多媒体文件、图像、博客和文章等形式的数据。我们需要一个面向文档的数据，这是MongoDB来自而不是MySQL来管理不同类型的数据:非结构化的而不是结构化的数据。
最终获胜者是…
尝试比较MySQL和MongoDB实际上是一个苹果和橘子类型的挑战。我们根本无法设计出一个赢家。MySQL是一个带有SQL的RDBMS，它有一个严格的数据模型，需要将数据存储在表格模型中:行和列。组织您的结构化数据(如销售统计数据)是很有用的。另一方面，MongoDB是一个面向文档的数据库，它存储文档，把文档当作数据来处理。它的方法与MySQL非常不同。选择一个最适合你的!
