1、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。
2、稳定性 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 占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。
3、MongoDB是一个文档存储的NoSQL数据库系统。与传统的关系数据库不同，MongoDB使用类似JSON的文档来存储数据，这使得它非常适合存储非结构化的或半结构化的数据。MongoDB提供了丰富的查询语言和工具，支持各种应用程序接口（API）。
1、MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。
2、内存管理机制不同：Redis数据全部在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，选择指定的LRU算法，定期删除。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现。当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。
3、Redis和MongoDB都属于NoSQL阵营，区别于传统的关系型数据库，如MySQL和Oracle，它们采用非结构化数据存储方式。相较于关系型数据库的严格标准和事务ACID特性，Redis的优势在于其高读写性能和灵活的数据模型。无需预设字段，可以存储各种自定义格式，适合大规模数据处理。
4、Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。
5、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。操作的便利性 memcache 数据结构单一。（key-value）redis 丰富一些，数据操作方面，redis 更好一些，较少的网络 IO 次数，同时还提供 list，set，hash 等数据结构的存储。
1、探索MongoDB：发展历程、优势与应用场景MongoDB，这个于2007年由Dwight Merriman、Eliot Horowitz和Kevin Ryan（原DoubleClick团队）创建的数据库，起源于对现有技术局限的突破。在广告巨头DoubleClick，团队针对每秒400，000条广告的高负载需求，开发出了一款能解决可扩展性和灵活性问题的新型数据库，即MongoDB。
2、MongoDB，一个分布式文件存储数据库，以其高性能和灵活性在Web应用领域备受青睐。它融合了关系数据库和非关系数据库的优势，支持复杂的数据结构存储，如JSON格式的文档，便于开发者理解和操作。MongoDB的查询语言强大，类似面向对象，支持索引构建，实现高效查询。
3、此外，MongoDB还支持灵活的查询和索引机制，提供了强大的查询优化功能。此外，MongoDB还支持跨平台和动态扩展，可以在多种服务器环境上运行并提供灵活的扩展选项。这使得它适用于许多不同场景下的数据处理任务。
1、MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。根据官方网站的描述，Mongo适合用于以下场景：◆网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
2、处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据。此外，MongoDB支持分片，可以将数据分散到多个服务器，以实现数据的水平扩展。因此，对于需要处理大量数据的应用，如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择。
3、如果用户信息是会有更新的情况 那就必须存user_id，然后另外获取（通常在用户登录的时候已经获取并配合redis进行存储调用）还有就是不要忽略mongodb的存储读取速度，这个是mongodb的优势所在。就个人而言我所有的项目都是讲用户分开存储然后通过user id调用的。
4、其次，NoSQL数据库是另一种重要的大数据存储方式。与传统的关系型数据库不同，NoSQL数据库不需要固定的数据表结构，因此更加灵活，能够轻松应对数据模式的变化。MongoDB、Cassandra和Redis等是流行的NoSQL数据库。这些数据库适用于存储非结构化或半结构化数据，如JSON文档、图片、视频等。
5、MongoDB是一个分布式文件存储的NoSQL数据库，以文档形式存储数据，类似JSON对象，支持嵌套文档和数组，提供灵活且高性能的解决方案。它的数据模型灵活，文档存储结构不同于MySQL的表格式设计。相比之下，MySQL作为关系型数据库，由MySQL AB开发，适用于需要事务支持的高可靠性场景，如金融系统。
6、MongoDB是一个文档型数据库，以BSON格式存储数据，其数据结构和存储方式更为灵活。MongoDB适合存储较为复杂的数据结构，如嵌套文档和数组。而MySQL则是关系型数据库，采用表格形式存储数据，通过行和列的形式组织数据，适合于处理大量结构化数据。
MongoDB和MySQL的主要差异在于数据结构、查询语言、事务支持和性能。MongoDB更适合大数据、实时插入和非结构化数据，而MySQL在事务处理、数据一致性上更有优势。应用场景上，MongoDB适用于游戏、电商等需要快速扩展和灵活性的领域，而MySQL适合需要高事务处理和强一致性的场景，如银行系统。
在数据库选择中，MongoDB与MySQL有着显著的区别。首先，MongoDB在稳定性方面存在挑战，尤其在高随机读写需求下，其性能会受内存限制影响，可能导致性能急剧下降。相比之下，MySQL通常有更好的磁盘处理能力，适合低频率的随机读写。索引是两者性能的关键因素。
MongoDB在社交网络、媒体或物联网（IoT）等应用场景中处理非结构化数据时，该数据库更为合适。需要进行大量的读写、索引、嵌入等操作的场景，并且需要数据可扩展可变化，例如内容管理、个性化推荐等领域。上述就是MySQL和MongoDB的使用场景的具体介绍，供网友们借鉴参考。