mongodb、memcache和redis的比较
redis、memcahce 比较相似，但与 mongodb 完全不同，几乎没有可比性。
总的来说 redis/memcache 是基于内存的，讲究的是性能，多用作缓存层，比如说存放session。而 mongodb 是面向文档的，存储的是类似JSON的非结构化数据，查询起来非常方便，开发效率高，比较类似传统SQL关系型数据库。
从以下几个维度，对redis、memcache、mongoDB 做了对比：
1、体积
Redis是一个基于内存的键值数据库，它由C语言实现的，以单线程异步的方式工作，与Nginx/ NodeJS工作原理近似。所以文件非常小。编绎出来的主文件还不到 2Mb，在 Linux 服务器上初始只需要占用1Mb左右的内存。
Mongodb安装包则要大的多，跟mySQL差不多，都是百兆级的。
2、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
3、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
4、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）
memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法
mongoDB适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起
5、可用性（单点问题）
对于单点问题，
redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，
所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。
一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡
Memcache本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。
mongoDB支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。
6、可靠性（持久化）
对于数据持久化和数据恢复，
redis支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响
memcache不支持，通常用在做缓存,提升性能；
MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性
7、数据一致性（事务支持）
Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性
redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行
mongoDB不支持事务
8、数据分析
mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持
9、应用场景
redis：数据量较小的更性能操作和运算上
memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）
MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题
MongoDB和MySQL对比
术语和概念
MongoDB很多概念和MySQL类似
MySQL MongoDB
Table Collection
Row Document
Column Field
Joins Embedded documents, linking 特性比较
像MySQL一样，MongoDB也提供丰富的特性，也有自己的查询语言，高可用的二级索引（包括文本搜索和地理位置），强大，高聚合数据分析框架，比关系型数据库有着更加丰富的数据类型和可扩展性
MySQL MongoDB
Rich Data Model No Yes
Dyamic Schema No Yes
Typed Data Yes Yes
Data Locality No Yes
Field Updates Yes Yes
Easy for Programmers No Yes
Complex Transactions Yes No
Auditing Yes Yes
Auto-Sharding No Yes
查询语言
MySQL
INSERT INTO users (user_id, age, status) VALUES("bcd001", 45, "A")
MongoDB
db.users.insert({
user_id: "bcd001",
age: 45,
status: "A"
})
MySQL
SELECT * FROM users
MongoDB
db.users.find()
MySQL
UPDATE users SET status = "C" WHERE age > 25
MongoDB
db.users.update(
{ age: { $gt: 25 } },
{ $set: { status: "C" } },
{ multi: true }
)
为什么使用MongoDB替代MySQL？
各种规模的企业都在采用MongoDB，因为这使他们更快地构建应用程序和处理不同的数据类型，更有效地管理大型应用。
MongoDB的面向对象编程简化开发，更加接近现代高级语言，使用MongoDB可以在代码中不使用ORM层来操作关联表。
MongoDB’s有灵活的数据模型，意味可以应对业务需求的发展。
MongoDB也可跨数据中心的方式扩展，相对关系数据库MongoDB提供更高的可用性和更好的可扩展性，随着数据增长，MongoDB可以不停机和不用修改应用程序进行扩展，通常MySQL，需要工程师做更多工作。
什么时候使用MySQL会更合适？
有很多MongoDB和MySQL混合开发的案例，在某些案例中，按照场景选择合适工具来工作，比如，许多经济系统中会组合MySQL和MongoDB一起使用，产品目录，包括多个产品有不同的属性，就很适合MongoDB灵活数据模型，另一方面，像checkout system的复杂性使用MySQL或者其它关系型数据库更合适
MongoDB和MySQL一起使用？
有很多MongoDB和MySQL混合开发的案例，在某些案例中，按照场景选择合适工具来工作，比如，许多经济系统中会组合MySQL和MongoDB一起使用，产品目录，包括多个产品有不同的属性，就很适合MongoDB灵活数据模型，另一方面，像checkout system的复杂性使用MySQL或者其它关系型数据库更合适。
MongoDB 使用场景
mongoDB 是一种文档性的数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。
这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。redis可以用hash存放简单关系型数据。
mongoDB 存放json格式数据。
适合场景：事件记录、内容管理或者博客平台，比如评论系统。
1.mongodb持久化原理
mongodb与mysql不同，mysql的每一次更新操作都会直接写入硬盘，但是mongo不会，做为内存型数据库，数据操作会先写入内存，然后再会持久化到硬盘中去，那么mongo是如何持久化的呢
mongodb在启动时，专门初始化一个线程不断循环（除非应用crash掉），用于在一定时间周期内来从defer队列中获取要持久化的数据并写入到磁盘的journal(日志)和mongofile(数据)处，当然因为它不是在用户添加记录时就写到磁盘上，所以按mongodb开发者说，它不会造成性能上的损耗，因为看过代码发现，当进行CUD操作时，记录(Record类型)都被放入到defer队列中以供延时批量（groupcommit）提交写入，但相信其中时间周期参数是个要认真考量的参数，系统为90毫秒，如果该值更低的话，可能会造成频繁磁盘操作，过高又会造成系统宕机时数据丢失过。
2.什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库？
NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。
3.MySQL和MongoDB之间最基本的区别是什么？
关系型数据库与非关系型数据库的区别，即数据存储结构的不同。
4.MongoDB的特点是什么？
（1）面向文档（2）高性能（3）高可用（4）易扩展（5）丰富的查询语言
5.MongoDB支持存储过程吗？如果支持的话，怎么用？
MongoDB支持存储过程，它是javascript写的，保存在db.system.js表中。
6.如何理解MongoDB中的GridFS机制，MongoDB为何使用GridFS来存储文件？
GridFS是一种将大型文件存储在MongoDB中的文件规范。使用GridFS可以将大文件分隔成多个小文档存放，这样我们能够有效的保存大文档，而且解决了BSON对象有限制的问题。
7.为什么MongoDB的数据文件很大？
MongoDB采用的预分配空间的方式来防止文件碎片。
8.当更新一个正在被迁移的块（Chunk）上的文档时会发生什么？
更新操作会立即发生在旧的块（Chunk）上，然后更改才会在所有权转移前复制到新的分片上。
9.MongoDB在A:{B,C}上建立索引，查询A:{B,C}和A:{C,B}都会使用索引吗？
不会，只会在A:{B,C}上使用索引。
10.如果一个分片（Shard）停止或很慢的时候，发起一个查询会怎样？
如果一个分片停止了，除非查询设置了“Partial”选项，否则查询会返回一个错误。如果一个分片响应很慢，MongoDB会等待它的响应。