如何进行关于电子商务创业项目

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-12 00:57 标签： 2017电子商务创业项目
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关系型数据库。
在不同的引擎上有不同 的存储方式。
查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。
缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。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。数据结构由键值(key=&value)对组成。
存储方式：虚拟内存+持久化。
查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。
适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。
架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。
成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。
快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快，
自身的Failover机制！
json的存储格式！
缺点：主要是无事物机制！
分析一下Mysql和Mongodb应用场景
1.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用，即这里mysql与mongodb 属于平行级别，那么，这样的使用可能有以下几种情况的考量： (1)mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。(如日志之类) (2)从data models设计阶段就将原子性考虑于其中，无需事务之类的辅助。开发用如nodejs之类的语言来进行开发，对开发比较方便。 (3)mongodb本身的failover机制，无需使用如MHA之类的方式实现。
2.将mongodb作为类似redis ，memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析。 考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。 亦或是仅作日志收集分析。
参考原文：/eternal1025/p/5419905.html
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阅读(...) 评论()基于Redis+MySQL+MongoDB存储架构应用_百度文库
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基于Redis+MySQL+MongoDB存储架构应用
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你可能喜欢MongoDB学习总结（1）
对于只有SQL背景的人来说，想要深入研究NoSQL似乎是一个艰巨的任务，MySQL与MongoDB都是开源常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL数据库。它们各有优点，关键看用在什么地方。
什么情况下，MongoDB是最好的选择?
很多人认为MongoDB难以置信的强大，是一个可扩展，界面交互友好的数据库解决方案。当开发人员需要负责管理数据库环境时，MongoDB是一个不错的选择。起码在小型企业和初创公司，是这样。MongoDB将信息存储在BSON(二进制JSON)中。BSON是一种类JSON二进制形式的存储格式，简称Binary
JSON，它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。JSON很容易与其他编程语言关联，许多开发人员都有使用JSON的经验。
当你的程序有大量流量写入时，MongoDB也是一个很好的选择。这并不是说MySQL在处理频繁写入环境方面不是一个好的选择，只是说MongoDB相对更容易一些。Facebook为写负载过重的环境设计了RocksDB存储引擎，性能还不错(通过基准测试证明了这一点)。
当你需要一个无模式或模式灵活的数据结构时，MongoDB是一个不错的选择。MongoDB对数据结构的更改相对轻松和宽容，这是NoSQL解决方案的卖点。在MySQL世界中有许多改进使在线模式更改成为可能，只创建记录而不定义结构增加了MongoDB的灵活性。
选择MongoDB的另一个原因是它具有设置复制环境，内置分片和自动选择方面的功能。在MongoDB中设置复制环境很容易，自动选择过程允许从数据库在主数据库故障的情况下接管。内置分片允许简单的横向扩展。在MySQL环境中管理，设置和配置会很复杂。
什么情况下不能选MongoDB?
对某些用例而言，MongoDB是不错的选择，但它也不是万能的。当数据高度关系化和结构化时，MongoDB就不是最佳选择。MongoDB不支持事务，但在文档级别，具有原子性。对于复制环境，有关写入问题的配置注意事项都是以牺牲性能为代价的。写入方面将验证副本是否已写入信息，默认情况下，MongoDB将写请求设置为仅从主计算机请求确认，而不是副本。因为如果副本有问题，就会导致一致性问题。
二者结构有何不同?
SQL中的许多概念都与MongoDB的文档结构相关。让我们来看一个简单的MongoDB环境结构，以更好地了解MongoDB的布局。
下面的图表涉及MySQL与MongoDB的不同点：
除此之外，另一个有趣的地方是mongod进程。这是一个处理数据请求的守护进程，与MySQL的mysqld进程大致相同，是监听MongoDB请求并管理数据库访问的进程。和MySQL一样，mongod进程有很多启动选项。最重要的配置选项之一是config，它是专门用于mongod实例的配置文件。与MySQL稍有不同，此文件使用YAML格式。下面是MongoDB配置文件示例。请注意，这是演示格式化，它并未针对任何生产数据库进行优化。
根据定义，MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。可以立即将文档插入到集合中，而无需创建表和添加数据，无需定义结构。这是MongoDB与MySQL相比的优点之一，更加灵活。要注意，MongoDB提供的这种灵活性并不意味着组织一个功能强大的MongoDB数据库毫不费力。选择任何数据库，都应该考虑数据库的结构和目标。
# mongod.conf, Percona Server for MongoDB
# for documentation of all options, see:
# http://docs.mongodb.org/manual/reference/configuration-options/
# Where and how to store data.
dbPath: /var/lib/mongodb
enabled: true
engine: rocksdb
# where to write logging data.
systemLog:
destination: file
logAppend: true
path: /var/log/mongodb/mongod.log
processManagement:
fork: true
pidFilePath: /var/run/mongod.pid
# network interfaces
port: 27017
bindIp: 127.0.0.1
注意：YAML格式化不处理选项卡，使用空格缩进。
查询方式有何不同?
通过shell与数据库交互与SQL略有不同，以下是从SQL翻译为MongoDB的查询示例，其中使用了一个只有用户名和相关ID的用户表。
select username from user where id = 2;
In MongoDB:
db.user.find({_id:2},{“username”:1})
在JSON格式中，我们指定要查询的用户集合，然后指定与我们感兴趣的文档相关联的ID。最后，指定从中获取值的字段，此查询结果将是ID为2的用户的用户名。
MongoDB不是MySQL的影子，也不是MySQL的替代品，随着两个数据库的不断发展，它们的优劣慢慢融合在一起。MySQL用户可以在MongoDB上测试各种实例，但不鼓励盲目追求MongoDB的灵活性。尽管MongoDB在电子商务和游戏世界是一个受欢迎的选择，因为它能够利用大量数据进行水平扩展。
参考知识库
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