Question

对于这种情况，您可以修复哪些数据库：

Very lot of inserts and updates
Sophisticated queries (SQL or something like it)
Lot of data, but small amount of frequently accessed (can be in memory)
It s OK to loose part of data (recent hour for example) in case of crash (but not everything)

可能的解决方案和问题：

Redis - looks good, but it doesn t support complex queries.
RDBMS (current solution) - guarantee ACID and use hard disc a lot so updates is too slow
RDBMS + RAM disc - will use OS swap, recovery problems, and in general look not very reliable
MongoDB - has server level lock on writes, is it really fast?

Answer 1

1.大量的插入和更新（Mobgodb）。

4.在崩溃时丢失部分数据（例如最近一小时）是可以的（但不是所有数据）

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首先将所有数据写入内存，而mongodb不使用事务。

2.复杂的查询（SQL或类似的东西）

如果你有很多需要联接几乎所有数据的硬报告，最好在这里使用sql。但是，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（可以在内存中）

如果服务器上有足够的可用内存，mongodb会将所有数据加载到RAM中。

Because of i mongodb fanatic i will choose MongoDb, but without specific task cann t be sure that choose will be right. Also i ve compared only sql and mongodb, because i am not used Redis at all.

Answer 2

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，但有两个原因。

Needs sufficient RAM to ensure that a decent portion of database is in memory.
支持复杂查询。由于不支持JOIN，所以需要在多个位置复制数据，否则必须在应用程序代码中执行JOIN。
复杂分析查询的性能数据聚合mongodb与mysql

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

如果数据集是按时间顺序排列的，或者如果分区在某种程度上是可能的，那么更新和查询将很快。

对于mysql，如果使用MYISAM（非事务性）存储引擎，性能将以耐久性为代价进一步提高。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少数其他参数来提高性能，以确保事务以轻松的方式提交。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。

Answer 3

复杂的查询和插入速度现在并没有混合。当然，除非提前知道这些疑问。是吗？

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