没有横向扩展，NoSQL 的性能是否比 MySQL 更好？
Without scale-out, does NoSQL have better performance than MySQL?
我只有一台机器用于设置数据库。该数据库的主要用途是 write/write 审计日志。 write/read 比率约为 9:1。本来打算用MySQL。后来我听说 NoSQL DB 在 "scale out" 时有更好的性能。我感兴趣的是，如果我只有一台机器，NoSQL DB（例如，cassandra 或 mongo DB）的性能是否会比 MySQL 更好？
是的，确实如此。
我正在使用 MongoDB。我在 MySQL 和 MongoDB 上都尝试了我的应用程序。我在 MongoDB 上看到了更好的性能。
因此，总的来说，我注意到性能更好。
但我认为这取决于某些因素，例如您是否使用连接、外键等。您必须知道在 NoSQL 中通常没有连接等。
PS: 说了这么多。这取决于您的工作方式和内容。
此外，如果您使用 MongoDB 作为 NoSQL 数据库，请检查较新版本 (3.0)，因为他们说它比旧版本 (2.6) 快 10 倍。
如果你真的需要一个高性能的数据库，你可以选择 Redis。
这是一个 "NoSQL" 键值数据存储。更准确地说，它是一个数据结构服务器。不像 MongoDB（这是一个基于磁盘的文档存储），尽管 MongoDB 可用于类似的 key/value 用例。最接近的模拟可能是将 Redis 视为 Memcached，但具有内置持久性（快照或日志记录到磁盘）和更多数据类型。
您需要阅读一些相关内容才能决定什么对您重要。
它真的取决于您的使用场景。一般来说，NoSQL 解决方案倾向于提供更简单的语义，至少在理论上，可以避免一些符合 ACID 的 SQL 解决方案的开销。在实践中，虽然现实世界的性能会受到太多因素的影响，但该理论很少发挥作用。
在一个盒子上，您最好花时间优化您的代码以适用于您选择的任何平台。
有 "textbook" 种处理日志数据的解决方案 - ElasticSearch/Kibana/LogStash 是一种常见的解决方案，Redis 是另一种 - 通常专注于更大规模的系统，不适合您的单机需求.
根据您愿意投资多少，在使用 ESENT 或 BerkeleyDB 等非常精简的存储机制时，您可能能够从盒子中挤出最大的 IOPS。不过警告的话：使用这些确实更痛苦。
总而言之，我要重复一遍：在单个盒子上，您最好花时间优化代码以适用于您选择的任何平台。
具有持久性的内存中 NoSQL 数据库之一是您方案的最佳选择。它们的写入操作速度非常快，因为在引擎盖下的写入操作只是写入预写日志文件的末尾，即使在磁盘上也可以以高达 100mb/秒的速度完成。
试试 Redis 或 Tarantool。如果您的并发写入负载很重，则后者更好。
我只有一台机器用于设置数据库。该数据库的主要用途是 write/write 审计日志。 write/read 比率约为 9:1。本来打算用MySQL。后来我听说 NoSQL DB 在 "scale out" 时有更好的性能。我感兴趣的是，如果我只有一台机器，NoSQL DB（例如，cassandra 或 mongo DB）的性能是否会比 MySQL 更好？
是的，确实如此。 我正在使用 MongoDB。我在 MySQL 和 MongoDB 上都尝试了我的应用程序。我在 MongoDB 上看到了更好的性能。 因此，总的来说，我注意到性能更好。 但我认为这取决于某些因素，例如您是否使用连接、外键等。您必须知道在 NoSQL 中通常没有连接等。
PS: 说了这么多。这取决于您的工作方式和内容。
此外，如果您使用 MongoDB 作为 NoSQL 数据库，请检查较新版本 (3.0)，因为他们说它比旧版本 (2.6) 快 10 倍。
如果你真的需要一个高性能的数据库，你可以选择 Redis。 这是一个 "NoSQL" 键值数据存储。更准确地说，它是一个数据结构服务器。不像 MongoDB（这是一个基于磁盘的文档存储），尽管 MongoDB 可用于类似的 key/value 用例。最接近的模拟可能是将 Redis 视为 Memcached，但具有内置持久性（快照或日志记录到磁盘）和更多数据类型。
您需要阅读一些相关内容才能决定什么对您重要。
它真的取决于您的使用场景。一般来说，NoSQL 解决方案倾向于提供更简单的语义，至少在理论上，可以避免一些符合 ACID 的 SQL 解决方案的开销。在实践中，虽然现实世界的性能会受到太多因素的影响，但该理论很少发挥作用。
在一个盒子上，您最好花时间优化您的代码以适用于您选择的任何平台。
有 "textbook" 种处理日志数据的解决方案 - ElasticSearch/Kibana/LogStash 是一种常见的解决方案，Redis 是另一种 - 通常专注于更大规模的系统，不适合您的单机需求.
根据您愿意投资多少，在使用 ESENT 或 BerkeleyDB 等非常精简的存储机制时，您可能能够从盒子中挤出最大的 IOPS。不过警告的话：使用这些确实更痛苦。
总而言之，我要重复一遍：在单个盒子上，您最好花时间优化代码以适用于您选择的任何平台。
具有持久性的内存中 NoSQL 数据库之一是您方案的最佳选择。它们的写入操作速度非常快，因为在引擎盖下的写入操作只是写入预写日志文件的末尾，即使在磁盘上也可以以高达 100mb/秒的速度完成。
试试 Redis 或 Tarantool。如果您的并发写入负载很重，则后者更好。