MongoDB与关系型数据库的比较分析
1. 引言
关系型数据库和非关系型数据库是当前主流的两种数据库类型。其中，关系型数据库使用RDBMS（关系数据库管理系统）进行数据存储和查询，并采用SQL作为查询语言。而非关系型数据库则采用面向文档、键值对或图形的数据模型，从而能够更好地适应数据不规则、变化快等特点。本文将以MongoDB和关系型数据库为代表，进行比较分析。
2. 数据模型
2.1 关系型数据库
关系型数据库采用二维表的形式存储数据，表由行和列组成，每一行代表一条记录，每一列代表一个属性。不同表之间通过外键进行连接。关系型数据库的优势在于数据模型和查询语言的规范性，同时也有成熟的事务机制和安全机制。但是，在处理非结构化数据和大数据时，关系型数据库的效率较低。
2.2 MongoDB
MongoDB是一种面向文档的数据库，每个文档可以包含多个键值对，而且这些键值对不要求是固定的，即可以与其他文档不同。MongoDB的文档可以包含子文档和数组等复杂类型，非常适合存储JSON格式的数据。此外，MongoDB同样支持LevelDB、RocksDB等键值数据库存储引擎，可以帮助开发人员更好地存储大量数据、面向海量数据一致性和高可用性。
3. 查询语言
3.1 关系型数据库
关系型数据库采用SQL作为查询语言，SQL语言具有简单易学、高效灵活等特点。在处理结构化数据上表现出色，但在面对非结构化数据时就无能为力。
3.2 MongoDB
MongoDB的查询语言是基于JavaScript语言构建的，查询方式类似于面向对象的方式，通过调用方法执行查询。MongoDB的查询语言非常灵活，支持范围查询、统计查询、分组查询等多种查询方式。此外，MongoDB还支持全文索引和地理位置查询等高级查询方式。
4. 存储方式
4.1 关系型数据库
关系型数据库采用的存储结构是B+树，通过数据索引的方式进行存储和查询，能够实现高效的数据查询和维护。但是，这种存储方式会占用过多的磁盘空间，且磁盘I/O效率低下，读取速度较慢。
4.2 MongoDB
MongoDB的存储方式与关系型数据库有所不同，采用内存映射文件的方式进行数据的存取。MongoDB将所有数据存储在磁盘上的一个文档数据文件中，而且每一份文档数据文件均由多个内存映射文件组成，且可以动态增长和收缩，有效地提高了存储和读取的效率。此外，MongoDB通过采用内置复制和自动分片的方式，可以实现高可用性和自动扩展。
5. 总结
通过以上比较，可以发现MongoDB和关系型数据库各有优劣。关系型数据库适合处理结构化数据和需要强制数据一致性的场景，而MongoDB则可应用于需要高扩展性和灵活数据格式的场景中。因此，选择何种数据库类型应该根据具体业务需求和数据特点进行选择。
CREATE TABLE student(
id int(11),
name varchar(20),
age int(3),
address varchar(50),
PRIMARY KEY (id)
);
db.student.insert({
"id": 1,
"name": "Tom",
"age": 18,
"address": "China"
})