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为什么MongoDB驳回B树索引,而Mysql用B+树做索引
1、这种索引模式，可以提高数据访问的速度，由于索引和数据是保留在同一棵B树之中，从聚簇索引中失掉数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
2、MongoDB索引经常使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及天文空间索引等。
3、一个是索引会出现性能疑问，另外一个就是在必定的期间后，所占空间会莫名其妙地增大，所以要活期把数据库做修复，活期从新做索引，这样会优化MongoDB的稳固性和效率。
对比MySQL，什么场景MongoDB更实用
更高的写入负载自动状况下，MongoDB更并重高数据写入性能，而非事务安保，MongoDB很适宜业务系统中有少量“高价值”数据的场景。
然而应当防止在高事务安保性的系统中经常使用MongoDB，除非能从架构设计上保障事务安保。
高可用性MongoDB的复副集(Master-Slave)性能十分繁复繁难，此外，MongoDB可以极速照应的解决单节点缺点，智能、安保的成功缺点转移。
这些个性使得MongoDB能在一个相对不稳固（如云服务器）的环境中，坚持高可用性。
数据量很大或许未来会变得很大依赖数据库(MySQL)自身的个性，成功数据的裁减是较艰巨的事，在MySQL中，当一个单达表到5-10GB时会出现显著的性能升级，此时须要经过数据的水温和垂直拆分、库的拆分红功裁减，经常使用MySQL通常须要借助驱动层或代理层成功这类需求。
而MongoDB内建了多种数据分片的个性，可以很好的顺应大数据量的需求。
基于位置的数据查问MongoDB允许二维空间索引，因此可以极速及准确的从指定位置失掉数据。
表结构不明白，且数据在始终变大在一些传统RDBMS中，参与一个字段会锁住整个数据库/表，或许在口头一个重负载的恳求时会显著形成其它恳求的性能升级。
通常出当初数据表大于1G的时刻（当大于1TB时更甚）。
因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档参与一个新字段是很极速的操作，并且不会影响到已有数据。
另外一个好处当业务数据出现变动时，是将不在须要由DBA修正表结构。
没有DBA允许假设没有专职的DBA，并且预备不经常使用规范的相关型思维（结构化、衔接等）来解决数据，那么MongoDB将会是你的首选。
MongoDB关于对像数据的存储十分繁难，类可以间接序列化成JSON存储到MongoDB中。
然而须要先了解一些最佳通常，防止当数据变大后，由于文档设计疑问而形成的性能缺点。
mongodb 会比mysql快么
mongodb会比mysql快的多，要素是：首先是内存映射机制，数据不是耐久化到存储设施中的，而是临时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗。
（毕竟内存读取最快）其次，NoSQL并不是不经常使用sql，只是不经常使用相关。
没有相关的存在，就示意每个数据都好比是领有一个独自的存储空间，而后一个汇集索引来指向。
搜查性能必定会提高的。
第三，言语。
经常使用javascript语法启动操作愈加高效、间接。
这些是MongoDB针对相关型数据库的效率要高的要素。
然而不能仅仅看重效率，这种数据库的设计带来的弊病也是有的。
例如数据相关的保养会带来很多冗余数据、客户端代码须要少量针对数据库启动的IO操作、数据开掘难以成功等等。
