对爬虫抓取的数据进行分析该用MySQL还是mogodb？

Question

我们现在准备写一个爬虫抓取大量数据（预测后期可能会达到两百万到两千万记录的数量级），然后对这些数据进行一些数据分析（主要是各种聚合函数计算，生成统计图，以及排序计算排行榜，还有横向比较生成走势折线图），请问使用mysql作为存储抓取到的数据还是用mogondb存储呢？

我看这两个数据库都有提供一些聚合函数，但是综合从效率，可用性，安全性等方面上来说哪个比较快？

Answer 1

MySQL 在处理大量数据时会变得很捉急，相反 MongoDB 通过集群的话应该会好一些。 其实你完全可以不用数据库，对于爬虫而言这将有可能成为 IO 的瓶颈。 你可以尝试使用 Hadoop 的 HDFS。

Answer 2

我们现在准备写一个爬虫抓取大量数据（预测后期可能会达到两百万到两千万记录的数量级） 如果只是这点数据, MySQL 或者 MongoDB 都可以. 但是相对来说, MongoDB 会灵活一些.

Answer 3

200w到2000w的数据量相对来说不是很大，可以考虑这2中自己比较熟悉那个就使用那个。但是基本上数据库达到千万级别都会有查询性能的问题，所以如果数据持续增长的话，可以考虑用mongodb。毕竟mongodb分片集群搭建起来比mysql集群简单多了。而且处理起来更灵活。

Answer 4

200-2000w的数据量没有必要上hadoop，除非你们团队对hadoop的技术栈很熟悉; 从性能角度看，这个量级的数据对于MySQL和mongoDB都可以胜任，关键看你的数据是结构化的还是非结构化的，相对而言mongo更灵活点

Answer 5

刚好现在所在公司做过这方面的东西，并且也是本人负责，可以说出来给题主参考一下。我这边主要做的是日志处理和归档，对每天所生成的访问日志进行冷热统计，生成各种数据报表等等，爬虫实际上最终也差不多。刚开始考虑过MYSQL，不过MYSQL单表在超过千万级以上性能表现不佳，所以当时还是选择使用mongodb。其实做的也很简单，无非是用python定时将每日的服务器日志抓取到本地，然后利用pandas库，将数据构造成自己想要的数据结构，需要计算分组聚合的就聚合，最终把每日的数据结果扔到mongodb中。现在公司mongodb数据大概放了有8KW条左右，进行数据检索效率还是可以的，切记记得加索引。我们这边除了把数据记录到mongodb之外，还用flask写了个restfulAPI，专门给运营系统调用数据统计结果，运营那边也会在MYSQL上创建一张表，将我mongodb统计出的结果再次统计出一个总数据，放到MYSQL里，这样就不用每次从API那边拿数据调用mongodb中进行重复聚合计算了。