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mongodb使用场景是什么?
1、默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
2、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
3、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
4、物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。 ● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。
5、◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
redis和mongodb哪个简单
mongodb更吃内存，因为当mongo发现内存不够的时候，是以2的指数级别来申请内存的。所以一般都建议把mongodb单独放。 其实可以说redis更像缓存机制，cookie，也可以设定数据的过期时间，当然也可以永久存储（但是好像稍逊色？）。
Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。
mongodb实现语言是 C++ ，协议是BSON、自定义二进制 而redis实现语言是 C/C++，协议是类Telnet。
以下是几种常见的非关系型数据库：MongoDB、HBase、Redis、CouchDB、Neo4j等。MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。
mongodb分片可以做到故障切换么
MongoDB通过多种途径来确保集群的可用性和可靠性。
自动故障转移是副本集的概念，MongoDB能检测主节点是否存活，当失活时能自动提升从节点为主节点，达到故障转移。
——MongoDB会自动处理故障转移。这能让你在维持相当高的写可用性的同时，拥有强一致性特性，这对一些用例来说非常重要。
MongoDB 的复副集 （Master-Slave） 配置非常简洁方便，此外，MongoDB 可以快速响应的处理单节点故障，自动、安全地完成故障转移。这些特性使得 MongoDB 能在一个相对不稳定（如云主机）的环境中，保持高可用性。
mongodb副本集的功能
当数据量过大（TB级）时，通过mongodump的逻辑备份方式，效率上已经能满足需求，所以需要提供物理备份的功能，本文主要整理MongoDB副本集通过磁盘快照的进行物理备份和恢复的方法。
副本集的搭建的步骤为：同时启动多个mongod实例（可以在一台服务器上，也可以在不同的服务器上），然后在每个实例的配置文件中配置相应的配置项，最后启动实例后，登录并且在做一次配置即可。
keyfile 配置用于 MongoDB 节点间复制行为的密钥文件。replSet 为副本集设置一个名称。接下来我们创建一个用于所有实例的密钥文件。
MongoDB自身提供了副本集能将数据分布在多台机器上实现冗余，目的是可以提供自动故障转移、扩展读能力。
java面试中redis,mongodb类的,会问哪些问题,怎么回答
这个问题可以从平时开发项目中的经验来说，主要考察自己开发实际项目时候的解决思路。比如常见的访问量剧增问题、资源消耗过快、内存占满响应速度慢。运行程序来遍历表中的所有域。
MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。
一般情况下是不会的，会 问一些测试的基础问题，还有就是设计测试用例，有的公司也会问你测试工具有关的问题。
一面切记不回答问题直接反问hr，二面也不建议，你自身的问题可以在hr问你有什么问题的时候你在说，避免因hr觉得你高傲自大而导致面试失败。
mongodb是文档式的存储。内存管理机制：Redis数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的LRU算法删除数据。MongoDB和mysql一样，只是把索引文件放到内存中。
从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。
