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mongodb一亿数据库多大
1、MongoDB 的数据文件比较大，通常会超过默认的 500M。这样看来，缓存用了 58G，这还差不多。Resident Pages 左侧的数字是页的数量，页的数量乘以文件系统页大小才是内存使用量。
2、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
3、MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
4、它可以支持大量的并发访问，并且查询效率也非常高。此外，MongoDB 还支持数据分片、复制集等功能，可以实现大规模数据的高可用性。因此，MongoDB 是一种非常流行的 NoSQL 数据库。
5、MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。
6、Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?
1、这个原因很多，可以从查询优化和硬件优化入手，比如建立索引，合理的数据结构，增加机器内存，使用SSD硬盘等都可以提高查询效率。
2、这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。
3、默认情况下，一个客户端连接对应后端MongoDB服务器上的一个线程（ net.serviceExecutor 配置为synchronous）。创建、切换和销毁线程都是消耗较大的操作，当连接数过多时，线程会占用MongoDB服务器较多的资源。
4、MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物 MySQL适用于传统的对关联要求高的方面，MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求，但是两种数据库其实都能胜任大多数需求。
5、优势：快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！MySQL是关系型数据库。优势：在不同的引擎上有不同 的存储方式。
如何用Python一门语言通吃高性能并发,GPU计算和深度学习
1、Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。
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mongodb和redis的区别
1、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。
2、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。它支持丰富的查询语言和索引，适用于存储大量结构化或半结构化数据。
3、Mongodb和Redis，Mongodb可以满足大量数据的存储，Redis是内存数据库，适合Key-Value形式的快速读写，适合做缓存，占用内存资源多，不适合存储大量数据。
4、MongoDB和mysql一样，只是把索引文件放到内存中。由linux系统mmap实现，当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。 支持的数据结构：Redis支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。
5、从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。MongoDB数据库 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
mongodb应用场景,举例说明。。谢谢高手解答
1、使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
2、MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。
3、◆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。
