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上亿数据量用什么数据库最好
如果仅仅说数据库，很多都可以，如sql server，oracle，my sql等都可以的，关键是怎么查询、利用数据，因此，实际上是如何选软件的问题。
亿级别的什么数据？如果是 关系型很强，而且数据很值钱的数据， 例如 顾客--交易--商品--金额 一个系列的， 那么这种很重要的数据，建议是 Oracle， 因为 数据丢不起啊。
只能说这确实是个比较复杂的问题，牵涉到软件硬件方方面面的东西。
http：//db-engines.com/en/ranking网站排名。在国产数据库领域，亚信科技AntDB数据库在运营商的核心系统上为全国24个省份的10亿多用户提供在线服务，现已广泛应用于通信，交通，金融，能源，邮政等多个行业。
五个常用的中文数据库：中国知网（CNKI），是中国学术期刊 （光盘版） 电子杂志社、同方知网（北京）技术有限公司共同创办的网络出版平台，是全球最大的知识门户网站。
书生之家数字图书馆：主要收录1999年以后出版的新书，其收录量为每年中国出版的新书品种一半以上，目前拥有图书15万种，数量可观，学科门类齐全。
mongodb数据库有哪些优势
水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能。因为分片可以将数据分散到多个服务器，从而充分利用了服务器的并行处理能力。
可扩展性 MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量。
Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。
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。
常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。
MongoDB的优势 适合那些对数据库具体数据格式不明确或者数据库数据格式经常变化的需求模型，而且对开发者十分友好。自带一个分布式文件系统，可以很方便地部署到服务器机群上。
MongoDB入门实操《一》
1、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。
2、用MongoDB做海量存储，又出现另一个问题读写频率与扩展？MongoDB可以根据应用程序的需要以两种模式来运行。第一种是“单主”（single master）模式，只有一台主服务器来处理所有的写操作。
3、我会在一个虚拟机实例上配置好所需的环境，然后将它克隆到其他的虚拟机实例上。因此，选择一个名为 master 的虚拟机，执行以下安装过程。
对比MySQL,什么场景MongoDB更适用
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。
对比MySQL，什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库。 在不同的引擎上有不同 的存储方式。 查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
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。
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。
