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如何从mongodb的表中读取各字段对应的类型
最简单的命令db.foo.find（{key：value}）可找出当前数据库下名称为foo的collection中键为key，值为value的数据。
db = pymongo.MongoClient（）.test dates = db.user.find（）print type（dates）for i in dates：print i.keys（）break 创建连接，取到dates数据，不就是一个字典列表啊，取一个值然后字典操作.keys（）不就可以了。
如果是在shell下面，可以用JS脚本进行转换：var cursor = db.coll.find（{}， {_id： 0， name： 1}）；var result = cursor.map（function（doc） { return doc.name；}）；这里用到cursor.map方法。
什么是MongoDB_MySQL
Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
mongodb数据库：非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。
MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。
MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了
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。
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。
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。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据。此外，MongoDB支持分片，可以将数据分散到多个服务器，以实现数据的水平扩展。
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。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
mongoDB应用篇-mongo聚合查询
如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。
之前也说过，MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开。如果想要查询数据，则可以使用db.集合名.find（）语句来查询。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$unwind 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$unwind使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$count操作。说明：查询展示文档数量的总数。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作。
◆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。
谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景
我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升。或者schema-free的使用场景。
比较mysql和mongodb应当从一下几个方面：数据库执行数据操作的性能 存储方式 适用环境 三个方面来比较。
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JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。
MongoDB 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。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。关系型数据库-MySQL 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。
MongoDB挑战传统数据库:非结构化数据库的迭新不容小觑
数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。
MongoDB通常被归类为面向文档的数据库，而不是传统的关系型数据库。与关系型数据库不同，MongoDB使用的是类似JSON格式的文档来表示数据，这些文档可以包含任意数量和类型的字段，并且每个文档都可以具有自己的结构。
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。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
mogodb是非关系型（NoSQL）数据库，它文档型数据库。我用过mongodb做了个小项目练习，我简单说说（因为我也了解不深）它与传统数据库的区别吧：最基本的区别就是数据模型的区别：传统数据库 从大到小为数据库，表，行。
