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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。
4、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。它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。
5、从那时开始，重视开发者社区作为一个传统一直到了今天。市面上有一些书也很好，比如《MongoDB权威指南》，不过书很容易过时。
6、Reactor响应式编程（Flux、Mono）基本用法 Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
【Python基础】mongodb存储文件的优缺点?
MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束。
◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。
mongodb存储数据和文档存储数据的区别?
1、处理数据的方式上存在显著差异。 数据结构：在关系型数据库中，行是表的基本单位，每一行都包含列的数据类型。
2、文档数据库存储代表软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。（4）图形数据库存储代表软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。
3、传统数据库 从大到小为数据库，表，行。而mongodb是：数据库，集合，文档，BSON（类似json的二进制数据）。
4、MongoDB[2] 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。
5、文档数据库提供嵌入式文档，这对于非规范化非常有用。文档数据库将经常查询的数据存储在同一个文档中，而不是存储在不同的表中。文档型数据库按照灵活性的标准设计。
6、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。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
为什么MongoDB适合大数据的存储
◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
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。
因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构。
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。
MongoDB更类似MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询JSON数据，能存储海量数据，但是不支持事务。Mysql在大数据量时效率显著下降，MongoDB更多时候作为关系数据库的一种替代。
redis和mongodb哪个简单
1、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？）。
2、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）。
3、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。
