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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。
python操作mongodb怎么找到所有的集合
1、首先，启动MongoDB数据库（不会的可参考我的其他指南，这里不多说），然后再连接MongoDB数据库。如图，使用 mongo命令就可以连接MongoDB数据库了。如图，提示connecting to……，说明连接成功了。
2、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。
3、下面是例子：1）列出当前的数据库MongoDB shell version： 1connecting to： test show dbs -admin 0.03125GBlocal （empty） 可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local。
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。
MongoDB怎样添加和查询集合数据
1、下面是例子：1）列出当前的数据库MongoDB shell version： 1connecting to： test show dbs -admin 0.03125GBlocal （empty） 可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local。
2、第一个参数是一个查询条件，用于定位需要更新的文档。这里使用 access.id 来查询权限文档，找到对应的权限记录。第二个参数是一个更新操作，使用 $push 操作符将新的权限对象添加到 access.$.children 数组中。
3、如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
4、如果我们遇到了一些数据需要跨多个文本或者统计等操作，这个时候可能文档自身也较为复杂，查询操作符已经无法满足的时候，这个时候就需要使用MongoDB的聚合查询框架了。
5、mongodb是不支持join操作的，所以只能去到程序里面合并。
6、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。
mongodb一次能插入多少数据
使用save（）方法插入一个文档，通过该方法保存一个不包含_id字段的文档或者包含_id字段但该字段值不存在集合中的文档。
总的来说，cpu够快，内存够大，插入数据较小（1k左右），插入的两条数据之间无关联性的话，插入的速度是很快的，但是能不能达到50000条就没有测试过了。
所以mongodb不能批量插入数据，如果你要批量插入数据，可以在mongodb里写一个循环，它支持for等语法。
.03125GB local （empty）mkyongdb 0.03125GB 可以看到，用db.users.find（）可以找出已插入的数据。这个时候，名为“users”的collection已经建立起来了，同时，数据库mkyongdb也建立起来了。转载，仅供参考。
