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mongodb中文档和关系型数据库的主要区别。
1、文档数据库不同于关系数据库，关系数据库基于了关系模型，而文档数据库采用了半结构化模型，没有在数据和模式之间的分离，使用的结构的数量依赖于目标用途。
2、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。
3、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。
4、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。而mongodb是：数据库，集合，文档，BSON（类似json的二进制数据）。
5、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。
6、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。
nosql数据库有哪些
以下是常见的NoSQL数据库类型： 键值存储（Key-Value Store）： 这类数据库以键值对的形式存储数据，通常提供简单的数据检索功能。Redis就是一种流行的键值存储数据库。
key-value键值存储数据库：相关产品： Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.主要应用： 内容缓存，处理大量数据的高负载访问，也用于系统日志。优点：查找速度快，大量操作时性能高。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等，并且不同类型的NoSQL数据库在不同的场景下都有各自的优劣势。
什么是mongoDB数据库
1、没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。 （1）MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。
2、答案：A 文档型数据库 作为最受欢迎的NoSQL产品，文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置，同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品（总排行榜第七名）。
3、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。
4、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。
5、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。
6、Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
面试测试工程师时一般会问啥问题
1、首先会召开需求分析会议，参加人员有产品、开发和测试，主要是探讨需求主要的一些功能点，完了之后，开发就排期进行开发，我们就根据主管写出来的计划、分配到的任务编写测试用例，写完之后会进行用例评审。
2、如果是中高级的话，接口测试，性能测试等等部分会问到一些，包括软件测试管理等等。
3、面试第一环节：自我介绍 自我介绍是通用题，不管是面什么岗位，不管是第几面，面试官几乎都会问这道题。一般都是介绍一下个人信息，不要以为简历上写了，你就不说，这个一定要说的。
4、分析：这个问题在每个面试的尾声都会被问到，如果你直接回答没有，会让hr有种你不在意这份工作的感觉，如果你问得多了又会显得面试之前没有做好充分的准备，所以问题一般控制在2-3个就差不多。
5、一般在实习生与初级测试工程师中的笔试题也会有很多考查类型，中高级测试工程师更倾向于考察关于质量的影响因素等。
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。
4、物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。 ● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。
5、◆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。
