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mongodb适用于什么场景
1、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。
2、高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。
3、● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
4、◆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。
5、查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别
1、与MongoDb不同， Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据。
2、MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。昌平镇java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等。
3、MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题。
4、例如分布是系统之间的文件传输，可以放到 mongodb 里面。又例如一个配置信息，经常使用，在互联网产品中如果多次查询数据库的话会增数据库的压力，可以使用 NoSQL。他们的功能不同，所以是不能代替的。
5、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）。
mongodb数据库怎么导入分片集群中
1、也可以使用--dbpath参数来指定别的数据库目录。
2、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。
3、FileToMongo是一款好用的MongoDB导入工具，FileToMongo能够帮助用户把CSV、TXT、Excel、JSON、XML等文件中的数据导入到MongoDB数据库中，支持GUI界面和命令行两种操作方式，非常适合MongoDB数据库用户使用。
搭建MongoDB副本集&分片
1、keyfile 配置用于 MongoDB 节点间复制行为的密钥文件。replSet 为副本集设置一个名称。接下来我们创建一个用于所有实例的密钥文件。
2、游戏的运行和机器的CPU，内存，独立显示核心等硬件配置有直接的关系，另外也和系统，驱动，其他软件等也有联系。当前，是否可以玩一个游戏，首先需要查看游戏运行的配置要求和机器的配置要求做一个对比，查看机器的配置是否符合。
3、所以需要提供物理备份的功能，本文主要整理MongoDB副本集通过磁盘快照的进行物理备份和恢复的方法。
4、至少三台构成主、从、仲裁集群环境，那就是至少一台。
5、虚拟机中副本初始化失败原因如下：IP错误引起MongoDB副本集初始化失败。PRIMARY与SECONDARY主机mongodb-keyfile文件内容不一致，导致在PRIMARY上添加副本集失败。备节点配置文件没有配置replSet，导致添加副本集失败。
