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限制MongoDB使用的内存
1、是的，包括嵌入的（embedded）子文档在内。这个限制是为了避免单个文档过大，完整读取时对内存或者网络带宽占用过高。
2、归结于MongoDB使用的内存映射文件，32位版本只支持2G数据的存储。对于标准的Replica Set，MongoDB只拥有单一的处理策略 —— mongod。如果你想在未来储存2G以上的数据，请使用64位版本的MongoDB。
3、如果超过机器内存的60%其实就需要优化你的代码了，当然机器内存也不能太低，如果数据量很大，读写很频繁，最好有16G内存，一般8G也行，如果内存一直很高可以大力优化读数据代码，建立合适的索引，减少插入次数等来优化。
4、在集合中可以使用。 其次是键值，在MongoDB里面所有的字符串都是UTF-8类型。数字类型包括double、int、long。日期类型都是UTC格式，所以在MongoDB里面看到的时间会比北京时间慢8小时。
Java架构-MongoDB基础入门到高级进阶-文档操作-插入单个文档
MongoDB这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。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。
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。
MongoDBMongoDB是使用非常广泛的工具，具有跨平台和面向文档数据库等优势，是现在使用最多的一种数据库。在使用过程中，有灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群，还能进行实时监控等相关操作。
mongoDB-document
MongoDB 将数据记录存储为 BSON类型的 文档（document）。 BSON 是一种二进制数据类型，是json 的一种扩展， bson 支持了更多的数据类型。
MongoDB中数据的基本单元称为文档（Document）。文档是MongoDB的核心概念，多个键极其关联的值有序的放置在一起便是文档。在一个特定集合内部，需要唯一的标识文档。
它有以下几种注释：Id - 文档的唯一标识，在mongodb中为ObjectId，它是唯一的，通过时间戳+机器标识+进程ID+自增计数器（确保同一秒内产生的Id不会冲突）构成。
现在让我们添加一些数据，证实一下其运行完全正常。
启动Mongodb数据库。在自己电脑的E盘、D盘根目录模拟出两个Mongodb的数据库，分别代表旧库和新库。
不是，是非关系型数据库。是文档形式的数据库，每条记录是一个document。
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。
怎样使用python访问mongodb
如下：MongoDB默认允许匿名访问，只需提供数据库的主机名和端口号即可连接。Kerberos或LDAP，不是传统的用户名和密码，提供操作系统用户名和密码，而不是数据库的用户名和密码。
实现后的效果：安全。接口信息封装便于保密管理；复用。一次封装，永久复用；上手快。方便不熟悉python和数据调用的同学，只会简单的sql即可使用，省时省力。
新的版本需要新建一个client，然后才是连接。
方法/步骤 首先下载安装python，建议安装7版本以上，0版本以下，由于0版本以上不向下兼容，体验较差。打开文本编辑器，推荐editplus，notepad等，将文件保存成 .py格式，editplus和notepad支持识别python语法。
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。
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。一个mongodb中可以建立多个数据库。MongoDB的默认数据库为db，该数据库存储在data目录中。
MongoDB单文档大小限制是16M吗?这里包括嵌入的子文档吗?
1、是的，包括嵌入的（embedded）子文档在内。这个限制是为了避免单个文档过大，完整读取时对内存或者网络带宽占用过高。
