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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、肯定是存表好，你100万条数据，占4个G，实际上，数据没占多少，主要是索引空间用占用的。但是这个索引空间，必须要的。不然你查询会很慢。你存文档，空间占用的确是少了。如果只是少量数据。
3、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。
mongodb是关系型数据库吗
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。他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。
Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
通过本节例子我们发现，MongoDB有它独特的文档结构可以描述数据对象之间的一些关系特征。
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，其设计目的是提供一种非关系型的数据存储解决方案。
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。
MongoDB对于对像数据的存储非常方便，类可以直接序列化成JSON存储到MongoDB中。 但是需要先了解一些最佳实践，避免当数据变大后，由于文档设计问题而造成的性能缺陷。
MongoDB几个推荐的亮点：丰富的数据模型扩展性好丰富的弄能速度快易于管理上面这几个亮点对于数据仓库而言优势不是很明显。
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树形数据存储
1、充分利用文档型存储 schema-less的优点，受限存储一个大的树形文档，再将每个节点的其他信息单独存储。优点是操作简单，结构上的操作可直接操作树形文档，数据上的操作仅需操作单条数据。
2、使用数据库：将TreeView的数据保存到数据库中，可以使用关系型数据库（如MySQL、SQL Server）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
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。
mongodb用什么格式存储数据
采用无模式结构存储，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。采用无模式存储数据是集合区别于RDBMS 中的表的一个重要特征。
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。
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。
MongoDB是通用功能的非RESTful风格的 NoSQL 数据库. 文档以 BSON 格式存储，主要用于存储数据。Elasticsearch 是分布式全文检索引擎，可以提供实时Restful风格API处理海量面向文档的数据。
MongoDB存储数据类型为BSON（Binary JSON ）.MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。它将数据存储为一个文档，数据结构由键值（key=value）对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。
*支持查询。*支持复制和故障恢复。*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。*支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
