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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、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。
3、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。
4、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。
5、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。
如何在MongoDB中建立新数据库和集合
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。
答案是我们不在MongoDB中创建数据库，我们只需要使用具有你需要名称的数据库，并且在数据库中保存单个记录来创建它就可以了。
在 MongoDB 默认数据库测试。如果没有创建任何数据库，然后集合将被存储在测试数据库。
连接MongoDB数据库 使用如下命令来连接MongoDB数据库 mongo 图1 连接MongoDB数据库 查看目前所使用的数据库。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看。
在MongoDB中存在着许多个数据库，对于有哪些数据库，可以使用如下命令来查看。show db 查看MongoDB中所有的数据库 创建数据库。现阶段所存在的数据库如果不能满足要求，可以使用如下命令来创建新的数据库。
因为本篇文章不是API手册，所有这里对shell的使用也是基础的介绍什么功能可以用什么语句，主要是为了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具体的MongoDB shell语法可以查阅官方文档。
数据存储方式
1、数据存储的三种方式包括内存存储器、外存储器和高速缓存存储器。双字宽存储器是指存储器的数据线宽度为两个字（word）宽度，即可以同时传输两个字节的数据。
2、存储方式主要分为三种：内存存储、外存存储和云端存储。内存存储：内存存储，也称为主存或RAM（随机存取存储器），是计算机暂时存储数据的地方，以供CPU快速访问。
3、数据存储方式有硬盘存储、固态硬盘、内存、云存储、数据库存储。硬盘存储：硬盘是计算机中最常见的一种存储设备，由一个或多个磁盘盘片和磁盘驱动器组成，是一种机械式存储设备。
mongodb适用于什么场景
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。
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。
● 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。
◆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。
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。
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。
mongoDB如何处理多对多关系
优化 MongoDB 集群负载均衡：在实际生产环境中，数据访问热度和节点性能差异可能导致某些节点超载。
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。
总之，对于需要在短时间内完成MongoDB差异数据对比的场景来说，使用NineData是一种高效且易于使用的解决方案，可以帮助快速定位不一致的数据并节省大量时间和资源。
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。
MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力，保留了索引（底层是基于B tree）的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点，相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。
