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mongodb会查缓存吗(mongodb缓存清除缓存)

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谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景

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。

稳定性 索引,索引放在内存中,能够提升随机读写的性能。

MYSQL是硬盘,SQLITE是U盘,MongoDB是内存条 用途上,MYSQL和SQLITE是一样的。都是用来存数据。区别在于MYSQL需要启动后台服务,而SQLITE只需要一个文件,并不需要启动服务。MYSQL的表空间的最大容量为64TB。

mongodb所负责部分以文档形式存储,能够有较好的代码亲和性,json格式的直接写入方便。(如日志之类)(2)从data models设计阶段就将原子性考虑于其中,无需事务之类的辅助。

对比MySQL,什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库。 在不同的引擎上有不同 的存储方式。 查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高。

mongoDB适用什么场合呢?

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: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。

3、嵌套文档,业务数据比较复杂,适合嵌套文档式存储,那么mongodb非常合适,这个关系型数据库比较难搞,虽然MySQL和pg也有文档存储,但MySQL的不成熟,pg毕竟现在生产中使用还是偏少,个人也不了解,这里不谈。

mongodb使用场景是什么?

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。

● 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。

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属于内存型数据库,在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。

我能使用Mongodb的场景是:你不需要太多的事务和多表关联,那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升。或者schema-free的使用场景。