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MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了
1、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。
2、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。db 图2 查看所使用的数据库 查看有哪些数据库。
3、MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。
4、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。
5、使用场景：（1）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。
6、文档文档是 MongoDB 中数据的基本单位，类似于关系数据库中的行（但是比行复杂）。多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。
mongodb使用场景是什么?
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、● 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。
3、◆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。
4、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。
5、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。
6、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。
MongoDB应用1——日志分析
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、游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。
3、mongod -v --logpath /var/log/mongodb/serverlog --logappend 2，显示日志文件：复制代码代码示例：ll /var/log/mongodb/serverlog 3，日志持续增加，如果不定期清理，会影响mongodb的运行效率。
4、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。
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。沙河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）。
通过JAVA代码是否能够判断MongoDB集群的某个表设置了分片
片键基比较小时，所有的键值相同导致MongoDB不能分裂Chunk，迁移这些不可分裂的Chunk将更加耗时，即使迁移后也难以保证数据在各个分片上的平衡。Chunk数量被基约束住后，我们就不能利用MongoD分片集群特性将集合部署到更多的机器。
简而言之，使用{_id： ‘hashed’}或{projectId： 1， _id： 1}来作为片键。几个月前，我们对MongoDB集群进行分片（shard）处理，数据设置了两个副本集合（replica set）。上周，我们添加了一个新的分片。
最后你还需要激活分片的设置。db.runCommand（{enablesharding： ndmongo}）OK，走到最后你应该成功的配置了分片。现在你需要在刚才指定dbname和tablename插入一定数量的数据。
mongodb中ObjectId和ObjectId.toString查询有什么区别 urlencode（） 返回一个请求字符串格式的数据字符串 （如， a=2&b=3&b=5 ）。
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。
这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统，数据分表存储在sharding的各个节点上，使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群。MongoDB 的数据分块称为 chunk。
