本文目录一览：
mongodb是关系型数据库吗
不是。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。
MongoDB 是一个开源的、高可用性的、面向文档的 NoSQL 数据库。它是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的新型数据库，它提供了类似于关系型数据库的语法和功能，同时又具有非关系型数据库的灵活性和可扩展性。
mogodb是非关系型（NoSQL）数据库，它文档型数据库。我用过mongodb做了个小项目练习，我简单说说（因为我也了解不深）它与传统数据库的区别吧：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。
数据库管理系统软件有Oracle、MySQL、SQLServer、Mongodb。根据查询相关资料信息显示：常见的数据库管理系统主要有Oracle、MySQL、SQLServer、Mongodb等，这些数据库中，前三种均为关系型数据库，而Mongodb是非关系型数据库。
Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能
1、在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。
2、MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异，oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection）。
3、“n”则表明了实际返回的文档数量。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。
大数据的常见处理流程
大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤。数据收集 数据收集是大数据处理的第一步。
并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据采集数据采集包括数据从无到有的过程和通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的过程。
