但后续的问题我模糊了,例如磁盘和内存的数据是否完全一致，压缩的比率是多少，等等。人无完人，我也不是DB 百科全书。不过好在还不是中年油腻大叔，模糊了那就learning 去。
MongoDB是一种流行的数据库，可以在不受任何表格schema模式的约束下工作。数据以类似JSON的格式存储，并且可以包含不同类型的数据结构。例如，在同一集合collection 中，我们可以拥有以下两个文档document：
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WHY: 原因无它，MongoDB的 BSON格式带来的磁盘空间消耗实在太严重了,将mongodb的数据库文件gzip一把，一般能到原大小的1/10。 mongodb提出的解决办法有以下几个: 定期repaire或Compact，但是repaire带来的性能消耗实在太大，repaire或compact的时候插入性能基本上就是渣了，另外100G级别的数据库文件需要数小时才能压缩完毕。 采用Capped Collections，这样在创建collections的时候可以指定数据库文件能占用的最大空间大小及单个d
MongoDB中，PSA架构使用的相当广泛。PSA副本集架构包含一个Primary 、Secondary、和一个Arbiter节点。其中，
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。 对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个取舍平衡。
一般情况下，会考虑到MySQL与MongoDB如何做技术选型的时候，你一定是遇到了类似于非结构化数据JSON的存取难题，否则大家都直接MySQL开始搞起了。
是在抱歉，本应该周五是其他数据库，周一到周四都是 postgresql , mysql ，但目前的状态下，（都不知道今天是星期几）暂时不在准守这样的设置，以后待稳定后，在恢复原来的“人设”。
NoSQL，泛指非关系型的数据库,随着互联网的发展传统的关系型数据库面对持续增长的数据处理起来显得越来越力不从心，此时非关系型数据库应运而生。
（1）是文档型的非关系型数据库，使用json结构。其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据，缺点是比较消耗内存。1.mongodb 端口（27017）
MongoDB 4.0 已正式发布，MongoDB 是一个开源文档数据库，提供高性能、高可用性和自动扩展。
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
在早期，MongoDB主要使用的是MMAPv1存储引擎。基于内存映射文件的数据管理方式，MMAPv1在某些特定场景下表现出色。然而，随着数据量的增长和复杂应用场景的增多，MMAPv1在大量写入操作下的性能瓶颈逐渐显现。
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
MongoDB 是一款开源、高性能的 NoSQL 数据库，以其无模式的文档存储格式（BSON）而著称，广泛应用于众多开源项目，包括但不限于 Yapi 等。它在大规模数据存储和实时数据处理方面表现出色，因此备受青睐。在本文中，我们将深入探讨 MongoDB 的特性，并详细阐述如何使用 Docker Compose 轻松部署 MongoDB 数据库，为你提供全方位的指导。
最初接触MongoDB是为了存储轨迹大数据，因其较早很好地支持了地理空间的索引。MongoDB采用文档式的存储方式，以对象或JSON存储数据；它可以将热点数据加载到内存，查询性能很高；MongoDB的集群分片功能使其具有了非常好的扩展性。车辆轨迹数据实时更新，几百万辆车不出几个月就能达到TB级别的数据量，MySQL在单表超过500万后，性能就会急剧下降；回放车辆轨迹的应用场景要求较低的延迟，如果用OLAP等分析性数据库，比如Hive，Druid等，延迟响应一般达不到毫秒级，而MongoDB响应延迟能控制在10毫秒以下，另一方面MongoDB对地理空间索引做了大量的优化，因此MongoDB成了我们的最佳选择。
95道MongoDB面试题（含答案），1万字详细解析！
MongoDB将系统信息存储在使用<database>.system.*命名空间的集合中，这些集合是MongoDB保留供内部使用的。用户请不要创建以system开头的集合。
随着数据量的不断增加，传统的关系型数据库在某些应用场景下面临着性能和扩展性的瓶颈。MongoDB，作为一个非关系型数据库（NoSQL），在这个背景下逐渐崭露头角。它以其高度可扩展性、灵活的数据模型和快速的读写性能，受到了越来越多开发者的青睐。与此同时，Java作为一门强大的编程语言，也一直是构建大规模应用的首选之一。本文将探讨如何将Java与MongoDB完美结合，以构建高性能的应用程序。
MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
一、 NoSQL数据库分类 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。 NoSQL 数据库数量很多，但可以划分为如下图所示的 4 大类： 键值存储数据库：数据库代表——Redis； 列存储数据库：数据库代表——HBase； 文档型存储数据库：数据库代表——MongoDB； 图形数据库：数据库代表——Neo4J。
NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代，虽然RDBMS很优秀，但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型，RDBMS渐渐力不从心，无法应对很多数据库处理任务，这时NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库，随着业务规模的不断增加，MySQL已无法满足海量数据存储需求，业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
对于分别部署在 Windows、Linux、UNIX 系统上的 MongoDB，集合的命名方式与数据库命名方式一致
1. mongoDB的exe文件安装完之后 -可以先在c盘根目录创建一个data文件夹， 在data文件夹中创建一个名字叫db的文件夹，用于存储数据库中的数据 也可以自定义存储数据的数据库位置： mongod --dbpath 路径 2. 打开cmd输入mongod启动mongoDB服务器
MongoDB 自带了一个功能强大的 JavaScript Shell，可以用于管理或操作 MongoDB
提起大数据存储，NoSQL数据库一定是不能忽视的重要部分，而在不同场景下，NoSQL数据库也有着不同的选择。比如说MongoDB，就是NoSQL数据库当中的经典产品，也是大数据学习当中必须掌握的。今天我们就来讲讲MongoDB数据库入门基础。
58同城作为中国最大的生活服务平台，涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等核心业务。58同城发展之初，大规模使用关系型数据库（SQL Server、MySQL等），随着业务扩展速度增加，数据量和并发量演变的越来越有挑战，此阶段58的数据存储架构也需要相应的调整以更好的满足业务快速发展的需求。MongoDB经过几个版本的迭代，到2.0.0以后，变的越来越稳定，它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性，非常诱惑，同时58同城在一些典型业务场景下
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。它是介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，被看作是非关系数据库中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB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最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
杨亚洲，前滴滴出行专家工程师，现任OPPO文档数据库MongoDB负责人，负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
生产环境最佳实践 1.linux 系统： 1】关闭文件系统/分区的atime 选项 Vi /etc/fstab 在对应的分区项后面添加noatime ,nodiratime LABEL=/1 / ext3 defaults 1 1 LABEL=/data1 /data ext4 defaults,noatime,nodiratime 1 2 2】设置文件句柄４ｋ＋，目前该配置已经集成到启动脚本中。 Vi /etc/security/limit.conf * soft nproc 65536
技术真的是日新月异，Web 网站已经脱离之前的静态网站的体系，转而使用动态语言搭建的动态网站。这也衍生出一个问题：该如何存储数据了？数据库就应运而生，它的作用是提供存储数据的容器。方便 web 网站进行存储、查询、更新等。
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。
示例：在一个表中，如果有名称、地址列，并且需要在其中一个条目的新列中输入“年龄”，则不会使用它，因为该列未在架构中定义。
互联网的迅速发展，这样大量的交互给数据库提出了更高的性能要求，传统的关系数据库虽然具备良好的事物管理，但在处理大量数据的应用时很难在性能上满足设计要求。NoSQL就是主要为了解决当下大量高并发高要求的数据库应用需求，由于关系数据库具有严格的参照性，一致性，可用性，原子性，隔离性等特点，因此会产生一些例如表连接等操作，这样会大大降低系统的性能。而在当前很多应用场景下对性能的要求远远强于传统数据库关注的点，NoSQL 就是为了解决大规模数据与多样数据种类等问题，尤其是中大数据的相关问题。
为什么用数据库？ 数据库比记事本强在哪？ 答案很明显，你的文件很多时候都只能被一个人打开，不能被重复打开。当有几百万数据的时候，你如何去查询操作数据，速度上要快，看起来要清晰直接 数据库比我之前学的XML好在哪？ XML表写索引的时候，很容易被中间断电就打断了，两个表对不上号了咋办？ 安全和备份处理上数据库都有自己的考虑。
MongoDB作为非关系型数据库。还是传统数据库的增删改查有很大的差别的。这里仅仅是将知识点进行了一下提纲挈领，实际用的时候。我们百度一下具体使用方法就可以。
主键：数据库表中对存储数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值(Null).
NoSQL 是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL 采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用 NoSQL 数据库。 在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。
经过上一篇文章的介绍，知道了什么是微信小程序的云开发，知道了微信小程序的云开发其实就是腾讯为我们搭建好的服务器，提供好了数据库，提供好了云存储，提供了云函数相关的功能，通过云函数可以对我们的数据进行加工处理等知识，那么这篇文章就来介绍一下云数据库和云存储的使用。
Mongodb是时下流行的NoSql数据库，它的存储方式是文档式存储，并不是Key-Value形式。关于Mongodb的特点，这里就不多介绍了，大家可以去看看官方说明：http://docs.mongodb.org/manual/ 今天主要来说说Mongodb的三种集群方式的搭建：Replica Set / Sharding / Master-Slaver。这里只说明最简单的集群搭建方式（生产环境），如果有多个节点可以此类推或者查看官方文档。OS是Ubuntu_x64系统，客户端用的是Jav
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动优秀应用案例：MongoDB在京东的应用，作者王勇。
数据库对互联网开发的重要性就不必多说了。作为大数据和AI时代的互联网er，如果你还是只懂MySQL，那你可就火星大发了。下面给大家总结下每个互联网er都必须懂的几种数据库产品：
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
__PyMongo模块主页 下载PyMongo模块时 它会有一个相对应bson模块 也就是说 PyMongo模块的实现是基于和它一起的bson模块的 该bson模块 并非我们用 pip install bson 安装的 bson。 当你的系统环境下 同时具备这两个模块时 PyMongo模块和bson模块的相对应功能便会挂掉 . 比如说报错：ImportError: No module named bson.code 解决方案：在需要bson模块时 将其下载好 放置自己项目的目录下 并改名使用 如：
说到集群，生产环境中很多服务都会进行集群部署，那么 mongodb 的集群都有哪些知识点需要掌握呢
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