摘要: 原创出处 http://www.mongoing.com/archives/3609 「张友东」欢迎转载，保留摘要，谢谢！ 月初在云栖社区上发起了一个 MongoDB 使用场景及运维管理问题交
MongoDB 是一种文档型数据库（官网：https://www.mongodb.com/），由于它的高可用性、高扩展性和高性能而被广泛应用于大数据、云计算等领域。本篇文章将详细介绍 MongoDB 的概念、特点以及使用场景，并分析三款常用的 MongoDB 可视化管理工具。
MongoDb中集合概念就是关系型数据库中的表，本文讨论的内容主要集中在MongoDb数据库库设计集合时关键原则和常见的设计误区。
本文讨论MongoDB中数组使用的相关注意事项，默认读者对MongoDB中数组的概念和使用场景有一定了解。文章中将涉及到以下内容
MongoDB已经日益成为流程和主流的数据库了，原因有两个：第一个就是技术优势，第二就是便利性，个人使用部署都很方便。 MongoDB的优缺点，以及使用场景 优点： 面向文档存储（自由读高，不需要定义表的结构，即存即用） 更高的写入负载，插入，更改快速 高效存储二进制大对象（照片、视频等） 复制和故障切换支持 Auto-Sharding自动分片支持云级扩展性 缺点 不支持事物 占用空间大 使用场景 所以MongoDB更擅长处理大数量的自由度高切不重要的表单。 安装部分 1、首先要去官网下载安装包，企业版和社
针对MongoDB中数据库字段的存储字符长度的疑问，本文采用提出问题假设，描述使用场景，给出对应的接入方案的方式，探讨MongoDB数据建模中字段存储和展示相关的问题，为基于MongoDB的数据库建模提供参考。
>>Redis Redis的优点： 支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算） 支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。 支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。 单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。 支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。 支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。
参考文章-https://www.cnblogs.com/melonjiang/p/6536876.html
MongoDB 是一种文档数据库，支持对文档进行原子性操作，但对于跨文档事务的支持一直较弱。从 MongoDB 4.0 开始，它支持了多文档事务，使得开发者可以在 MongoDB 中使用 ACID 事务。
memory 内存引擎，NoSQL最大的特点： 1、默认支持分布式（内置分布式解决方案） 2、高性能，高可用性和可伸缩性
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
数据集设计模式，MongoDB在官方文档https://docs.mongodb.com/ecosystem/ 中的use cases部分提供了详细的参考内容。
6. HashMap 如果一直 put 元素会怎么样？hashcode 全都相同如何？equals 方法都相同
6. HashMap 如果一直 put 元素会怎么样？hashcode 全都相同如何？equals 方法都相同 如何？
Redis 因为其丰富的数据类型备受欢迎，因为其数据类型的丰富，也让 Redis 除了当作缓存之外还有许多的场景可以使用。我将常见的数据类型的使用场景进行了整理。
转载自 https://blog.csdn.net/cleble/article/details/78325527
来自：cnblogs.com/java-spring/p/9488227.html
MongoDB最明显的优势之一就是文档数据模型。它在模式设计和开发周期中均提供了很大的灵活性。用MongoDB文档可以很容易地处理那些不知道之后会需要哪些字段的场景。然而，有些时候当结构是已知的，并且能够被填充或扩充时，会使设计简单得多。这就是我们可以使用预分配模式的地方。
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配置完成很多同养的事情。
MySQL 是由 Oracle 公司开发，发布和支持的受欢迎的开源关系数据库管理系统（RDBMS Relational Database Management System）。在 WEB 应用方面，MySQL 是最好的 RDBMS。 与其他关系数据库管理系统一样，MySQL 将数据存储在表中，并使用结构化查询语言（SQL）来进行数据库访问。 在 MySQL 中，您可以根据需要预先定义数据库模式，并设置规则来管理表中字段之间的关系。 在 MySQL 中，相关信息可能存储在单独的表中，但通过使用关联查询来关联。通过使用这种方式，使得数据重复量被最小化。
有关 MongoDB 是什么，MongoDB 如何用，如何发挥最大优势的相关问题，欢迎大家交流探讨。
导语：2017年6月3日，MongoDB用户组大会在北京召开，腾讯网络媒体事业群数据库工程师周奇作为演讲嘉宾，分享了MongoDB在腾讯网媒产品的使用场景，以下为PPT演讲内容稿。 演讲嘉宾：腾讯网
MongoDB是一个NoSQL的非关系型数据库 ，支持海量数据存储，高性能的读写。
傻呀，干嘛不使用全文检索工具lucene或者分布式搜索Elasticsearch来优化搜索服务。
Apache HBase是一种NoSQL键/值存储系统，它在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上运行。
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).
本篇文章主要介绍Nosql的一些东西，以及Nosql中比较火的三个数据库Redis、Memcache、MongoDB特点、区别以及应用场景。
不知道大家在使用MongoDB的时候有没有遇到突然想要一个集群但是手边又没有的时候？特别是我已经升级到4.0了，突然想要一个3.2的集群怎么办？然后去下载，改配置文件，启动，修改复制集，添加分片，一番折腾弄好了连自己想干什么都忘了。
有一种说法，生命中唯一不变的东西就是变化。这同样适用于数据库模式。我们会想要获取我们曾经认为不需要的信息。或者一些新上线的服务需要包含在数据库记录中。不管变更背后的原因是什么，一段时间之后，我们不可避免地需要对应用程序中的底层模式设计进行更改。虽然这经常会在传统的表格数据库系统中带来一些挑战甚至是麻烦，但在MongoDB中，我们可以使用模式版本控制来简化这一过程。
不同的Nosql，其实应用的场景各有不同，所以我们应该先了解不同Nosql之间的差别，然后分析什么才是最适合我使用的Nosql。 Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，sqlserver一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这
比如经常变动的需求，有些需求在开发告一段落后，预估还有变动看似不合理，其实在现实中处处可见，需求不完善，需求不明确，需求由于某些原因修改。
关于Docker的基础知识相关内容基本上写完了，剩下的就是需要我们去多多熟练学习了。 一篇知识的完毕，不是结束，而是另外的一个开始。我们接下来的系列文章就是Mongodb的知识。 我们也会跟Docker一样逐步的从基础知识开始深入了解。 那么就开始我们Mongodb的学习之旅吧
它是mongodb的一个子模块,使用GridFS可以基于mongodb来持久存储文件.并且支持分布式应用(文件分布存储和读取).GridFS是mongodb中用户存储大对象的工具,对于mongodb,BSON格式的数据(文档)存储有尺寸限制,最大为16M.但是在实际系统开发中,经常会有上传图片或者文件的功能,这些文件可能尺寸会很大..我们可以借用Gridfs来辅助实现这些文件的管理. Mongo GFS的文件表是由 表名.files和 表名.chunks 构成，前者是文件信息构成，后者是文件的内容，两者通过
Mongodb的索引和其它关系型数据库索引很类似，索引是一个存储结构，其存储的内容是数据文档持久化的位置信息。一个数据集合和一本书来对比，那么索引就是书对应的目录，其作用就是加快查询效率。索引在加快查询效率的同时，在更新、删除、新增数据时也会影响数据变更效率，因为每一次数据变更都会更新一次索引。所以在索引使用时也需要慎重。
Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，ora
关于 B 树与 B+ 树，网上有一个比较经典的问题：为什么 MongoDb 使用 B 树，而 MySQL 索引使用 B+ 树？
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。
引言：设计数据存储方案时，Feed流、IM消息、订单等一些典型业务场景的，都有比较多的技术文章和教学课程；在线Excel场景下的文章却很匮乏，所以把自己近期对在线Excel存储选型的一些思考写下来，和大家一起交流。
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。
项目方面：项目闪光点、优化点、涉及到的关键技术这些基本都会问，事先最好准备一下、如果有开源项目经验就更好。
在实际的开发中，最常见的是前端有你多个要查询的条件，但是不一定每个条件都是必须的，很多情况下是只需要查询一条或者全部，那是如何应对这种条件是动态的情况呢。
很多同学技术能力很强，架构设计也做得很好，但是在给别人讲解的时候，总感觉像是“茶壶里煮饺子，有货倒不出”。
数据库中存的数据类型，不一定是前端需要的类型。比如，数据库中 学生collection(集合|表)
以数据为中心的信息化社会，数据库可以看做是所有应用程序成功运行的核心。而结合云计算，数据库的高可用性能够被放大到极致，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。
基础篇 基本功 面向对象的特征 final, finally, finalize 的区别 int 和 Integer 有什么区别 重载和重写的区别 抽象类和接口有什么区别 说说反射的用途及实现 说说自定义注解的场景及实现 HTTP 请求的 GET 与 POST 方式的区别 session 与 cookie 区别 session 分布式处理 JDBC 流程 MVC 设计思想 equals 与 == 的区别 集合 List 和 Set 区别 List 和 Map 区别 Arraylist 与 LinkedLis
前段时间因为团队调整，大部分时间放在了团队上，这系列的更新又耽误了一下。但既然承诺持久更新，那就不会落下，今天开始继续更新这部分的内容！
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