MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中，我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
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。
NoSQL介绍： NoSQL数据管理系统是目前非常流行的一种非关系性、分布式、不支持ACID设计规范式的数据库；NoSQL简单的数据模型、元数据和数据分离、弱一致 性、高吞吐量、高水平扩展能力和低端硬件集群使其流行的主要原因，而mongodb就是NoSQL数据库一种非常流行的实现方式。 常见的NoSQL数据存储模型列式模型文档类型应用场景：在分布式文件系统之上提供支持随机读写分离的分布式数据库 典型产品：HBase、Hypertable、Cassandra 数据模型：以“列”为中心进行存储，将相同的列存储在
在应用程序开发中，选择适合项目需求的数据库系统至关重要。MySQL、MongoDB和Redis是常见的数据库系统，本文将深入比较它们的优缺点，并为开发者提供在不同场景下的选择建议。
举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的较精确值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“较精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定： 每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从节点可以使用“-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。
（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 在不少公司应用的场景越来越多,实际上有这样一个观念, MONGODB 无法存储核心数据, 无法接触核心业务,核心的数据还应该是传统数据库的天下. REALLY ? 首先要弄清这个问题
文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。 MongoDB介于关系数据库和非关系数据库之间。每一条记录就是一个文档（对应关系数据库的row），一批文档组成文档组（即集合，对应table），可以对文档的某些字段建立索引。可以像关系数据库一样去支持丰富的查询语言。
1.性能优越:快速！在适量级的内存的 MongoDB 的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快，
MongoDB的一大特色就在于其原生的横向扩展能力，具体体现就是分片集。本篇，我们来了解一下MongoDB分片集的机制及其原理。
在选择数据库时，最大的决策之一是选择关系（SQL）或非关系（NoSQL）数据结构。虽然两者都是可行的选择，但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
MongoDB是一种面向文档的数据库，因此在进行数据建模时，其与传统的关系型数据库有所不同。MongoDB支持多种数据关系建模方法，包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。
与关系型数据库相比，MongoDB的优点： ①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度： 举例来说，在 传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例如通过ATM查看账户信息的 时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约” 的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积
转载自 https://blog.csdn.net/cleble/article/details/78325527
MongoDB 是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的，由c++实现的，介于关系数据库和非关系数据库之间，基于分布式文件系统存储的开源数据库产品。目前最新版本: 4.2
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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 对于mongodb和mysql你应该都很清楚了吧，那么他们两个之间的区别你知道吗?很多人对于mongodb和mysql的区别都不是很清楚，下面一起来了解一下吧
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
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
对于那些想面试高级 Java 岗位的同学来说，除了算法属于比较「天方夜谭」的题目外，剩下针对实际工作的题目就属于真正的本事了，热门技术的细节和难点成为了面试时主要考察的内容。
《Java零基础实战》的作者宁楠主动送给了二哥 5 个兑换码，可以免费兑换《案例上手 Spring 全家桶》（价值 99 元）的 GitChat 课程哦。二哥突然想到了一个算法：5 * 99 = 100 * 5 - 5 = 495，哈哈。
分布式计算系统中的一个重要的优点是可靠性。一台服务器的系统崩溃并不影响到其余的服务器。
在分布式系统中，有一些场景需要使用全局唯一 ID ，可以和业务场景有关，比如支付流水号，也可以和业务场景无关，比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID，或者用作事务版本号、分布式链路追踪等等，好的全局唯一 ID 需要具备这些特点：
键值数据库( Key-Value Database）会使用一个哈希表，这个表中有一个特定的key和一个指针指向特定的value。key可以用来定位value，即存储和检索具体的Value。
>>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。
小熊昨天晚上做了一个非常真实的噩梦，有读者朋友催我”怎么又没有发文！让我们等的好辛苦“，今天一睁开眼眼看后台留言，特么，居然是真的！
最近遇到两个问题,wriedtiger引擎到底支持不支持LSM tree , 2 为什么percona的mongodb Dump 了ROCKSDB 的数据库引擎.
RPM是RedHat Package Manager（RedHat软件包管理工具）类似Windows里面的”添加/删除程序”。软件包有几种类型，我们一起来看下：
RPM是RedHat Package Manager（RedHat软件包管理工具）类似Windows里面的"添加/删除程序"。软件包有几种类型，我们一起来看下：
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，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。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 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
现在到了我们总结使用模式构建系列的时候，这是一个很好的机会回顾一下这个系列涵盖的模式所解决的问题，并着重复习每个模式所具有的一些好处以及做出的权衡。关于模式设计，最常见的问题是“我正在设计一个要做某某事情的应用程序，如何对数据建模？”正如我们希望你在学习本系列过程中可以体会到的那样，要回答这个问题，需要考虑很多事情。不过我们提供了一个应用场景示例图，这至少有助于为通用的数据建模提供一些初级的指导。
1. 使用JAVA的UUID生成 算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。
系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题，也常常为这个问题而纠结。生成ID的方法有很多，适应不同的场景、需求以及性能要求。所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略。
1970 年 EFCodd 提出的关系模型的论文“Arelational model of data for large shared databases”，这部分数据有很大一部分关系数据库管理系统（RDBMS）来。简单。
各种数据序列化格式进行比较。基本上，是回答以下问题：“能找到比JSON更好的东西吗？”。 这里找的是用于数据序列化的语言，而不是配置文件。
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：
NoSQL( Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL用于超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mongodb 面试题总结[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
关于MONGODB 可以在那些应用场景中工作,可以去看看MONGODB , 唐建法,唐老师的视频. 基本上MONGODB 可以应用的场景已经非常多了.
摘要：本文整理自 XTransfer 资深 Java 开发工程师、Flink CDC Maintainer 孙家宝在 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
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
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。
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。
日前，MongoDB 推出了Atlas，一个新型DaaS解决方案，它在云上运行MongoDB非常简便、活力且节约成本。无论运行的是一个单机副本集还是一个负载百兆字节的分片集群，Atlas作为一个服务于MongoDB的数据库，都可帮助其轻松运行。 简便性： Atlas操作简便，无需构建、配置或管理服务器；无需备份调度；也无需建立监控或查找安全漏洞。若服务器夜间性能下降，则该系统会对其进行维护。而若出现了一些无法自动解决的问题，也由全天候服务的响应团队帮助用户出面解决。面对其它一些需求，如扩大存储、扩展运行或是
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。
默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，那么MongoDB将很适合你的用例。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。
刚接触ES的小伙伴可能会有这样的疑问: 哪些场景下该使用ES?今天我们主要从市面上一些主流的产品对比分析, 看下那些场景下使用ES, 哪些场景下不适ES. 主要竞品如下: Solr Solr是第一
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