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是一款功能完善的分布式文档数据库，在高性能、动态扩缩容、高可用、易部署、易使用、海量数据存储等方面拥有天然优势。虽然MongoDB有很多优势，但是在国内缺存在不少的误解，影响力有待提升。
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。
偶然看到一个视频，关于mongodb 的 10 erformance tuning TIPS ， 介绍这与下面的三位是同时期的IT 工作者，下面图中的三位就没有必要介绍了，都是 big potato，介绍者写过图中的这些书籍。
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。
我们对这两种数据库进行了深入的基准测试研究，应用了超过133项测量指标进行全面比较。以下是测试结果。
Meteor默认使用MongoDB作为数据库，虽然它正对Mongo进行了封装，但当应用扩大后，对于MongoDB性能调优的了解也是必不可少的。本文来自OneAPM，教给你使用MongoDB所需要了解的8个方面。 应用性能高低依赖于数据库性能，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。 本文针对实时监控 MongoD
MongoDB中文社区年终大会将于2021年1月8日在上海召开。本次大会的主题是重新认识MongoDB|MongoDB，More than Document Database。在大会开始前，我们采访了MongoDB官方及MongoDB中文社区合作伙伴锦木，看下锦木眼中的MongoDB是怎么样的。
本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用，采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益，主要包括：高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益，极大的降低了业务存储成本，并提高了业务迭代开发效率。 一、业务场景 腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端，实现以货的数字化为基础的企业数字化升级，包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和会员通三个子产品组成。 更多信息可以访问腾讯优码官方网站获得： https://uma.qq.com/ 腾讯优码整体
随着数据量和查询需求的增长，索引在数据库性能优化中扮演着至关重要的角色。在MongoDB 3.0之前，创建或重建索引的过程可能会阻塞数据库的其他操作，导致性能下降和用户体验不佳。为了解决这个问题，MongoDB 3.0引入了后台索引构建功能，使索引创建过程与其他操作并行进行，从而提高了性能和可用性。接下来，将详细介绍MongoDB 3.0后台索引构建功能的使用方法和优势。
在不知道如何运行某个数据库的情况下，请不要在该数据库上运行基准测试。本篇案例很好的解释了原因。
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。
MongoDB 更类似 MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询 JSON 数据，能存储海量数据，但是不支持事务。 Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，支持多种类型的数据结构，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。 MongoDB和Redis的区别是什么 1、内存管理机制 Redis 数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的 LRU 算法删除数据。 MongoDB 数据存在内存，由 linux系统 mmap 实现，当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。 2、支持的数据结构 Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。 MongoDB 数据结构比较单一，但是支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。 3、数据量和性能： 当物理内存够用的时候，redis>mongodb>mysql 当物理内存不够用的时候，redis和mongodb都会使用虚拟内存。 实际上如果redis要开始虚拟内存，那很明显要么加内存条，要么你换个数据库了。 但是，mongodb不一样，只要，业务上能保证，冷热数据的读写比，使得热数据在物理内存中，mmap的交换较少。 mongodb还是能够保证性能。 4、性能 mongodb依赖内存，TPS较高；Redis依赖内存，TPS非常高。性能上Redis优于MongoDB。 5、可靠性 mongodb从1.8版本后，采用binlog方式（MySQL同样采用该方式）支持持久化，增加可靠性； Redis依赖快照进行持久化；AOF增强可靠性；增强可靠性的同时，影响访问性能。 可靠性上MongoDB优于Redis。 6、数据分析 mongodb内置数据分析功能（mapreduce）；而Redis不支持。 7、事务支持情况 Redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行；mongodb不支持事务。 8、集群 MongoDB 集群技术比较成熟，Redis从3.0开始支持集群。
如果你已经完成了自己新的MongoDB应用程序的开发，并且现在正准备将它部署进产品中，那么你和你的运营团队需要讨论一些关键的问题： 最佳部署实践是什么？ 为了确保应用程序满足它所必须的服务层次我们需要监控哪些关键指标？ 如何能够确定添加分片的时机？ 有哪些工具可以对数据库进行备份和恢复？ 怎样才能安全地访问所有新的实时大数据？ 本文介绍了硬件选择、扩展、HA和监控。在查看详细信息之前，首先让我们处理一个最常见的问题： 部署MongoDB和部署RDBMS有什么不同？ 你会发现MongoDB作为一个文档
一、什么是MongoDB？ MongoDB是一个开源的，基于分布式的，面向文档存储的非关系型数据库，使用JSON风格来存储数据。其也是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB由C
在当今互联网时代，数据是任何应用的核心。为了更有效地存储和检索数据，许多开发者和组织转向了NoSQL数据库，其中MongoDB是一个备受关注的解决方案。MongoDB是一个开源的文档型数据库，以其灵活性、可扩展性和高性能而闻名。本文将介绍MongoDB的使用、原理以及其在现代应用程序中的角色。
MongoDB Manual (Version 4.2）> Administration > Monitoring for MongoDB
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》。
MongoDB是一种流行的文档型数据库，被广泛用于Web应用程序、大数据分析、云计算等领域。本文将介绍MongoDB的基本概念和主要特点，并探讨其在典型应用场景中的应用。
转载自 https://blog.csdn.net/cleble/article/details/78325527
MongoDB 更类似 MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询 JSON 数据，能存储海量数据，但是不支持事务。
MongoDB的数据模型基于文档，这是一种由键值对组成的数据结构，类似于JSON。每个文档都有一个唯一的_id字段作为主键，用于在集合中唯一标识该文档。文档之间可以嵌套，这种灵活的数据结构使得MongoDB非常适合存储半结构化数据。
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>>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。
MongoDB 2.4已经发布，该版本增加了一些新特性，如文本搜索、基于哈希的分片、更好的地理空间功能、支持GeoJSON以及一些性能和工具方面的提升。我们还和10gen讨论了MongoDB接下来的路线图。 一些关键的提升如下： 引入了文本搜索，现在是一个测试功能，支持15种语言的词干和断词 基于哈希的分片，用于数据交叉传播时不能轻易预测任何自然分片键的情况 地理空间索引和GeoJSON支持 安全提升——新的模块化身份认证系统、与Kerberos集成以及基于角色的访问控制 一些性能提升，最重要的一项是针对计
MongoDB是一个基于分布式文件存储的NoSQL数据库，它是当前最流行的NoSQL数据库之一。MongoDB具有很多优点和特点，使其成为了一种非常受欢迎的数据库选择。下面将详细介绍MongoDB的特点和优势，并给出一些示例。
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
本文来自OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年深圳Qcon全球软件开发大会《专题：现代数据架构》专场、dbaplus专场：万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践、mongodb2020年终盛会分享，分享内容如下(体验万亿级mongodb服务层、存储引擎、高并发线程模型、异地多活容灾等实现细节）。
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑（上），本次我们分享来自答疑内容核心18问，包括内容如下：
Orange Digital Orange Digital 是法国电信的子公司，负责向英国的EE（英国最大的移动数字服务提供商）和全欧洲的Orange输送数字服务。Orange Digital 维护者网站Orange (www.orange.co.uk (link is external))、 Orange World和Orange Business站点, 同时也拥有部分EE的数字资产。 简介 Orange为用户提供多平台交互使用体验，吸引着网络上450万忠诚的用户和230万移动设备使用者。公司致力于创
欢迎阅读MongoDB性能最佳实践系列博客的第二篇。在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
大家好，我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue，本篇文章将介绍MongoDB 性能优化等方面的攻略。
经常看本号的朋友可能感觉到下半年的MONGODB 的东西开始增多了，之前写的MONGODB 的东西其实是不深刻的，最近换了工作单位后，明显感受到这个“新地方” 对于mongodb 的需求与实际应用的极大反差。这里有本地最大的 POSTGRESQL 数据库集合，几十套的POSTGRESQL 都在几个T 以上的级别，问题也很明显，在架构设计中有了业务的逻辑分库， 也有设计关于物理分库的自行设计的中间件，随着数据量的蜂拥而至，数据库的分库还是在疯狂的进行，可能很快POSTGRESQL 的数据库数量就要突破40套，套套都是N 个T ，MYSQL 也是同样的问题，数据库也在疯狂的分库，分表中。
MongoDB是一个面向文档的数据库，它以BSON（Binary JSON）格式存储数据。与关系型数据库不同，MongoDB没有固定的表结构，允许存储不同结构和类型的数据。这使得MongoDB非常适合处理半结构化和非结构化数据，如日志、社交媒体数据等。
相信很多同学对MongoDB这个非关系型数据库都应该挺熟悉的，在一些高性能、动态扩缩容、高可用、海量数据存储、数据价值较低、高扩展的业务场景下MongoDB可能是我们的首选，因为MongoDB通常能让我们以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）。接下来的一个月博主将会从基础出发，编写一个关于使用MongoDB从入门到实战的相关教程，该项目后端使用的是.NET7、前端页面使用Blazor、使用MongoDB存储数据，更多相关内容大家可以看目录中的MongoDB从入门到实战的相关教程。该系列教程可作为.NET Core入门项目进行学习，感兴趣的小伙伴可以关注博主和我一起学习共同进步。
一、什么是MongoDB ? 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 旨在为WEB应用
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
MongoDB（来自于英文单词“Humongous”，中文含义为“庞大”）是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及 各类应用程序的开源数据库。作为一个适用于敏捷开发的数据库，MongoDB的数据模式可以随着应用程序的发 展而灵活地更新。与此同时，它也为开发人员 提供了传统数据库的功能：二级索引，完整的查询系统以及严格 一致性等等。 MongoDB能够使企业更加具有敏捷性和可扩展性，各种规模的企业都可以通过使用MongoDB来 创建新的应用，提高与客户之间的工作效率，加快产品上市时间，以及降低企业成本。
在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
MongoDB是当今最受欢迎的非关系型数据库之一，它支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、文本索引和地理空间索引等。稀疏索引是MongoDB中一种特殊的索引类型，用于对缺少某个字段值的文档进行索引。与普通索引不同，稀疏索引可以帮助MongoDB应用程序优化查询性能、减少存储空间，提高数据访问效率。
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构，特别是B+树，在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构，它通过维护有序的数据和平衡的树形态，确保了高效的查询、插入和删除操作。
更多内容请见原文，原文转载自： https://blog.csdn.net/weixin_44519496/article/details/120615596
MongoDB是一种非关系型数据库，它的数据建模原则与传统的关系型数据库略有不同。在使用MongoDB进行数据建模时，需要遵循以下基本原则：
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。
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。
导语 | 腾讯云MongoDB目前广泛应用于游戏、电商、ugc、物联网等场景，为了更好地为客户提供服务，腾讯数据库团队对MongoDB进行升级，诞生了青胜于蓝的腾讯云MongoDB 4.2版本，并且已经正式在腾讯云发布啦，让我们一起来看看新版有哪些亮点吧~ 一、 CMongo 介绍 MongoDB作为时下最流行的nosql数据库，是一款集高性能、分布式、易扩展等特性为一身的文档型数据库，同时其易用性和功能丰富程度是其他同类产品所不能比拟的。 CMongo是腾讯云数据库联合团队基于开源Mongo
对大多数应用环境来说，数据库是一个关键要素。如何存储数据以及在哪里存储数据，对整个系统的性能会产生巨大影响。因此，在做开发之前，数据库的选择肯定是最重要的决定之一。对数据库进行性能测试有助于你达成此项决定，这也是你在开发过程中的一项重要工作。
MongoDB主要使用B+树作为其索引结构。B+树是一种自平衡的树，能够保持数据有序，并且允许对数据进行高效的插入、删除和查找操作。索引条目由键值对和指向相应文档的指针组成。当执行查询时，MongoDB会首先检查是否有可用的索引。如果存在合适的索引，MongoDB会使用该索引快速定位到数据集中的相关文档，从而避免全表扫描。
上一节我们讲述了数据库容器化之持久保存数据，本节将讲诉MongoDB容器化实践，并且接下来将逐步讲解其他数据库（MySql、Redis等等）的容器化实践，然后将讲诉一些分布式架构的项目实践。
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