mongodb每次占用太大空间，mongodb数据量大挂了

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MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

查看目前所使用的数据库。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看。db 图2 查看所使用的数据库查看有哪些数据库。

（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。

开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢。Mongodb是非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。

mongoose.schema和mysql.schema是两种不同的数据库模式设计语言。mongoose.schema是Mongoose库（一个基于Node.js的ODM库）中的一种规范化、声明式的数据模型语法，用于在MongoDB数据库中定义模型和模式。

MongoDB 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。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

MongoDB对数据间的事务关系支持比较弱运维不方便 MongoDB的优势适合那些对数据库具体数据格式不明确或者数据库数据格式经常变化的需求模型，而且对开发者十分友好。

MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，所以完全可以替代MySQL。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：①弱一致性，更能保证用户的访问速度。

MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。

云计算高级，包含开源数据库SQL运维实战、LinuxShell自动化运维编程实战、python自动化运维开发，学完此阶段学员可以实现MySQL数据实时备份、将海量小文件快速到远程主机、构建企业级路由网络、操作数据库、异常处理。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。

在MySQL与PostgreSQL的对比中，PG的JSON格式支持优势总是不断被拿来比较。其实早先MariaDB也有对非结构化的数据进行存储的方案，称为dynamic column，但是方案是通过BLOB类型的方式来存储。

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。高扩展性，存储的数据格式是json格式！缺点：不支持事务，而且开发文档不是很完全，完善。

1、如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。

2、首先，启动MongoDB数据库（不会的可参考我的其他指南，这里不多说），然后再连接MongoDB数据库。如图，使用 mongo命令就可以连接MongoDB数据库了。如图，提示connecting to……，说明连接成功了。

3、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$unwind 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$unwind使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$count操作。说明：查询展示文档数量的总数。

4、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作。

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