mongodb集群数据容量和日志，mongodb统计集合中文档数量

用mongodb专门做日志库合适吗

1、因此，对于需要处理大量数据的应用，如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择。 无结构或半结构化数据：MongoDB的面向文档的特性使得它非常适合存储无结构或半结构化数据。

2、MongoDB对于ETL服务器而言显然不是很合适，它的计算能力还无法跟hadoop、Greenplum媲美，估计计算能力一般（没有测试过）。 对于前端报表展现貌似可以，速度快，支持一定计算能力，并发好。

3、如果对日志保存的时间没有特别严格的要求，只是在总的存储空间上有限制，则可以考虑使用capped collection来存储日志数据。指定一个最大的存储空间或文档数量，当达到阈值时，MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档。

mongodb单集合可以存多少数据

Mongodb可以支持linux ，windows， OS X等操作系统，并且同时相应的支持32位和64位的系统。但是要注意的一点是在32位的系统上数据库的数据总大小有一个2GB的限制。

值的范围可以从0.25GB到10000GB。

MongoDB 的数据文件比较大，通常会超过默认的 500M。这样看来，缓存用了 58G，这还差不多。Resident Pages 左侧的数字是页的数量，页的数量乘以文件系统页大小才是内存使用量。

处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据。此外，MongoDB支持分片，可以将数据分散到多个服务器，以实现数据的水平扩展。

linux下怎么查看mongodb的内存占用情况

你好，根据《linux就该这么学》这本rhel 7教材的讲解，只需要使用top命令，在其输出结果中找到mongodb的进程就可以看到实时更新的 内存占用情况，而且还可以看到CPU占用率，程序状态等等。

可以通过linux自带工具：top、free、du、nmon 等命令配合查看。

内存倒是占得差不多了，基本都是 cached ，也就是文件系统缓存。MongoDB 是通过 mmap 方式让操作系统来处理持久化和缓存的。每个数据文件都直接映射到某个虚拟内存地址。

分区规定 设备管理在 Linux 中，每一个硬件设备都映射到一个系统的文件，对于硬盘、光驱等，IDE 或 SCSI 设备也不例外。

从MongoDB 4开始，默认的WiredTiger内部缓存大小是以下两者中的较大者：例如，在总共有4GB的RAM系统上，WiredTiger缓存将使用5GB的RAM，因为这是总RAM减去1GB后的一半，0.5*(4GB-1GB)=5GB。

/ src / mongo / bson / util / builder.h”里面的 const int BSONObjMaxUserSize = 16 * 1024 * 1024；到你需要的大小，然后重新编译mongodb。但不要改的太大，因为每一个BSON Object都是要全部读进内存里的。

MongoDB应用1——日志分析

MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。

查看是否开启操作日志：nosql ： db.getProfilingStatus()返回：{ was： NumberInt(0)， slowms： NumberInt(100)} 注：was：0表示未开启。

物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。 ● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。

MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。

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适用于什么场景

1、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

2、（4）高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。

3、● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。

4、◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

5、默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。

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