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mongodb日志存储的功能,mongodb日志系统设计
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为什么MongoDB适合大数据的存储
◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
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。
数据模型自由:MongoDB 允许用户创建自由的数据模型,无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。
mongodb使用场景是什么?
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。
● 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。
◆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。
MongoDB和MySQL的区别
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。
占用的空间很大,因为它属于典型空间换时间原则的类型。
MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物 MySQL适用于传统的对关联要求高的方面,MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求,但是两种数据库其实都能胜任大多数需求。
MongoDB应用1——日志分析
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。
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。
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存储数据和文档存储数据的区别?
1、处理数据的方式上存在显著差异。 数据结构:在关系型数据库中,行是表的基本单位,每一行都包含列的数据类型。
2、肯定是存表好,你100万条数据,占4个G,实际上,数据没占多少,主要是索引空间用占用的。但是这个索引空间,必须要的。不然你查询会很慢。你存文档,空间占用的确是少了。如果只是少量数据。
3、(3)文档数据库存储代表软件MongoDB,它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好,同时缺少一种统一查询语言。(4)图形数据库存储代表软件InfoGrid,它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。
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