mongodb线程，mongodb 多线程

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mongoDB提供的c++查询接口能不能支持多线程操作

数据库貌似没得选啊，MySQL肯定是可以的，但是需要对一条完整的业务数据进行拆分到多个表中，这对高并发写可能会有影响，一次要锁住多个表的多条数据，对代码的要求肯定很高，具体没有尝试过，只是猜测。

它支持各种数据模型，并提供了许多用于查询、聚合和索引的机制。它还提供了许多内置的聚合管道，使得数据分析和处理变得更加容易。

做个小网站(例如：一个小的留言板，支持用户登录，Cookie/Session，增、删、改、查，上传图片附件，分页显示)买个域名，租个空间，做个自己的网站。

应用系统还可以使用MongoDB Stitch的软件开发包访问移动客户端或后台数据，帮助开发人员通过他们希望的任意方式查询移动终端数据和物联网数据，包括本地读写、本地JSON存储、索引和聚合。

mongodb更吃内存，因为当mongo发现内存不够的时候，是以2的指数级别来申请内存的。所以一般都建议把mongodb单独放。其实可以说redis更像缓存机制，cookie，也可以设定数据的过期时间，当然也可以永久存储（但是好像稍逊色？）。

mongodb实现语言是 C++ ，协议是BSON、自定义二进制而redis实现语言是 C/C++，协议是类Telnet。

Mogodb简介：mogodb是一种文档性的数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。redis可以用hash存放简单关系型数据。

1、以下是常见的NoSQL数据库类型：键值存储（Key-Value Store）：这类数据库以键值对的形式存储数据，通常提供简单的数据检索功能。Redis就是一种流行的键值存储数据库。

2、key-value键值存储数据库：相关产品： Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.主要应用：内容缓存，处理大量数据的高负载访问，也用于系统日志。优点：查找速度快，大量操作时性能高。

3、常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。

4、常见的Nosql数据库有：Redis数据库 Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key－Value数据库，并提供多种语言的API。

5、常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等，并且不同类型的NoSQL数据库在不同的场景下都有各自的优劣势。

1、BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。

2、高性能：MongoDB 使用其独特的内存存储和查询技术，可以提供极高的性能。这使得 MongoDB 成为高性能数据存储解决方案的首选。灵活性：MongoDB 支持多种编程语言和框架，可以方便地应用于不同的应用程序中。

3、MongoDB 是一个开源的、高可用性的、面向文档的 NoSQL 数据库。它是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的新型数据库，它提供了类似于关系型数据库的语法和功能，同时又具有非关系型数据库的灵活性和可扩展性。

4、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。

5、MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施：合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。创建合适的索引，以加速查询速度。配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。

1、是用50*2=100s；由于化肥时间太长决定使用多线程，程序中并发了10个线程去查询，本来以为值需要2*50/10=10s钟就可以完成，结果发现最终总时间还是用了100s 郁闷。。

2、Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。

3、mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。和memcached更为接近的是redis。

4、看出错信息是你的线程使用太多了，超过了mongodb连接的最大线程数50，导致多余的线程一直在等待连接。你可以把线程数设小一点。

5、优化 MongoDB 集群负载均衡：在实际生产环境中，数据访问热度和节点性能差异可能导致某些节点超载。

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