mongodb漏斗算法，mongodb graphlookup

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为什么MongoDB会丢数据

1、你可以查一下，mongodb的bug，你插入保存以后需要调一下getlasterror()，否则MongoDB就不会在确认数据库写操作完成就返回了，不知道是不是这个原因。

2、user_id自然都是大于0的。你要检查一下user_id的类型，如果它不是整型，你用大于0应该是找不到。我想我遇到这样的事情，可能结果和你一样。如果实在走不通，就试着先find()，再自己做过滤，速度也是很快的。

3、第2点，如果你没有开journal(默认已打开），遇到断电或者程序crash的情况，可能会丢失30ms内的数据。

4、mongoose 连接 MongoDB，但是查不出数据，可能有以下原因：数据库连接失败。请检查您的数据库连接是否正确。查询语句有误。请检查您的查询语句是否正确。数据库中没有数据。请检查您的数据库中是否有数据。

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？）。

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）。

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。

就Redis和MongoDB来说，大家一般称之为Redis缓存、MongoDB数据库。

1、一致性也不同：redis支持事物，仅能保证事物中的操作按顺序实行，而mongodb不支持事物，靠客户端自身保证。

2、MongoDB和Redis的区别是什么内存管理机制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。

3、MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。

4、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）。

5、性能都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈。总体来讲，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb。操作的便利性 memcache 数据结构单一。

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。

nosql数据库有哪些呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧！常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。

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。

例如： CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。（编注2：master-master复制：是一种数据库同步方法，允许数据在一组计算机之间共享数据，并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。

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。

而随着数据资源、数据消费习惯和数据驱动型场景发生巨大变化，用户需求与传统数据库之间的供需矛盾日渐突出，使得HTAP这种具备“同时支持OLTP和OLAP、创新计算存储框架、去ETL”等特征的新时代数据库成为不可阻挡的趋势。

而如今用HTAP云计算再加上数据库，可以使得运营的成本更加的低，而且运营的效率更加灵活，这肯定会成为未来数据库发展的一个免不了的主旋律。

HTAP 同时支持 OLTP 和 OLAP 场景，需要创新的计算存储框架，在一份数据上保证事务的同时支持实时分析，省去费时的 ETL 过程。

在2023年的云数据库盛会上，百度云的创新之作——原生数据库GaiaDB凭借其独特的HTAP（Hybrid Transactional and Analytical Processing）与多地多活技术，引起了业界的广泛关注。

在OLTP场景下，它尤其凸显价值，通过提升在线分析能力，将核心业务数据和高价值分析数据整合，助力企业实时决策。同时，HTAP与云服务的结合，简化了数据库部署，满足了多元化用户群体的需求，成为行业发展的新趋势。

“在Oracle架构之上，还需要升级满足新需求”。于是天云数据自主研发HTAP国产分布式数据库Hubble。

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