mongodb如何缓存数据，mongodb存储文件如何存储

nosql数据库有哪些

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。

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。 文档数据库（Document Database）： 这类数据库以JSON格式或其他自定义格式存储文档数据，支持复杂的数据结构和查询操作。

NoSQL数据库的四种类型包括：键值存储数据库（Key-Value Store）文档型数据库（Document Database）图形数据库（Graph Database）表格数据库（Table-Based Database）键值存储数据库是一种简单的数据存储方式，它使用一个键和一个值来存储数据。

非关系型数据库（NoSQL，Not Only SQL）包括多种类型，如键值存储数据库、文档数据库、列族数据库、图形数据库和对象数据库。键值存储数据库是最早出现的非关系型数据库类型，它以键值对的形式存储数据，例如Amazon的DynamoDB和Redis。

在32位操作系统上，数据库大小限制在约5Gb 空数据库大约占 192Mb 采用 GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。

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。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。

如何把mongodb中的数据读到内存中

1、MongoDB有一个非常酷的设计决策，就是她可以使用内存影射文件（memory-mapped file）来处理对磁盘文件中数据的读写请求。

2、方式一：使用tmpfs作为文件系统 方式二：使用ramfs作为文件系统 这两种方式的思路都差不多，使用一个内存模拟文件系统，由于替换了磁盘文件系统，数据就保留在内存中。方式三：修改源码设置in_memory参数 其实wiredtiger本身就支持将数据保留在内存中不刷盘，MongoDB的内存引擎估计也是利用wt的这一特性。

3、MongoDB Shell Script mongoDB的命令行使用的是类似JavaScript脚本的命令行交互，所以我们可以在shell当中使用JS的一些命令、函数等。 输入mongo命令启动mongo控制台 然后参考官方文档操作mongo数据。

何谓存储策略?通常采用何种方式实现?

1、从数据结构层次理解，栈是一种先进后出的线性表，只要符合先进后出的原则的线性表都是栈。至于采用的存储方式（实现方式）是顺序存储（顺序栈）还是链式存储（链式栈）是没有关系的。堆则是二叉树的一种，有最大堆最小堆，排序算法中有常用的堆排序。

2、数据存储的三种方式包括内存存储器、外存储器和高速缓存存储器。双字宽存储器是指存储器的数据线宽度为两个字（word）宽度，即可以同时传输两个字节的数据。这种存储器通常用于需要高速访问和传输大量数据的应用中，比如视频和图像处理等领域。

3、解决数据的安全存储的策略包括数据加密、用户安全认证、数据备份、使用跟踪过滤器、数据恢复。

4、电脑存储的方式可以分为本地存储和外置存储。本地存储即计算机内部的硬盘存储。外置存储是通过计算机外部的高速传输接口，如USB0接口，将文件存储在外部的存储设备中。外置存储是一种新的存储习惯，它可以更长时间解决我们日常生活、工作中产生的碎片化数据的备份、保管、携带问题。

5、可以采用首先适应算法、最佳(优)适应算法和最坏适应算法三种分配策略之一进行内存分配。 地址转换和存储保护 可变分区存储管理一般采用动态重定位的方式，为实现地址重定位和存储保护，系统设置相应的硬件：基址/限长寄存器(或上界/下界寄存器)、加法器、比较线路等。

MongoDB分页获取数据排序阶段缓存溢出问题

环境：Springboot8 请先阅读：Reactor响应式编程（Flux、Mono）基本用法 Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。

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。

同时由于 oplog 的并行写入，存在尾部乱序和空洞现象，具体来说就是oplog里面的数据顺序可能是和实际数据顺序不一致，并且存在时间的不连续问题。为了解决这个问题，MongoDB采用的是混合逻辑时钟（HLC）来解决的，HLC不止解决乱序和空洞问题，同时也是用来解决分布式系统上事务一致性的方案。

MongoDB提供了Journaling日志的概念，实际上像mysql的bin-log日志，当需要插入的时候会先往日志里面写入记录，再完成实际的数据操作，这样如果出现停电，进程突然中断的情况，可以保障数据不会错误，可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。

排序阶段：复制阶段完成后，reduce任务会进入排序阶段，更确切的说是合并阶段，这个阶段将合并map输出，维持其顺序排列。合并是循环进行的，由合并因子决定每次合并的输出文件数量。但让有可能会产生中间文件。

使用多个mongod进程。我们根据访问模式将数据库拆分成多个进程。②文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据。对于一个层级式的数据结构来说，如果要将这样的数据使用扁平式的，表状的结构来保存数据，这无论是在查询还是获取数据时都十分困难。

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