mongodb4.0海量数据存储，mongodb支持海量数据存储

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MySQL和MongoDB的使用场景

(3)mongodb本身的failover机制，无需使用如mha之类的方式实现。将mongodb作为类似redis ，memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析。

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。

再来分析下应用场景，如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用，即这里mysql与mongodb 属于平行级别，那么，这样的使用可能有以下几种情况的考量：(1)mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。

-**数据存储模型：**关系型数据库（如MySQL、SQLServer、Oracle）采用表格形式的数据存储，而NoSQL数据库（如MongoDB、CouchDB）采用不同的数据模型，如文档型、键值对、列存储等。

PostgreSQL：PostgreSQL是一种强大的开源关系型数据库，具有丰富的特性和高度可扩展性。它支持复杂的查询和数据类型，提供高级的事务处理和数据完整性保护。PostgreSQL适用于需要处理复杂数据结构和大规模数据集的应用。MongoDB：MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，采用文档型存储结构。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,为WEB应用提供高性能的数据存...

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。

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。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

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 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。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

mongodb的数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，这样提高查询效率，所谓内存数据映射，所以mongodb本身很吃内存，不过0版本以后会好很多。

这类端口的数据库是mongodb数据库。mongodb是一个基于分布式文件存储的面向文档的数据库，由“c++”等语言编写，旨在为web应用提供可扩展、高性能的数据存储解决方案。所有的mongos数据库服务都使用30000端口。

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。

mongodb单集合可以存多少数据

官方网站有关于这个问题的说明（Using a Large Number of Collections）。默认情况下，MongoDB 的每个数据库的命名空间保存在一个 16MB 的 .ns 文件中，平均每个命名占用约 628 字节，也即整个数据库的命名空间的上限约为 24000。每一个集合、索引都将占用一个命名空间。

没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。 (1)MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON(类JSON)作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。使用这样的数据模型，使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力，吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强。

MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。MongoDB将数据存储为文档，而文档是具有键值对的数据结构，键的类型可以是字符串、数组、对象等，值的类型可以是字符串、数字、日期、数组等。

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。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据。

● 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在社交网络、媒体或物联网（IoT）等应用场景中处理非结构化数据时，该数据库更为合适。需要进行大量的读写、索引、嵌入等操作的场景，并且需要数据可扩展可变化，例如内容管理、个性化推荐等领域。上述就是MySQL和MongoDB的使用场景的具体介绍，供网友们借鉴参考。

◆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。自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。

为什么MongoDB适合大数据的存储

1、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。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。

2、如果用户信息是会有更新的情况那就必须存user_id，然后另外获取（通常在用户登录的时候已经获取并配合redis进行存储调用）还有就是不要忽略mongodb的存储读取速度，这个是mongodb的优势所在。就个人而言我所有的项目都是讲用户分开存储然后通过user id调用的。

3、MongoDB支持二维空间索引，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。表结构不明确，且数据在不断变大在一些传统RDBMS中，增加一个字段会锁住整个数据库/表，或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。通常发生在数据表大于1G的时候（当大于1TB时更甚）。

4、◆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。自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

关于mongodb4.0海量数据存储和mongodb支持海量数据存储的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。