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老去的MongoDB,未来在哪里?

MongoDB北亚区副总裁苏玉龙认为：“中国是数据大国，而数据就是未来的石油。如何利用好数据，让数据石油助力中国企业腾飞是MongoDB希望在中国达成的事情。随着中国企业数字化转型逐渐走向深入，MongoDB数据库的价值得到不断释放。

鉴于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，整个过程会非常快速；因此，在应用程序发生改变时，你不需要专门的1个DBA去修改数据库模式。缺少专业的数据库管理员如果你没有专业的DBA，同时你也不需要结构化你的数据及做join查询，MongoDB将会是你的首选。

MongoDB可以无缝地调整采集频率，并根据动态生成的时间分区自动处理无序的测量值。最新发布的MongoDB Connector for Apache Kafka实现了在本地支持时间序列，您可以直接从Kafka主题消息中自动创建时间序列集合，使您在收集数据的同时根据需要对数据进行处理和聚合，然后写入到MongoDB的时间序列集合。

有很完善的Java API 他的存储格式是Json的，这对Java来说非常好处理，对javascirpt亦然。运维起来非常方便，你不用专门为它安排一个管理员。它有一个非常活跃的社区(我提出的一个bug在20分钟内就能得到修复。多谢Elliot)他的版本控制非常清楚。

现在，你可能正在开发一个随便玩一玩的网站，或是一个原型，或是那种只考虑开发速度不考虑别的的项目。老实说，对于这种项目，无所谓你用什么样的技术，只要搞定工作就行了。但是，如果你想要在 MongoDB 上搞一个大规模的系统，在上面运行真实的业务，那么，请不要用 MongoDB。转载，仅供参考。

人家MongoDB在官方文档里已经说明了相关策略与参数，只是没明着告诉你这样做会丢数据而已。稍有些系统设计或架构经验的人应该能一眼猜出背后的代码肯定存在丢数据的隐患。不仅如此，Mysql、Nagios等都存在这类会丢数据且不汇报的隐患设计，VMware早期版本甚至会在克隆失败时导致des丢失 + src故障。

微博如何使用大数据存储技术

对于我来说，我对新浪微博使用的技术很少，但是我唯一知道的就是新浪微博，不管是在什么地方，您都会发现微博只能输入150个字，如果多了，那么将无效华同时新浪微博也有很强大的定位功能以及信息向外扩展功能。

三是使用过滤器。通过过滤器的监控，一旦发现数据离开了用户的网络，就自动阻止数据的再次传输。四是数据备份。通过系统容灾、敏感信息集中管控和数据管理等产品，实现端对端的数据保护，确保大数据损坏情况下有备无患和安全管控。

大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。

面向对象的数据库有哪些

1、面向对象的数据库管理系统虽然技术先进，数据库易于开发、维护，但尚未有成熟的产品。国际国内的主导关系型数据库管理系统有ORACLE、SYBASE、INFORMIX和INGRES。这些产品都支持多平台，如UNIX、VMS、WINDOWS，但支持的程度不一样。在下面的分析中会比较他们的平台支持能力。IBM 的DB2也是成熟的关系型数据库。

2、面向对象数据库是一种数据库模式，oracle、postgresql都具有这功能。优点如下：易维护 采用面向对象思想设计的结构，可读性高，由于继承的存在，即使改变需求，那么维护也只是在局部模块，所以维护起来是非常方便和较低成本的。

3、根据存储模型划分，数据库类型主要可分为：网状数据库(Network Database)、关系数据库(Relational Database)、树状数据库(Hierarchical Database)、面向对象数据库(Object-oriented Database)等。商业应用中主要是关系数据库，比如Oracle、DBSybase、MS SQL Server、Informax、MySQL等。

4、Oracle使用PL/SQL语言执行各种操作，具有可开放性、可移植性、可伸缩性等功能。特别是在Oracle 8i中，支持面向对象的功能，如支持类、方法、属性等，使得Oracle 产品成为一种对象/关系型数据库管理系统。目前最新版本是Oracle 11g。

5、数据库对象是数据库的组成部分，常见的有以下几种：1 表（Table ）数据库中的表与我们日常生活中使用的表格类似，它也是由行（Row） 和列（Column）组成的。列由同类的信息组成，每列又称为一个字段，每列的标题称为字段名。行包括了若干列信息项。

6、NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时，它们是最有效的。

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