mongodb保存图片性能，mongodb save

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为什么MongoDB适合大数据的存储

1、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。

2、因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构。

3、可扩展性 MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量。

1、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。

2、）普通插入性能（插入的数据每条大约在1KB左右）2）批量插入性能（使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高。

3、在mongo中也提供了一个explain()方法，该方法能够提供大量与查询相关的信息。对于速度比较慢的查询来说，它是最重要的性能分析工具之一。通过查看一个查询的explain()输出信息，可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的。

4、MongoDB提供了两种内置分析数据的方法：Map Reduce和Aggregation框架。MR非常灵活，很容易部署。它通过分区工作良好，并允许大量输出。MR在MongoDB v4中，通过使用JavaScript引擎把Spider Monkey替换成V8，性能提升很多。

5、这时候当我们查看 rs.status() 状态的时候就会出现 “error RS102 too stale to catch up” 的错误。最后在数据继续插入的情况下，使用 rs.remove() 移除 2 个SECONDARY 后，插入又恢复了原来的速度。

6、MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异，oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection）。

1、● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。

2、我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升。或者schema-free的使用场景。

3、◆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。

4、使用场景：MongoDB是通用功能的非RESTful风格的 NoSQL 数据库. 文档以 BSON 格式存储，主要用于存储数据。Elasticsearch 是分布式全文检索引擎，可以提供实时Restful风格API处理海量面向文档的数据。

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