mongodb適合存儲什麼數據

㈠ 哪些數據需要用mongodb存儲

你說的這種情況在mongdb中直接是橫向把所有信息展開的，例如課程信息表，那它會把課程分類也包含進去，只要涉及到頁面的查詢信息都會包含在這張表中，相當於一個表去處理一個頁面的查詢。
例如 班級表(1 1班 , 2 2班 , 3 3班)
學生表(01 1 張三 , 02 1 李四 , 03 2 王五) --中間的 1 2 表示班級id
這種是在關系資料庫中很常見的設計，但在mongdb中會變為
班級表(1 1班 , 2 2班 , 3 3班)
學生表(01 張三 1 1班 , 02 李四 1 1班 , 03 王五 2 2班)

㈡ mongoDB閫傜敤浠涔堝満鍚堝憿錛

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㈢ mongodb資料庫適合做什麼

mongodb眾所周知不支持事務，所以需要強事務的業務根本不能考慮mongodb。
mongodb的優勢就是文檔存儲:
1. 業務經常變動，需要不時的添加欄位，那麼mongodb比較適合，關系型資料庫添加欄位的復雜度也還好
2. 嵌套文檔，業務數據比較復雜，適合嵌套文檔式存儲，那麼mongodb非常合適，這個關系型資料庫比較難搞，雖然MySQL和pg也有文檔存儲，但MySQL的不成熟，pg畢竟現在生產中使用還是偏少，個人也不了解，這里不談。但這不僅僅這一點優勢，具體下面會細說。
3. upsert支持，查詢速度也不慢
4. 高可用的副本集支持
5. 查詢語法非常豐富，嵌套文檔查詢功能非常強大，不是重度用戶可能不能理解
下面說說一個具體的使用事例:
項目的一條數據在10kb左右，如果使用關系型資料庫那麼需要將這條數據拆分成大概幾百條左右，建造多個表，設計較復雜，這種數據大概在一百萬條左右，想想拆分後在十幾億的數據量就可怕。打平後的數據什麼DB也都可以拿下，只是一百萬變十幾億比較恐怖而已。
如果採用MySQL存儲，每次查詢需要使用外鍵查詢多個表，從這些表中拉取數據，性能肯定要下降很多，比不上只在一個表查詢，而且只拉取少兩個數量級的數據。查詢也還好，業務允許可以對結果做緩存，放到redis里去。
但是重點來了，需求要增量更新部分數據，這時候需要更新多個表，根本沒法做到原子性（注意事務不是原子操作），當然也可以使用cas等技術補償，達到最終一致性。但使用mongodb存儲只需要update一條數據，對相應的嵌套文檔中內容更新，可以做到原子性，是不是很方便？
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具體說說該項目的難點，查詢無法使用緩存，可能會很吃驚，但是業務決定了確實做不了，而且增量更新的量達到上萬的QPS，如果不能保證原子性想想多麼可怕！
所以mongodb在這里幫了大忙，關系型資料庫解決不了這個難題。
有人可能要問，mongodb沒有事務，上游數據寫入也會有問題，你不可能所有數據都存一個表吧？
當然不是的，我們mongodb里的數據是從MySQL中清洗出來存到mongodb中的，mongodb只做單點的業務需求，綜合的數據還是在MySQL中。
此項目我們用了上百個副本集，保證系統的高可用，這些副本集配置只要一條shell就搞定，如果用MySQL的主從不知道怎麼配（我自己不懂），估計DBA得忙死，而該項目完全不需要也沒用到DBA。
說了這么多mongo的優點，也說說他的缺點:
1. 查詢優化器和MySQL沒法比
2. 不支持reload，只能冷重啟，初始化配置的時候比較麻煩
3. 沒有事務，不敢存儲第一手數據，多用來做備份數據的存儲
mongodb可以做很多事情，取決於你腦洞，性能不差，存一些相對不重要的數據，mongodb嵌套文檔功能強大，多看看官方文檔挖掘挖掘有用信息，每次都能發現驚喜。

㈣ mongodb是非結構化資料庫嗎

Mongodb用於存儲非結構化數據，尤其擅長存儲json格式的數據。存儲的量大概在10億級別，再往上性能就下降了，除非另外分庫。
Hbase是架構在hdfs上的列式存儲，擅長rowkey的快速查詢，但模糊匹配查詢（其實是前模糊或全模糊）不擅長，但存儲的量可以達到百億甚至以上，比mongodb的存儲量大多了。

㈤ mongodb鏄鍏崇郴鍨嬫暟鎹搴撳悧

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㈥ mongodb是什麼

MongoDB是一個基於分布式文件存儲 的資料庫。由C++語言編寫。旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。
MongoDB是一個介於關系資料庫和非關系資料庫之間的產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。它支持的數據結構
非常鬆散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是它支持的查詢語言非常強大，其語法有點
類似於面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。