mongodb有哪些应用领域 mongodb使用前景

本文目录一览：

1、东方航空到底用MongoDB做了什么,技术选型为何花落MongoDB
2、谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景
3、对比MySQL,你究竟在什么时候更需要MongoDB(转载)
4、用mongodb专门做日志库合适吗
5、nosql数据库一般有哪几种类型?分别用在什么场景

东方航空到底用MongoDB做了什么,技术选型为何花落MongoDB通过本节例子我们发现， MongoDB有它独特的文档结构可以描述数据对象之间的一些关系特征。
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。
非常自由的 Schema 模型，而且可以很容易地和 JSON 类的数据结果映射起来，这对于程序员来于有很大的感染力（它完全符合程序员的逻辑思维），而且，程序员总是在项目可以做技术选型的人。
NUMA 似乎对此并没有影响。而内存不太小的时候 MongoDB 本身很难用掉一个节点的内存。这种情况下，是否开启 numactl –interleave=all 作用已经不大了。能做的也许只能是加内存， sharding，或者换 ssd 了。
谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景1、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。
2、稳定性索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。
3、MYSQL是硬盘，SQLITE是U盘，MongoDB是内存条用途上， MYSQL和SQLITE是一样的。都是用来存数据。区别在于MYSQL需要启动后台服务，而SQLITE只需要一个文件，并不需要启动服务。MYSQL的表空间的最大容量为64TB 。
4、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。（如日志之类）（2）从data models设计阶段就将原子性考虑于其中，无需事务之类的辅助。
5、个人理解：如果说写负载和单表太大，解决方案都是通过分片来实现横向扩展，其实mysql也是支持的。这不算理由。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。
6、MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，所以完全可以替代MySQL 。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：①弱一致性，更能保证用户的访问速度。
对比MySQL,你究竟在什么时候更需要MongoDB(转载)1、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。
2、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。
3、使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。
4、一般情况下，使用mysql，只有大数据或者并发很高的时候才使用mongodb 。还有，mysql支持事务，mongodb是不支持的。使用oracle、sql server也是不错的。
用mongodb专门做日志库合适吗1、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。无结构或半结构化数据：MongoDB的面向文档的特性使得它非常适合存储无结构或半结构化数据。
2、MongoDB对于ETL服务器而言显然不是很合适，它的计算能力还无法跟hadoop、Greenplum媲美，估计计算能力一般（没有测试过）。对于前端报表展现貌似可以，速度快，支持一定计算能力，并发好。
3、如果对日志保存的时间没有特别严格的要求，只是在总的存储空间上有限制，则可以考虑使用capped collection来存储日志数据。指定一个最大的存储空间或文档数量，当达到阈值时，MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档。
nosql数据库一般有哪几种类型?分别用在什么场景nosql数据库的四种类型如下：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。
NOSQL数据库适用于存储非结构化或半结构化数据的场景。它们支持快速写入和自动扩展，适用于海量数据的存储和处理。此外，NOSQL数据库还提供了灵活的数据模拟和查询功能，能够适应各种不同的数据类型和查询需求。
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。
SNMP监控最佳应用场景：适用于想使用类似 Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理 bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况。
【mongodb有哪些应用领域 mongodb使用前景】BigTable类型数据库源起：Google的论文 BigTable 。数据模型：列簇，每一行在理论上都是不同的例子：HBase，Hypertable，Cassandra 优点：处理大量数据，应对极高写负载，高可用，支持跨数据中心，MapReduce 。