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1、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...
2、mongo集群可以用来进行海量数据分析吗
3、关于MongoDB你需要知道的几件事
4、【Python基础】mongodb存储文件的优缺点?

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...1、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。
2、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。
3、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。
mongo集群可以用来进行海量数据分析吗MongoDB 是一个典型的NoSQL（not only sql）数据库是开源的面向文档的数据库管理系统，主要实现NoSQL数据库管理系统，用于存储海量数据（humongous ， Mongo名称的由来）。
所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点，但是如果还需要对数据进行统计分析，那么最好还是考虑统计分析的因素。如你使用mapreduce进行数据统计分析，那么hbase可能会更好些，虽然MongoDB也支持mr 。
Mongo是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发，提供了以下功能：◆面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
MongoDB数据结构比较单一，但是支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。性能：redis更适用于较小数据量的性能及运算mongodb则在海量数据的访问下性能更优可靠性：二者均支持持久化。
可以利用cache缓存及Memcached做为一级缓存，MongoDB做为持久层对海量数据的一个缓冲查询，最终才是数据库及物理文件的存储。
关于MongoDB你需要知道的几件事1、不要使用32位版本MongoDB的32位版本也是不建议被使用的，因为你只能处理2GB大小的数据。还记得第一个限制么？这是MongoDB关于该限制的说明。
2、Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。*模式自由（schema-free）。采用无模式结构存储，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。
3、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。
【Python基础】mongodb存储文件的优缺点?它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：*面向集合存储，易存储对象类型的数据。*模式自由。*支持动态查询。*支持完全索引，包含内部对象。*支持查询。*支持复制和故障恢复。
MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束。
◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
mongoDB数据库的特点：高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：*面向集合存储，易存储对象类型的数据。所谓面向集合（Collection-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collection）。
【mongodb存储小文件 mongodb存储大文件】网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。