本文目录一览：
- 1、mongodb单集合可以存多少数据
- 2、对比MySQL,什么场景MongoDB更适用
- 3、列选项中哪个属于nosql数据库?
- 4、为什么MongoDB适合大数据的存储
MongoDB 的数据文件比较大，通常会超过默认的 500M 。这样看来 ， 缓存用了 58G，这还差不多 。Resident Pages 左侧的数字是页的数量，页的数量乘以文件系统页大小才是内存使用量 。
MongoDB高可用的基础是复制集群，复制集群本质来说就是一份数据存多份，保证一台机器挂掉了数据不会丢失 。一个副本集至少有3个节点组成：从上面的节点类型可以看出，一个三节点的复制集群可能是PSS或者PSA结构 。
对比MySQL,什么场景MongoDB更适用MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景 ， 同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。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 。
对比MySQL，什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库 。在不同的引擎上有不同 的存储方式 。查询语句是使用传统的sql语句 ， 拥有较为成熟的体系，成熟度很高 。
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 。
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 。
【mongodb数据存在哪 mongodb适合存大量数据吗】使用场景：（1）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 。
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 。集群：MongoDB集群技术比较成熟，Redis从0开始支持集群 。
列选项中哪个属于nosql数据库?NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它不强制要求遵循固定的模式或关系 。相比于传统的关系型数据库，NoSQL数据库更适合于处理大规模的非结构化或半结构化数据 。
图形（Graph）数据库 图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型 ， 并且能够扩展到多个服务器上 。NoSQL数据库没有标准的查询语言（SQL），因此进行数据库查询需要制定数据模型 。
常见的Nosql数据库有：Redis数据库 Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key－Value数据库，并提供多种语言的API 。
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 。
为什么MongoDB适合大数据的存储◆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 。
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 。
MongoDB对于对像数据的存储非常方便，类可以直接序列化成JSON存储到MongoDB中 。但是需要先了解一些最佳实践，避免当数据变大后 ， 由于文档设计问题而造成的性能缺陷 。
MongoDB几个推荐的亮点：丰富的数据模型扩展性好丰富的弄能速度快易于管理上面这几个亮点对于数据仓库而言优势不是很明显 。
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 。
