本文目录一览：
- 1、请问使用mongodb数据库有哪些优势?
- 2、mongodb和mysql的区别
- 3、为什么mongodb不能替代elasticsearch区别
2、优势：快速?。ǖ比唬?这和具体的应用方式有关，通常来说，它比一般的关系型数据库快5位左右 。
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 。
4、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 。*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等） 。
5、优势：快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快 。高扩展性 ， 存储的数据格式是json格式！MySQL是关系型数据库 。优势：在不同的引擎上有不同 的存储方式 。
6、自然 ， MongoDB的使用也会有一些限制 ， 例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统 。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序 。
mongodb和mysql的区别1、开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长 。缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢 。Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库 。
2、mongoose.schema和mysql.schema是两种不同的数据库模式设计语言 。mongoose.schema是Mongoose库（一个基于Node.js的ODM库）中的一种规范化、声明式的数据模型语法，用于在MongoDB数据库中定义模型和模式 。
3、MongoDB 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 。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型 。
4、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 。
5、Mongodb和Mysql索引选型 1）首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树 。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率 。
6、更高的写入负载 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 。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别与MongoDb不同， Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权 。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据 。
MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群 。沙河java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等 。
MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题 。
例如分布是系统之间的文件传输，可以放到 mongodb 里面 。又例如一个配置信息，经常使用，在互联网产品中如果多次查询数据库的话会增数据库的压力，可以使用 NoSQL 。他们的功能不同 ， 所以是不能代替的 。
最基本的区别就是数据模型的区别：传统数据库 从大到小为数据库，表 ， 行 。而mongodb是：数据库，集合，文档 ， BSON（类似json的二进制数据） 。
【mongodb有哪些应用领域 mongodb的优势】可以用mongdbTemplate，elasticSearchTemplate 。MongoDB与Elasticsearch都属于文档型数据库，Bson类同与Json ， _objectid与_id原理一样 。所以主数据与从数据迁移到Elasticsearch平台 ， 数据模型几乎无需变化 。
