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 。
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 。
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 。
mongodb数据库怎么使用配置MongoDB数据库的dbpath（数据库存储路径）和logpath（日志文件存储路径） 。mongo.config文件内容例如以下：你也但是使用 --dbpath选项和 --logpath选项来配置路径 。
答案是我们不在MongoDB中创建数据库，我们只需要使用具有你需要名称的数据库，并且在数据库中保存单个记录来创建它就可以了 。
【mongodb恢复数据库 mongodb数据单表恢复】下面是例子：1）列出当前的数据库MongoDB shell version： 1connecting to： test show dbs -admin 0.03125GBlocal （empty） 可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库 ， 上面看到的是有两个，分别是admin和local 。
MongoDB是否适合数据仓库因此 ， MongoDB可能是一个非常适合这种应用的数据库 。
◆传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式 。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择 。
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bson格式 ， 因此可以存储比较复杂的数据类型 。
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 。
面向集合存储，容易存储对象类型的数据 。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中 ， 集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档 。（2）模式自由，采用无模式结构存储 。
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