什么是mongoDB数据库1、没错MongoDB就是数据库 ， 是NoSQL类型的数据库 。（1）MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构 ， 其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的 。
【mongodb数据库应用场景 用mongodb做数据仓库】2、答案：A 文档型数据库 作为最受欢迎的NoSQL产品，文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置，同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品（总排行榜第七名） 。
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 。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 。
4、MongoDB是非关系型数据库 。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库 ， 是网站数据库的优选 。
MongoDB是否适合数据仓库1、因此，MongoDB可能是一个非常适合这种应用的数据库 。
2、◆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 。
3、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 。
谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景我能使用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 。
比较mysql和mongodb应当从一下几个方面：数据库执行数据操作的性能 存储方式 适用环境 三个方面来比较 。
mongodb 会比mysql快的多，原因是：首先是内存映射机制，数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中 ， 这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗 。
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 。
对于个人使用而言，选择哪种数据库主要取决于你的需求和使用场景 。以下是一些常用的数据库及其特点：MySQL：开源免费，适合小型项目和网站，易于使用 ， 具有广泛的社区支持和资源 。
为什么MongoDB适合大数据的存储1、◆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 。
2、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 。
3、因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据 。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构 。
4、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 。
5、MongoDB更类似MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询JSON数据，能存储海量数据，但是不支持事务 。Mysql在大数据量时效率显著下降，MongoDB更多时候作为关系数据库的一种替代 。
6、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 。
大数据处理静态数据类型通常采取什么批量处理（Bulk Processing）： 批量处理是一种在大量数据上执行某项特定任务的方法 。这种方法通常用于分析已经存储在数据库中的历史数据 。
流处理（Streaming Processing）： 流处理是在数据流不断输入的情况下进行处理的方式，通常用于实时分析 。这种方式的特点是响应时间快，但需要更多的计算资源 。它适用于对数据实时分析和查询的需求，如实时预警和风险评估 。
数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘 ， 模式识别，图像分析以及生物信息 。
Spark Spark基于内存计算的准Mapreduce ， 在离线数据处理中，一般使用Spark sql进行数据清洗，目标文件一般是放在hdf或者nfs上，在书写sql的时候，尽量少用distinct，group by reducebykey 等之类的算子，要防止数据倾斜 。
网络和通信：现代大数据技术需要支持海量数据的传输和处理，因此还需要掌握网络和通信技术，如云计算、分布式存储和通信协议等 。
批处理 批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果 。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上 ， 不尽如人意 。
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