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 。天通苑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 。
当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档 ， 你会发现两者都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相同类型 。这意味着，所有包含title字段的文档，title字段类型都必须一样 ， 比如string 。
mongodb和memcached不是一个范畴内的东西 。mongodb是文档型的非关系型数据库 ， 其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据 。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题 。和memcached更为接近的是redis 。
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 。
本项目使用mongodb集群，mongo-connector ， ElasticSearch6，elasticsearch-head 由于使用直接修改mongodb的collection的名字，使得mongo-connector不能自动同步到es当中 。
互联网如何海量存储数据?1、目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库 。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多 ， 并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的 。
2、认为这类数据通常访问频率较低，效率要求相对较低 ， 这类数据通常也比较重要，所以安全存储是首选，分布式存储是不错的选择 。用一句话概括它们之间的差异 。热数据就近计算，冷数据集中存储 。
3、海量小文件存储，百亿级文件高效访问 SandStone MOS基于完全分布式的数据和元数据存储架构，为海量小文件存储而生，将企业级NAS存储的千万文件量级提升至互联网规模的百亿级别 ， 帮助企业从容应对几何级增长的海量小文件挑战 。
抖音以怎样的结构保存数据1、存储介质 磁盘和磁带都是常用的存储介质 。数据存储组织方式因存储介质而异 。在磁带上数据仅按顺序文件方式存?。辉诖排躺显蚩砂词褂靡蟛捎盟承虼嫒』蛑苯哟嫒》绞?。
2、若是想要到导出“抖音”里的聊天记录，大家就得先保证抖音是最新版本，然后在页面的底端选择“消息”功能 。接下来需要滑动到消息页面的底端，通过“点击此处”的按钮就可以下载当前抖音里的历史聊天记录 。
3、截屏保存：可以使用手机的截屏功能，在抖音聊天界面上按下相应的截屏快捷键，将聊天记录内容以图片形式保存到手机相册中 。能随时查看和保留聊天记录了 。
4、打开抖音首页，找到自己想要保存的视频模板，在页面的右下角找到转发的图标并且点进去 。最下面一栏有个保存本地，点击一下就可以保存别人的模板了 。
5、要存档抖音长视频，可以尝试以下几种方法： 使用抖音自带的存档功能：在观看长视频时 ， 点击屏幕右下角的收藏图标，将视频添加到收藏夹中 。以后可以随时在个人主页的我的收藏中找到这些视频 。
mongo集群可以用来进行海量数据分析吗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 。
大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。
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 。
通常很多日志数据有个特性，日志数据的价值随时间递减 。比如1年前、甚至3个月前的历史数据完全没有分析价值，这部分可以不用存储 ， 以降低存储成本，而在MongoDB里有很多方法支持这一需求 。
使用Hadoop的MapReduce框架、使用NoSQL数据库等 。使用实时分析工具：实时分析工具可以帮助用户实时分析海量数据，快速发现数据中的规律和趋势 。以上方法可以帮助用户快速高效地处理海量数据，但具体方法应根据具体应用场景进行选择 。
【mongodb数据库查询 mongodb海量数据查询命令】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 。
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