mongodb适用于什么场景1、mongodb使用场景：游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新 。
2、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 。
3、高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询 。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据 。
mongodb数据库有哪些优势1、水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能 。因为分片可以将数据分散到多个服务器，从而充分利用了服务器的并行处理能力 。
2、可扩展性 MongoDB被用在一些规模庞大的环境中 ， FourSquare/Craiglist都在使用它 。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量 。
3、Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能 ， 而且还支持对数据建立索引 。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便 。
4、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 。
5、常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb 。
为什么要用mongodb?——MongoDB会自动处理故障转移 。这能让你在维持相当高的写可用性的同时，拥有强一致性特性，这对一些用例来说非常重要 。
◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。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 。
缓存：由于性能很高 ， MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载 。（3）大尺寸，低价值的数据 。
对于非关系型数据库MongoDB来说，可以存放访问频繁的数据，而且SNS里确实存在一些业务适合MongoDB，但是我们开发系统 ， 是功能和性能的综合考虑，一般需要关系型数据库和非关系型数据库配合使用 。
可扩展性 MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它 。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量 。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、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 。
5、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 。
【mongodb42新特性 mongodb弹性扩展特点】6、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 。
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