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mongodb游记 mongodb游戏案例

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如何评价RethinkDB?和MongoDB,Redis有什么区别?1、rethinkdb和mongodb区别 rethinkdb是一个存储json的文档型数据库 ， 查询方便，维护方便 。nosql当前有2类产品，一类是面向开发人员的，像mongodb；一类是面向运维人员的，像cassandra 。
2、支持简单的事务需求 ， 但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点 。Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用 。
3、一致性也不同：redis支持事物，仅能保证事物中的操作按顺序实行，而mongodb不支持事物，靠客户端自身保证 。
4、MongoDB[1] 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 。
5、性能 都比较高 ， 性能对我们来说应该都不是瓶颈 。总体来讲，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb 。操作的便利性 memcache 数据结构单一 。
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游记 mongodb游戏案例】4、物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析 。● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等 。
5、MongoDB 通常用于处理大量数据、高并发、复杂查询等场景，适用于各种类型的应用程序，包括 Web 应用程序、移动应用程序、物联网设备等 。与关系型数据库相比，MongoDB 更加适合处理大量的数据和高并发的场景 。
6、◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆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 。
mongoDB应用篇-mongo聚合查询Henrique Lobo Weissmann是一位来自于巴西的软件开发者，他是itexto公司的联合创始人，这是一家咨询公司 。
支持查询 。MongoDB 支持丰富的查询操作，MongoDB 几乎支持SQL中的大部分查询 。（5）强大的聚合工具 。
mongodb中有聚合函数，可以使用聚合函数查询最值 。
时间序列集合自动创建一个按时间排序的数据聚集索引 ， 降低查询数据的延迟 。MongoDB查询API还扩展了窗口函数，您可以运行分析性查询（例如移动平均数和累积总和） 。
存储方式：虚拟内存+持久化 。查询语句：是独特的Mongodb的查询方式 。适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等 。架构特点：可以通过副本集 ， 以及分片来实现高可用 。
它还提供了许多内置的聚合管道，使得数据分析和处理变得更加容易 。在编写MongoDB时，开发者通常会使用C++语言的特定库（如libmongoc和libbson），这些库提供了与MongoDB数据库进行交互的功能 。
基于NodeJS的高性能分布式游戏日志系统NodeJS的适合做网站，但比专业的HTTP服务器要弱太多 ， 4核心主机面对3000QPS就吃力，更多的关于NodeJS的性能问题，可以参考网络文章 。
winston 目前最新版本1，周下载量在300万以上，github star 13k+ ，  可以说是一个非常流行的nodejs 日志管理库 。值得每个nodejs 开发人员去熟悉和了解 。
普通网站app的session实现方案也就两种，cookie或者url参数（query string） ， 应该没更多的了 。因为http也就是个无状态协议 ， client不自己说清楚自己是谁，server永远是不知道的 。
服务环境的不同 nodejs一个是前端框架，vuejs一个是服务端语言 。nodejs是js运行时，运行环境，类比java中jvm 。
mongoDB主要使用在什么场景?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 。
● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储 ， 一次查询就能将订单所有的变更读取出来 。
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 。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆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 。
使用场景：MongoDB是通用功能的非RESTful风格的 NoSQL 数据库. 文档以 BSON 格式存储，主要用于存储数据 。Elasticsearch 是分布式全文检索引擎，可以提供实时Restful风格API处理海量面向文档的数据 。
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 。

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