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 。
MongoDB和MySQL的区别占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型 。
或是后端日志收集分析 。考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用 。亦或是仅作日志收集分析 。
MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护 ， 它的功能丰富，齐全，所以完全可以替代MySQL 。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：①弱一致性，更能保证用户的访问速度 。
MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物 MySQL适用于传统的对关联要求高的方面，MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求，但是两种数据库其实都能胜任大多数需求 。
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等 。
【Python基础】mongodb存储文件的优缺点?1、MongoDB是文档型的行存储 ， 行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始 ， 到最后一列结束 。
2、◆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 。
3、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积 。
4、日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右） 。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 。
【mongodb的应用领域 mongodb应用场景优缺点】5、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 。
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