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mongodb体系结构 mongodb半结构化

mongodb睿知

mongodb中文档和关系型数据库的主要区别 。1、文档数据库不同于关系数据库，关系数据库基于了关系模型，而文档数据库采用了半结构化模型 ， 没有在数据和模式之间的分离，使用的结构的数量依赖于目标用途 。
2、MongoDB通常被归类为面向文档的数据库，而不是传统的关系型数据库 。与关系型数据库不同，MongoDB使用的是类似JSON格式的文档来表示数据 ， 这些文档可以包含任意数量和类型的字段 ， 并且每个文档都可以具有自己的结构 。
3、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 。
【mongodb体系结构 mongodb半结构化】4、最基本的区别就是数据模型的区别：传统数据库 从大到小为数据库，表，行 。而mongodb是：数据库，集合，文档，BSON（类似json的二进制数据） 。
5、mongodb数据库：非关系型数据库（nosql ） ， 属于文档型数据库 。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据 。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构 。
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 。
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 。
目前哪些NoSQL数据库应用广泛,各有什么特点NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性 。数据之间无关系，这样就非常容易扩展 。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力 。
以下是常见的NoSQL数据库类型： 键值存储（Key-Value Store）： 这类数据库以键值对的形式存储数据，通常提供简单的数据检索功能 。Redis就是一种流行的键值存储数据库 。
优点：高性能、可扩展的OLTP ， 支持SQL ， 物化视图，支持事务，编程友好 。对象数据库 源起：图数据库研究 数据模型：对象 例子：Objectivity，Gemstone 优点：复杂对象模型，快速键值访问 ， 键功能访问 ， 以及图数据库的优点 。
Master-slave复制，通常应用在需要提供高可用性的服务器集群 。） MongoDB 所用语言：C++ 特点：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引） 。
表格数据库则以表格的形式存储数据，每个表格包含行和列，每个单元格表示一个值 。这种数据库通常用于处理大量数据 ， 例如关系型数据库、大数据分析等 。以上四种类型的NoSQL数据库各有优缺点，适用于不同的应用场景 。
nosql数据库有哪些呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧！常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb 。
文档数据库?1、．文档（Document）：在Lotus Notes中，信息是以文档的形式保存在数据库中的，一个文档相当于关系型数据库中的一个记录 。
2、文档数据库（Document Database）：文档数据库通常用于存储结构化或半结构化的数据 ， 例如文档、电子邮件和网页 。它们通常使用 JSON 或 XML 格式存储数据，并支持对文档的查询和更新操作 。
3、键值存储数据库（Key-Value Store）文档型数据库（Document Database）图形数据库（Graph Database）表格数据库（Table-Based Database）键值存储数据库是一种简单的数据存储方式，它使用一个键和一个值来存储数据 。
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 。

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