mongoDB适用什么场合呢?1、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 。
2、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 。
3、◆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 。
4、嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储 ， 那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟 ， pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈 。
5、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 。
6、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 。
mongodb应用场景,举例说明 。。谢谢高手解答使用场景：（1）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 。
MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现 。
◆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 。
随着MongoDB 0的发布 ， MongoDB扩展了通用的应用数据平台，使开发能够更容易地处理时间序列数据，进一步扩展其在物联网、金融分析、物流等方面的应用场景 。
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统 。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库 。
MongoDB已经流行了很长一段时间 ， 相对于MySQL，究竟什么场景更需要用MongoDB？下面是一些总结 。更高的写入负载 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 。
mongodb使用场景使用场景：（1）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 。
● 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 。
◆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 。
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 。
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 。
MongoDB应用1——日志分析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 。
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 。
mongod -v --logpath /var/log/mongodb/serverlog --logappend 2 ， 显示日志文件：复制代码代码示例：ll /var/log/mongodb/serverlog 3，日志持续增加，如果不定期清理，会影响mongodb的运行效率 。
简述一下MongoDB的应用场景 mongodb 支持副本集、索引、自动分片，可以保证较高的性能和可用性 。
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 。
MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块 ， 让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小 。
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 。
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 。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据 。此外，MongoDB支持分片，可以将数据分散到多个服务器，以实现数据的水平扩展 。
管道使用MongoDB自带的本地操作来执行聚合操作更高效，管道是MongoDB执行聚合操作的首先 。聚合管道可以操作分片collection 。聚合管道可以通过使用索引来提高性能 。聚合管道内部会进行优化阶段 。
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 。
【什么场景下使用递归 什么场景下使用mongodb】--install --serviceName MongoDB 如图结果存放在日志文件中，查看日志发现已经成功 。如果失败有可能没有使用管理员身份，遭到拒绝访问 。打开cmd输入services.msc查看服务可以看到MongoDB服务，点击可以启动 。
