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 。
程序需要在有auth认证的mongodb下运行eval函数或命令时提示无权限_百度...1、需要grant一个anyAction on anyResource的user 参考于 解决办法如下：登录mongodb，执行以下命令：其中yourusername和yourpassword是自己设置的用户和密码（这个用户前提是已经有了root权限）问题解决 。
2、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 。
3、mongodb是没有默认管理员账号，所以要先添加管理员账号 ， 在开启权限认证 。2，切换到admin数据库，添加的账号才是管理员账号 。3，用户只能在用户所在数据库登录，包括管理员账号 。
4、查看mongod.log，发现每次宕机时都会打印Gotsignal：11（Segmentationfault），但从这个查找不到能够解决问题的资料 。
用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?这个原因很多，可以从查询优化和硬件优化入手，比如建立索引，合理的数据结构，增加机器内存 ， 使用SSD硬盘等都可以提高查询效率 。
这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计 。在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合 ， 用存储主键的方式进行关联查询 。
默认情况下，一个客户端连接对应后端MongoDB服务器上的一个线程（ net.serviceExecutor 配置为synchronous） 。创建、切换和销毁线程都是消耗较大的操作，当连接数过多时 ， 线程会占用MongoDB服务器较多的资源 。
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 。
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 。
千万别用MongoDB?真的吗1、但是 ， 如果你想要在 MongoDB 上搞一个大规模的系统，在上面运行真实的业务，那么，请不要用 MongoDB 。转载，仅供参考 。
2、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 。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序 。
3、Redis只能使用单线程 ， 性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右） 。
MongoDB是否适合数据仓库因此 ， MongoDB可能是一个非常适合这种应用的数据库 。
◆传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式 。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择 。
数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式 。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据 。
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 。
mongodb查询速度慢是什么原因你查看一下，如果数据文件大于系统内存，查询速度会下降几个数量级 ， 因为mongodb是内存数据库 。我以前测试过 ， 1000万数据的时候没有索引情况下查询可能会几秒钟甚至更久 。
这个原因很多 ， 可以从查询优化和硬件优化入手，比如建立索引，合理的数据结构 ， 增加机器内存，使用SSD硬盘等都可以提高查询效率 。
在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询 。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章 ， 再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论 。
然后我们将全部的 MongoManager 关闭 ， 业务的慢操作完全消失了 。找出元凶经过前面的问题定位 ， 我们已经能确定是MongoManager的定时器搞的鬼了 。
在mongo中也提供了一个explain（）方法，该方法能够提供大量与查询相关的信息 。对于速度比较慢的查询来说，它是最重要的性能分析工具之一 。通过查看一个查询的explain（）输出信息 ， 可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的 。
【mongodb选择题 mongodb单元测试】回头看mongodb的查询慢、偶发性占用cpu 1600%只是表象，因为mongodb需要往硬盘写数据，这个时候硬盘被mysql占用 ， 导致mongodb线程只能等io，mongodb写硬盘的请求积累 ， cpu也没释放，故cpu占用率高 。
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