东方航空到底用MongoDB做了什么,技术选型为何花落MongoDB1、还好有人做了 vmtouch 这个工具 。可以检查文件在缓存中的情况，另外也可以把文件直接加载进缓存或者踢出去 。只需要对 MongoDB 的所有数据文件检查一下缓存加载情况，就可以知道 MongoDB 到底缓存了多少数据了 。
【mongodb一般用来干啥 mongodb能干什么用】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 。
4、非常自由的 Schema 模型 ， 而且可以很容易地和 JSON 类的数据结果映射起来，这对于程序员来于有很大的感染力（它完全符合程序员的逻辑思维） ， 而且，程序员总是在项目可以做技术选型的人 。
5、MongoDB的shell 脚本目前还无法跟sql的灵活性和易用性相提并论 。
6、第一，尽量使用稳定版，不要在线上使用开发版，这是一个大原则；另外一点 ， 备份很重要，MongoDB如果出现一些异常情况，备份一定是要能跟上 。
谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联 ， 那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升 。或者schema-free的使用场景 。
比较mysql和mongodb应当从一下几个方面：数据库执行数据操作的性能 存储方式 适用环境 三个方面来比较 。
mongodb 会比mysql快的多，原因是：首先是内存映射机制，数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗 。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别与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 。
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 。
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 。
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 。
可以用mongdbTemplate，elasticSearchTemplate 。MongoDB与Elasticsearch都属于文档型数据库 ， Bson类同与Json，_objectid与_id原理一样 。所以主数据与从数据迁移到Elasticsearch平台 ， 数据模型几乎无需变化 。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,为WEB应用提供高性能的数据存...1、MongoDB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 。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 。
2、这类端口的数据库是mongodb数据库 。mongodb是一个基于分布式文件存储的面向文档的数据库，由“c++”等语言编写，旨在为web应用提供可扩展、高性能的数据存储解决方案 。所有的mongos数据库服务都使用30000端口 。
3、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 。
4、MongoDB——是一个基于分布式文件存储的数据库 ， 由C++语言编写，其目的是为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案，最大的特点在于它支持的查询语言非常强大，局域高性能、易部署、存储数据方便、模式自由等特点 。
5、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 。
6、mongodb的数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，这样提高查询效率 ， 所谓内存数据映射，所以mongodb本身很吃内存，不过0版本以后会好很多 。
mongodb使用场景是什么?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 。
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 。
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 。
mongoDB主要使用在什么场景?1、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 。
2、● 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 。
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、◆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 。
5、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 。
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