mongoDB如何处理多对多关系通过本节例子我们发现，MongoDB有它独特的文档结构可以描述数据对象之间的一些关系特征 。
对于操作数据的需求 ， 可以使用 MongoDB 的官方驱动程序或者第三方库（如 Mongoose）来操作数据 。下面是一些示例代码：查询权限 使用 find 方法查询权限文档 ， 并将 access 数组返回即可 。
优化 MongoDB 集群负载均衡：在实际生产环境中，数据访问热度和节点性能差异可能导致某些节点超载 。
在操作使用方面，NineData提供了一分钟快速配置对比任务、查看对比结果、查看任务日志和监控指标等功能，使得用户可以快速上手并轻松完成数据对比任务 。
Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引 。
mongodb设计,要不要“分表”在我看来，放不放都可以，你所说的数据移动并不准确 。
MongoDB 的数据分块称为 chunk 。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是 200MB，超出则生成新的数据块 。
解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表 。（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件 。由于无法负载，使用较少 。
因 MongoDB 是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据 。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不再需要由 DBA 修改表结构 。
part1DB等，再将userDB上的用户数据表userTable ， 切分为很多userTable：userTable0、userTable1等，然后将这些表按照一定的规则存储到多个userDB上 。
MongoDB的集合（collection）可以看做关系型数据库的表，文档对象（document）可以看做关系型数据库的一条记录 。但两者并 不完全对等 。
数据科学家如何选择mysql、mongodb等数据库?1、例如，如果你需要的是数据分析仓库，关系数据库可能不是一个适合的选择；如果你处理事务的应用要求严格的数据完整性和一致性，就不要考虑NoSQL了 。不要重新发明轮子 在过去的数十年，开源数据库技术迅速发展壮大 。
2、如果数据量大 ， 对安全性能要求高 ， 还不差钱的公司可以选择另外一种关系型数据库Oracle 。monogoDB是非关系型的nosql数据库，属于文档型数据库，存储是以json、String等key-value键值对形式 。通常用的较多的nosql数据库是redis 。
3、查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高 。开源数据库的份额在不断增加 ， mysql的份额页在持续增长 。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢 。
4、缺少专业的数据库管理员如果你没有专业的DBA，同时你也不需要结构化你的数据及做join查询 ， MongoDB将会是你的首选 。MongoDB非常适合类的持久化，类可以被序列化成JSON并储存在MongoDB 。
5、在选择数据库时，可以考虑以下因素：数据库的类型和功能是否满足你的需求 。数据库的性能是否满足你的要求 。数据库的可靠性和安全性是否得到保障 。数据库的易用性和可维护性如何 。数据库的成本是否合理 。
【mongodb表设计方式 mongodb分表设计】6、b.将mongodb作为类似redis ，memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析 。
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