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为什么mongodb不能替代elasticsearch区别1、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 。
2、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 。南邵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 。
3、MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题 。
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更类似MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询JSON数据，能存储海量数据 ， 但是不支持事务 。Mysql在大数据量时效率显著下降，MongoDB更多时候作为关系数据库的一种替代 。
大数据分析工具有哪些FineReport FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统 。
大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一 。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等 。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作 。
大数据分析用什么分析软件？一般基础数据分析用 excel，origin，功能还是比较强大的，大数据分析用SAS，SPSS，RSA，MATLAB，DPS，EVIEWS，GAUSS， Minitab，Statistica，FineBI，最新的还有采用Hadoop技术 。
数据分析的工具千万种 ， 综合起来万变不离其宗 。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面 。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具 。
Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架 。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的 。
mongoDB适用什么场合呢?1、◆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 。
2、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 。
3、使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法 。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法 ， 客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现 。相对于SQL来说 ， 更加直观，容易理解和掌握 。
4、Microsoft SQL Server：商业数据库，适合在Windows环境下使用，具有强大的功能和高性能 。Oracle：商业数据库，适合大型企业应用 ， 功能非常强大 ， 但价格昂贵 。
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 。
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