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mongodb的分片算法有哪些 mongodb的分片有什么缺陷

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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 。
Mongodb和mysql的区别占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型 。
memcache来做缓存db，为mysql提供服务 ， 或是后端日志收集分析 。考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用 。
MongoDB是一个面向文档的数据库 ， 目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，所以完全可以替代MySQL 。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：①弱一致性 ， 更能保证用户的访问速度 。
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 。
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等 。
Mongodb和Mysql索引选型 1）首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树 。这可以减少m叉树元素查找的深度 ， 从而提升平均查找效率 。
MongoDB和MySQL的区别占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型 。
memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析 。考虑到mongodb属于nosql型数据库 ， sql语句与数据结构不如mysql那么亲和  ， 也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用 。
【mongodb的分片算法有哪些 mongodb的分片有什么缺陷】MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全 ， 所以完全可以替代MySQL 。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：①弱一致性，更能保证用户的访问速度 。
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 。
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等 。
Mongodb和Mysql索引选型 1）首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构 ， 因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树 。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率 。
【Python基础】mongodb存储文件的优缺点?MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束 。
◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层 。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载 。
空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积 。
日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右） 。支持简单的事务需求，但业界使用场景很少 ， 并不成熟 ， 既是优点也是缺点 。Redis在string类型上会消耗较多内存 ， 可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用 。
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 。
*支持复制和故障恢复 。*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等） 。*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 。*支持RUBY，PYTHON，JAVA ， C++，PHP，C#等多种语言 。*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展） 。
MongoDB能同时进行主从配置和分片配置吗?求高人解答!谢谢!!!1、现在对 /etc/mongodb.conf 做一些更改第一行的作用是表明我们的数据库需要验证才可以使用 。keyfile 配置用于 MongoDB 节点间复制行为的密钥文件 。replSet 为副本集设置一个名称 。接下来我们创建一个用于所有实例的密钥文件 。
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的分片有hash和range两种方式，Elasticsearch只有hash一种 。Elasticsearch是天生分布式，主副分片自动分配和复制，开箱即用 。MongoDB的分布式是由“前置查询路由+配置服务+shard集合”，需要手动配置集群服务 。
4、应用系统还可以使用MongoDB Stitch的软件开发包访问移动客户端或后台数据，帮助开发人员通过他们希望的任意方式查询移动终端数据和物联网数据，包括本地读写、本地JSON存储、索引和聚合 。
5、只要我们进行简单的配置，并告诉MongoDB要分配的数据，它就可以自动维护数据在不同服务器之间的平衡 。同时根据需要增减服务器，MongoDB也会自动移动平移已有数据 。
6、把MongoDB看成CAP理论中的C-P系统） 。高可用性是通过将数据复制到多个MongoDB节点来实现的，每个节点都能及时成为一个分片的主服务器 ——MongoDB会自动处理故障转移 。
MongoDB自动分片介绍1、MongoDB的分片机制能够帮助你将你的数据库划分到多个服务器，通常在生产环境中可以将数据集划分到多个副本集中 。但分片最好在数据库建立早期划分，因为一旦你的数据大于512GB那么分片划分就不是那么容易了 。
2、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 。
3、面向集合存储，容易存储对象类型的数据 。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档 。（2）模式自由，采用无模式结构存储 。
4、MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址 ， 成为“坐标系” 。
5、自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言 。

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