如何正确的使用MongoDB并优化其性能在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 。
MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制 。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog ， 但是也有一些差异，oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection） 。
“n”则表明了实际返回的文档数量 。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档 。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引 ， 所以才会搜索了所有的文档 。
因此，对于需要高性能的应用，如实时分析、在线游戏等 ， MongoDB也是一个不错的选择 。水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能 。
在经过$limit管道后，管道内的文档数量个数会“提前”减小，这样会节省内存，提高内存利用效率 。$limit提前后，$sort紧邻$limit这样的话，当进行$sort的时候当得到前“$limit”个文档的时候就会停止 。
目前优酷的在线评论业务运用哪个数据库1、优酷网本着“世界都在看”的目标以及“快者为王”的产品理念 ， 打造出最全、最快、最好的视频数据库，引领互联网视频时代文化潮流 。
2、在“我的优盘”下面点击“我的评论” 。点击“我收到的评论” ， 之后，就会看到上传的视频的一些网友评论 ， 每条评论旁边都有“回应此评论删除查看视频”的选项，只要点击“删除” ， 这条评论就被删除了 。
3、专为iPhone应用达人精心打造的“掌上”优酷频道，登录iphone.youku.com，即刻感受时下最酷的观看视频的新形式，潮人一手掌握优酷视频全记录 。
mongo和mongodb的区别1、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，完全可以替代MySQL 。
2、mongodbmongodb与其它nosql数据库的区别我们之前应该接触过redis或者memcached，他们属于key-value数据库，他们运用哈希算法关联起来，能够达到快速的查询目的 。
【mongodb 评论 mongodb评论回复】3、MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身 。
4、相比甲骨文中国在中国市场的裁员风波，同为数据库服务的MongoDB显得更为乐观 。“MongoDB是中国开发者最喜欢用的一个数据库 。”MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra带着一点自信和骄傲在媒体面前宣称 。
5、MongoDB[2]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 。
IM即时通讯聊天社交APP源码,交友APP源码群功能：设置群二维码、群公告、群共享文件、顶置聊天、消息免打扰，屏蔽群信息、禁言、举报、群管理、查找聊天记录、禁止全员相互加好友、清空聊天记录等 。
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CIM中的各个组件均采用SpringBoot构建 。采用NettyGoogleProtocolBuffer构建底层通信 。Redis存放各个客户端的路由信息、账号信息、在线状态等 。Zookeeper用于IM-server服务的注册与发现 。
mongodb适用于什么场景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 。
mongodb使用场景：游戏场景 ， 使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新 。
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 。
大数据分析工具有哪些1、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 。
2、工具三：Storm Storm这个实时的计算机系统，它有分布式以及容错的特点 ， 还是开源软件 。Storm可以对非常庞大的一些数据流进行处理，还可以运用在Hadoop批量数据的处理 。Storm支持各类编程语言，而且很简单，使用它时相当有趣 。
3、数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等 。他们最初级最主要的工具就是Excel 。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧 。
4、大数据分析软件有很多，一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的 ， 这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层 。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的 。
5、Excel 为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域 。SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件 。
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