对比MySQL,你究竟在什么时候更需要MongoDB(转载)索引 ， 索引放在内存中，能够提升随机读写的性能 。如果索引不能完全放在内存，一旦出现随机读写比较高的时候，就会频繁地进行磁盘交换 ， MongoDB的性能就会急剧下降 占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型 。
MongoDB本身它还算比较年轻的一个产品，所以它的问题，就是成熟度肯定没有传统MySQL那么成熟稳定 。
他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度 。但某些情况下MongoDB会锁住数据库 。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题 。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：每次更新前，我们会先查询记录 。
在不同的引擎上有不同的存储方式 。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 。
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 。
通常发生在数据表大于1G的时候（当大于1TB时更甚） 。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 。
MongoDB单文档大小限制是16M吗?这里包括嵌入的子文档吗?1、是的 ， 包括嵌入的（embedded）子文档在内 。这个限制是为了避免单个文档过大，完整读取时对内存或者网络带宽占用过高 。
mongodb单集合可以存多少数据Collection 的单个 doc 有大小上限 ， 现在是 16MB，这就使得你不可能把所有东西都揉到一个 collection 里 。而且如果 collection 结构过于复杂，既会影响查询、更新效率 ， 也会造成维护困难和操作风险 。
MongoDB高可用的基础是复制集群，复制集群本质来说就是一份数据存多份，保证一台机器挂掉了数据不会丢失 。一个副本集至少有3个节点组成：从上面的节点类型可以看出，一个三节点的复制集群可能是PSS或者PSA结构 。
在进行反范式设计时请先确认读写比 。一个几乎不更改只是读取的字段才适合冗余到其他对象中 。在mongodb中如何对你的数据建模，取决于你的应用程序如何去访问它们 。数据的结构要去适应你的程序的读写场景 。
当然不是的，我们mongodb里的数据是从MySQL中清洗出来存到mongodb中的，mongodb只做单点的业务需求，综合的数据还是在MySQL中 。
mongodb的简介MongoDB的文档模型自由灵活，可以让你在开发过程中畅顺无比 。对于大数据量、高并发、弱事务的互联网应用 ， MongoDB可以应对自如 。
快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快 。高扩展性，存储的数据格式是json格式！缺点：① mongodb不支持事务操作 。② mongodb占用空间过大 。
片键介绍 数据划分（partitioning）关键问题是怎么样将一个集合中的数据均衡的分布在集群中的节点上 。MongoDB 数据划分的是在集合的层面上进行的，它根据片键来划分集合中的数据 。
MongoDB MongoDB是一个高性能的面向文件的开源数据存储项目 。十分容易部署，管理和使用 。可以通过网络访问 ， 并且由C++语言编写 。
简介：Mongodb，分布式文档存储数据库，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是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前NoSql数据库中比较热门的一种 。
【mongo单表的容量 mongodb单表最大容量】MongoDB：这是一个数据库，并且非常的受大家欢迎，大数据常常采用的是非结构化数据，而MongoDB最适用于管理此类数据 。
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