MongoDB自动分片介绍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 。
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 。
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 。
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” 。
对比MySQL,什么场景MongoDB更适用1、对比MySQL，什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库 。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 。
2、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 。
3、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 。
4、使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性 。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。
5、● 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 。
6、AWS提供了两种形式的MySQL即服务，即Amazon RDS和Amazon Aurora 。后者具有更高的性能，可以处理TB级的数据 ， 更新副本的延迟时间更短，并且可以直接与Oracle数据库和SQL Server竞争 。
MongoDB入门实操《一》1、MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库 。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 。
2、我会在一个虚拟机实例上配置好所需的环境，然后将它克隆到其他的虚拟机实例上 。因此，选择一个名为 master 的虚拟机，执行以下安装过程 。
3、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 。它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 。
4、从那时开始，重视开发者社区作为一个传统一直到了今天 。市面上有一些书也很好 ， 比如《MongoDB权威指南》，不过书很容易过时 。
5、Reactor响应式编程（Flux、Mono）基本用法 Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统 。
6、MongoDB加入了对LINQ的支持，相信可以弥补其不足之处 。做项目要求稳，对于MongoDB只是对传统数据库的做了一个类似二级缓存的补充即构建 了持久层 。
mongodb是关系型数据库吗不是 。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 。它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 。
【mongodb存储文件如何存储 mongodb存储文档原理】不是，是非关系型数据库 。是文档形式的数据库 ， 每条记录是一个document 。
目前，常见的数据库管理系统主要有Oracle、MySQL、SQLServer、MongoDB等，这些数据库中，前三种均为关系型数据库，而MongoDB是非关系型的数据库 。
mogodb是非关系型（NoSQL）数据库，它文档型数据库 。我用过mongodb做了个小项目练习 ， 我简单说说（因为我也了解不深）它与传统数据库的区别吧：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 。
为什么要用mongodb?1、——MongoDB会自动处理故障转移 。这能让你在维持相当高的写可用性的同时 ， 拥有强一致性特性，这对一些用例来说非常重要 。
2、◆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 。自然 ， MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统 。
3、缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。在系统重启之后 ， 由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载 。（3）大尺寸，低价值的数据 。
4、可扩展性 MongoDB被用在一些规模庞大的环境中 ， FourSquare/Craiglist都在使用它 。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量 。
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