【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的 。
MongoDB 常用的优化措施有很多 ， 以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据 。创建合适的索引 ， 以加速查询速度 。配置 MongoDB 的缓存大?。蕴岣咝慈胄阅?。
MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入 。
MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：1）网站实时数据处理 。它非常适合实时的插入、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，它适合作为信息基础设施的缓存层 。
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 。
如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?1、总之，对于需要在短时间内完成MongoDB差异数据对比的场景来说，使用NineData是一种高效且易于使用的解决方案，可以帮助快速定位不一致的数据并节省大量时间和资源 。
2、进行数据对比：迁移完成后，可配置数据对比任务，对迁移的MongoDB数据进行一致性校验 。NineData会对每个文档内容进行精准对比，快速找出差异并生成订正脚本 。
3、数据一致性对比：- NineData 提供了 MongoDB 的数据对比能力 ， 可以在迁移前后对源数据库和目标数据库的数据进行一致性比较 。
4、一个节点，在一个选举周期（Term）内只能给一个candidate节点投赞成票，且先到先得 。只有在candidate节点的oplog领先或和自己相同时才投赞成票 。
5、具体流程如下：配置复制任务：选择要复制的数据源、对象和类型，然后快速启动MongoDB的全自动化迁移 。进行全量数据对比：配置运行数据对比任务，进行精准、完整的数据对比 。
6、数据一致性校验与修复：在数据迁移完成后，可以配置数据一致性校验任务 ， 对迁移后的数据进行一致性对比 。如果发现差异数据，可以通过NineData提供的订正脚本进行修复 。
北大青鸟java培训:学习Java应该了解的大数据和框架?1、学习框架后 ， 我们可以更迅速、更高效地进行Web应用程序的开发，但是这远远不够，我们为了适应Linux、Maven、Redis、Dubbo、Solr、Hadoop、Spark等多种需求，北大青鸟建议还需要学习更多的知识 。
2、Java集合框架是主要方法来描述复杂的数据结构 。而不是一个指针，Java集合框架描述数组，数组的对象是一个强大和复杂的数据结构 。
【mongodb分布式集群搭建 mongodb分布式算法研究】3、大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn；具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建 。
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