mongoDB主要使用在什么场景?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 。
● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新 ， 以MongoDB内嵌数组的形式来存储 ， 一次查询就能将订单所有的变更读取出来 。
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 。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆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 。
【mongodb适合存什么数据 mongodb适合什么场景】使用场景：MongoDB是通用功能的非RESTful风格的 NoSQL 数据库. 文档以 BSON 格式存储 ， 主要用于存储数据 。Elasticsearch 是分布式全文检索引擎，可以提供实时Restful风格API处理海量面向文档的数据 。
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 。
mongodb适用于什么场景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 。
REST 接口 - Elasticsearch 提供 RESTful接口，MongoDB 不提供 RESTful接口 。MapReduce - MongoDB 支持 MapReduce 数据操作 。Elasticsearch 不支持 MapReduce 。
作为一名程序员，我相信大家都要接触数据库，对于mysql和mongoDB也有相对的认识，对于mysql我们已经很了解了，现在我们就来简单说说mongoDB数据库 。
存储方式：虚拟内存+持久化 。查询语句：是独特的Mongodb的查询方式 。适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等 。架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用 。
mongodb应用场景,举例说明 。。谢谢高手解答使用场景：（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 。
MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现 。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆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 。
随着MongoDB 0的发布 ， MongoDB扩展了通用的应用数据平台，使开发能够更容易地处理时间序列数据，进一步扩展其在物联网、金融分析、物流等方面的应用场景 。
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