mongodb和mysql的区别我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升 。或者schema-free的使用场景 。
Mongodb是非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库 。
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 。（2）mongodb数据库：非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库 。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别与MongoDb不同， Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权 。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据 。
但是，mongodb不一样，只要，业务上能保证，冷热数据的读写比 ， 使得热数据在物理内存中，mmap的交换较少 。mongodb还是能够保证性能 。性能mongodb依赖内存，TPS较高；Redis依赖内存 ， TPS非常高 。性能上Redis优于MongoDB 。
二者在使用场景中 ， 存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同 。MongoDB建议集群部署 ， 更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式 。
【mongodbhashshard的简单介绍】性能 都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈 。总体来讲，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb 。操作的便利性 memcache 数据结构单一 。
区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件 ， 并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步 。
MongoDB应用1——日志分析MongoDB的TTL索引可以支持文档在一定时间之后自动过期删除 。例如上述日志time字段代表了请求产生的时间，针对该字段建立一个TTL索引 ， 则文档会在30小时后自动被删除 。
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小 。
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 。
MongoDB分片片键如何选择1、（1）使用片键的取值范围指定数据块设置分片的时候，需要从集合里选出一个字段，用该字段的值作为数据拆分的依据，这个字段称为片键（shard key)，文档中的数据按照这个字段排序切分成块，分布到各个片上 。
2、如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档 。
3、当写日志的服务节点越来越多时 ， 日志存储的服务需要保证可扩展的日志写入能力以及海量的日志存储能力，这时就需要使用MongoDB sharding来扩展 ， 将日志数据分散存储到多个shard，关键的问题就是shard key的选择 。
4、分片1：191612132：27017 分片2：191612132：27018 ……其他分片端口依次递增 。
谈谈redis,memcache,mongodb的区别和具体应用场景1、Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能 ， 故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右） 。
2、Redis跟memcache不同的是 ， 储存在Redis中的数据是持久化的，断电或重启后，数据也不会丢失 。
3、Mongodb与Redis应用指标对比 MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储 。二者在使用场景中 ， 存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同 。
4、MongoDB和Redis的区别是什么内存管理机制Redis 数据全部存在内存 ， 定期写入磁盘，当内存不够时 ， 可以选择指定的 LRU 算法删除数据 。
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