mongodb数据同步到es遇到的坑由于使用直接修改mongodb的collection的名字，使得mongo-connector不能自动同步到es当中 。
【mongo es 对比 mongodb和es的优势和缺点】es节点挂了恢复后数据同步问题的解决办法如下：启动挂掉的节点：将挂掉的节点重新启动并加入到集群中 。自动分配分片：当挂掉的节点重新加入到集群中后 ， Elasticsearch会自动分配分片 ， 将数据均匀地分布在各个节点上 。
因此数据一直在同步队列和es的bulk中循环，导致整个索引的导入速度变慢 。
不同点：Elasticsearch是java编写，通过RESTFul接口操作数据 。MongoDB是C++编写，通过driver操作数据 。MongoDB的分片有hash和range两种方式，Elasticsearch只有hash一种 。
redis与mongodb有哪些区别1、内存管理机制不同：Redis数据全部在内存，定期写入磁盘，当内存不够时 ， 选择指定的LRU算法，定期删除 。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现 。当内存不够时 ， 只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘 。
2、适合应用程序的使用场景，比如评论系统用比较适合使用mogodb，而mc也可以实现（应用程序把数据转化成json存入 ， 但是部分数据更新不方便）2）团队开发比较熟悉的技术，比如一个团队一直在使用mc，因而有限选择mc ， 而不是redis 。
3、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 。
4、mongodb是文档式的存储 。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 。MongoDB和mysql一样，只是把索引文件放到内存中 。
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” 。
自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言 。
mongodb数据库适合做什么嵌套文档，业务数据比较复杂 ， 适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞 ， 虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少 ， 个人也不了解，这里不谈 。
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 。
Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进 。*模式自由（schema-free） 。
nosql数据库有哪些1、常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb 。
2、key-value键值存储数据库：相关产品： Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.主要应用： 内容缓存，处理大量数据的高负载访问，也用于系统日志 。优点：查找速度快 ， 大量操作时性能高 。
3、常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等，并且不同类型的NoSQL数据库在不同的场景下都有各自的优劣势 。
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