文档数据库?1、键值存储数据库（Key-Value Store）文档型数据库（Document Database）图形数据库（Graph Database）表格数据库（Table-Based Database）键值存储数据库是一种简单的数据存储方式，它使用一个键和一个值来存储数据 。
2、数据库的文档一般有顺排文档、倒排文档两种类型 。一般地说，一个数据库至少包括一个顺排文档和一个倒排文档 。
3、数据库的文档一般有主文件 ， 日志文件两种 。主文件是数据库的核心组成部分 ， 它包含了所有数据记录和索引 。主文件通常以固定大小的块、页或区域组成，每个块包含一定数量的数据记录和索引 。
4、将带有格式的文本保存到数据库中的方法/步骤：在jsp中，页面的带有格式的文本内容外面用一个大的标签 ， 给定表签名 。页面做提交的时候用上面的表签名点innerHTML的方式来获取页面带有标签和样式的内容 。
5、数据库文件的区别：数据库只保存文字符 ， 而我们平时使用的WORD文档保存内容更为一般电脑用户查阅使用，并且数据库的资料只在电脑软件开发才频繁使用，一般用户不需打开 。数据库的内容也是非常重要的 ， 所以最好不要随意删改 。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能1、在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询 。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章 ， 再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论 。
2、“n”则表明了实际返回的文档数量 。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档 。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档 。
3、因此，对于需要高性能的应用，如实时分析、在线游戏等 ， MongoDB也是一个不错的选择 。水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能 。
2019数据架构选型必读:1月数据库产品技术解析1、年10月31日 ， Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》 。今年的总上榜数据库产品达到了5家 ， 分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环 科技。
2、大数据技术的2个维度是我觉得章剑锋最深刻的大数据概念解析，垂直的技术栈维度和水平的数据流维度，也就是垂直的平台+应用，水平的数据处理 。
3、数据库设计（Database Design）是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据 ， 满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求） 。
4、数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径 。数据中台把数据统一之后 ， 会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层 ， 进而为客户提供高效服务 。
5、其中数据分析工具主要针对 OLAP 服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库 。
6、数据中台的数据架构应该独立规划，并采用合理的技术架构对不同类型的数据进行存储 。数据存储框架中 ， 无论数据采用对象存储、块存储还是数据库存储技术，各种中台数据可按照上图所示分类管理 。
MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了MongoDB是非关系型数据库 。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库 ， 是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选 。
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 。
【mongodb存数据 mongodb并发减库存】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 。
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