对比MySQL,你究竟在什么时候更需要MongoDB(转载)1、索引 ， 索引放在内存中 ， 能够提升随机读写的性能 。如果索引不能完全放在内存，一旦出现随机读写比较高的时候 ， 就会频繁地进行磁盘交换 ， MongoDB的性能就会急剧下降 占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型 。
2、他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度 。但某些情况下MongoDB会锁住数据库 。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题 。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：每次更新前，我们会先查询记录 。
3、在不同的引擎上有不同的存储方式 。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高 。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 。
4、mongodb 会比mysql快的多，原因是：首先是内存映射机制，数据不是持久化到存储设备中的 ， 而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗 。
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 。
前端需要学习数据库吗数据库知识：学习数据库知识，如SQL语言 ， 以便于处理和存储数据 。以上是Web前端开发需要学习的一些主要内容免费获取资料当然还有很多其他的技能和工具，但以上基本的技能是开发一个网站或Web应用程序的必备技能 。
前端当然需要学习数据库 ， 需要基本掌握 。数据库一般是后端开发负责 ， 很多公司前端现在也在负责数据库等和后端结合，向全栈开发方向发展 。前端用到的数据库 MongoDB MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库 。由 C++ 语言编写 。
但是了解后端开发和数据库的基本原理和技术也有助于更好地理解和协作开发 。总之，Web前端开发是一个广泛的领域，需要学习的知识点很多，但随着技术的不断发展和进步 ， Web前端开发的未来也将变得更加多样化和有趣 。
h5相关api、canvas、ajax、数据模拟、touch事件、mockjs 。熟练使用所学知识来完成网站项目开发 。第三阶段：数据库和框架实战 阶段目标：综合运用Web前端技术进行页面布局与美化 。
前端的话可以稍微了解一下就可以了 。做后台（JAVA/php）之类的需要学习数据库相关的知识与用法 。
mongodb中文档和关系型数据库的主要区别 。文档数据库不同于关系数据库 ， 关系数据库基于了关系模型，而文档数据库采用了半结构化模型，没有在数据和模式之间的分离，使用的结构的数量依赖于目标用途 。
MongoDB通常被归类为面向文档的数据库，而不是传统的关系型数据库 。与关系型数据库不同，MongoDB使用的是类似JSON格式的文档来表示数据，这些文档可以包含任意数量和类型的字段，并且每个文档都可以具有自己的结构 。
MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的 ， 都是从第一列开始，到最后一列结束 。
最基本的区别就是数据模型的区别：传统数据库 从大到小为数据库，表，行 。而mongodb是：数据库，集合，文档，BSON（类似json的二进制数据） 。
、记录（record）三个层次概念组成 ， MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成 。MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点 。
mongodb数据库：非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库 。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据 。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构 。
MongoDB跟Redis都要学吗需要熟悉NoSQL数据库（mongodb、redis），能够完成数据库的配置和优化；熟悉Hadoop相关生态系统，包括不限于HDFS、Hbase、ZooKeeper、spark、yarn、hive等，能够独立部署实施大数据项目，解决项目中的问题，对系统调优 。
如需学习大数据，推荐选择【达内教育】 。大数据的学习内容有很多，大致如下：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis 。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础 。
关于MongoDB你需要知道的几件事1、消耗磁盘空间这是我的第一个困惑：MongoDB会消耗太多的磁盘空间了 。当然了，这与它的编码方式有关，因为MongoDB会通过预分配大文件空间来避免磁盘碎片问题 。
2、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 。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据 。此外，MongoDB支持分片，可以将数据分散到多个服务器 ， 以实现数据的水平扩展 。
【为啥要吃三个月预防结核病 为啥要mongodb】3、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） 。采用无模式结构存储，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义 。
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