MongoDB是否适合数据仓库1、因此，MongoDB可能是一个非常适合这种应用的数据库 。
2、◆传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式 。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择 。
3、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型 ， 无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式 。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据 。
mongodb数据库有哪些优势1、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 。因为分片可以将数据分散到多个服务器，从而充分利用了服务器的并行处理能力 。
2、可扩展性 MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它 。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量 。
3、Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能 ， 而且还支持对数据建立索引 。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便 。
【Python基础】mongodb存储文件的优缺点?1、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 。
2、◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层 。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载 。
3、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增 ， 直到2G为单个文件的最大体积 。
4、日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右） 。支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点 。Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用 。
5、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 。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型 。
mongodb适用于什么场景默认情况下 ， 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使用场景：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 。
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 。
物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析 。● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等 。
MongoDB 通常用于处理大量数据、高并发、复杂查询等场景 ， 适用于各种类型的应用程序，包括 Web 应用程序、移动应用程序、物联网设备等 。与关系型数据库相比，MongoDB 更加适合处理大量的数据和高并发的场景 。
为什么要用mongodb?1、——MongoDB会自动处理故障转移 。这能让你在维持相当高的写可用性的同时，拥有强一致性特性，这对一些用例来说非常重要 。
2、◆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 。自然，MongoDB的使用也会有一些限制 ， 例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统 。
3、缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载 。（3）大尺寸，低价值的数据 。
【mongodb数据库的优点 mongodb数据库的优势】4、可扩展性 MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它 。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量 。
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