mongodb最佳实践-适合mongodb的业务(1-9-50)

更新时间：2024-06-18 分类：MongoDB 浏览量：2

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因此，对于需要处理大量数据的应用，如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择。无结构或半结构化数据：MongoDB的面向文档的特性使得它非常适合存储无结构或半结构化数据。

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。

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。

1、不是。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。它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。

2、MongoDB 是一个开源的、高可用性的、面向文档的 NoSQL 数据库。它是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的新型数据库，它提供了类似于关系型数据库的语法和功能，同时又具有非关系型数据库的灵活性和可扩展性。

3、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。

4、mogodb是非关系型（NoSQL）数据库，它文档型数据库。我用过mongodb做了个小项目练习，我简单说说（因为我也了解不深）它与传统数据库的区别吧：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。

1、负责hadoop运维相关工作；负责大数据平台的日常部署、升级、扩容、迁移；负责高并发，大存储和实时流的Hadoop/spark大数据平台规划，运维，监控和优化工作。

2、大数据运营工程师的主要职责是，负责公司产品的运营支撑及运营分析，负责公司大数据产品的售后支持。根据公司部门的业务需求，提供数据服务支撑，确保需求完成进度和质量，根据运营和售后情况，向产品经理提出产品的改进建议。

3、运维工程师是互联网行业中较为常见的招聘岗位，从业者需具备相关专业学习经验并且能够熟练配置防火墙，精通python、perl等一种及以上的编程语言。

4、大数据运维指互联网运维，通常是属于技术部门。

5、运维工程师岗位职责11 职责：负责业务系统日常运行维护，线上故障紧急处理；配合研发人员，负责大数据平台系统环境（正式、开发、测试）搭建，日常变更部署上线；根据平时工作能够进行总结抽象，完成大数据运维相关工具研发。

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。

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。

5、对于非关系型数据库MongoDB来说，可以存放访问频繁的数据，而且SNS里确实存在一些业务适合MongoDB，但是我们开发系统，是功能和性能的综合考虑，一般需要关系型数据库和非关系型数据库配合使用。

6、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。