mongodb存储文件如何存储-mongodb存json对象(5-11-93)
更新时间:2024-07-29 分类:MongoDB 浏览量:2
MongoDB本文目录一览:
- 1、MongoDB是无结构的数据库吗?
- 2、MongoDB文档中字段是否有先后顺序之分
- 3、mongodb使用场景是什么?
MongoDB是无结构的数据库吗?
1、MongoDB是文档型的非结构化新型数据库,Alan Chhabra表示, 与传统数据库相比,更能满足用户数据存储量大、计算灵活的需求。“在某些客户某些案例上,我们已经取代了传统数据库,比如甲骨文。
2、Mongodb用于存储非结构化数据,尤其擅长存储json格式的数据。存储的量大概在10亿级别,再往上性能就下降了,除非另外分库。
3、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。
4、没错MongoDB就是数据库,是NoSQL类型的数据库。 (1)MongoDB提出的是文档、集合的概念,使用BSON(类JSON)作为其数据模型结构,其结构是面向对象的而不是二维表,存储一个用户在MongoDB中是这样子的。
5、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。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。
MongoDB文档中字段是否有先后顺序之分
update和findandmodify都可以用做更新操作;区别 findandmodify是有返回值的,输出中的value字段即返回修改之前的文档,使用 new:true选项返回修改后的文档。update是更新操作,是没有返回值的。
对于索引prefix的字段而言,不管是索引是正序还是倒序,排序是正序需求还是倒序需求,都可以使用到Index索引来避免排序对于非索引prefix的字段,无法利用其来避免排序,IXSCAN完还需要SORT。
limit:如果不能减少数据量,不会将这两个阶段合并。否则先进行排序,然后获取指定的数量,放入内存。如果在中间含有$skip操作,将其放入最后。在数据量超过内存限制,这个操作需要设置 allowDiskUse=true。
文档型数据库具有以下六大特点:模式的灵活性:在文档型数据库如MongoDB中,数据模式是动态的,能够应对业务逻辑的变化和迭代。这意味着你可以无缝地在现有文档内添加新字段,而不会破坏数据库中其他文档的结构或数据完整性。
MongoDB的集合(collection)可以看做关系型数据库的表,文档对象(document)可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并 不完全对等。
mongodb使用场景是什么?
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。
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。
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。
◆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。
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。