mongodb使用场景,mongodb 使用场景

为什么mongodb不能替代elasticsearch区别

1、与MongoDb不同， Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据。

2、MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。天通苑java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等。

3、MongoDB更类似MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询 *** ON数据，能存储海量数据，但是不支持事务。Mysql在大数据量时效率显著下降，MongoDB更多时候作为关系数据库的一种替代。

mongoDB适用什么场合呢?

◆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 *** ON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。

成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。

嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。

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。

Microsoft SQL Server：商业数据库，适合在Windows环境下使用，具有强大的功能和高性能。Oracle：商业数据库，适合大型企业应用，功能非常强大，但价格昂贵。

MongoDB对于ETL服务器而言显然不是很合适，它的计算能力还无法跟hadoop、Greenplum媲美，估计计算能力一般（没有测试过）。 对于前端报表展现貌似可以，速度快，支持一定计算能力，并发好。

mongodb应用场景,举例说明。。谢谢高手解答

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。

◆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 *** ON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的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。

个人理解：如果说写负载和单表太大，解决方案都是通过分片来实现横向扩展，其实mysql也是支持的。这不算理由。我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升。

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。

对比MySQL,什么场景MongoDB更适用

使用 *** ON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用 *** ON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用 *** ON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用 *** ON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。

查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。

（4）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 *** ON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 *** 存储，容易存储对象类型的数据。

我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升。或者schema-free的使用场景。

它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。关系型数据库-MySQL 在不同的引擎上有不同的存储方式。

AWS提供了两种形式的MySQL即服务，即Amazon RDS和Amazon Aurora。后者具有更高的性能，可以处理TB级的数据，更新副本的延迟时间更短，并且可以直接与Oracle数据库和SQL Server竞争。

谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景

1、默认情况下mongodb使用场景，MongoDB更侧重高数据写入性能mongodb使用场景，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据mongodb使用场景的场景。但是应当避免在高事务安全性mongodb使用场景的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。

2、MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物 MySQL适用于传统的对关联要求高的方面，MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求，但是两种数据库其实都能胜任大多数需求。

3、或是后端日志收集分析。考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。亦或是仅作日志收集分析。

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