很多朋友对于mongodb数据结构和mongodb索引存储结构不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
谈谈mongodb，mysql的区别和具体应用场景
官方文档看一看。
编程实例练一练。
源码看一看。
一般互联网公司多用mysql,redis,mongodb做存储层，hadoop,spark做大数据分析。
mysql适合结构化数据，类似excel表格一样定义严格的数据，用于数据量中，速度一般支持事务处理场合。
redis适合缓存内存对象，如缓存队列，用于数据量小，速度快不支持事务处理高并发场合。
mongodb，适合半结构化数据，如文本信息，用于数据量大，速度较快不支持事务处理场合。
hadoop是个生态系统，上面有大数据分析很多组件，适合事后大数据分析任务。
spark类似hadoop，偏向于内存计算，流计算，适合实时半实时大数据分析任务。
移动互联网及物联网让数据呈指数增长，NoSql大数据新起后，数据存储领域发展很快，似乎方向都是向大数据，内存计算，分布式框架，平台化发展，出现不少新的方法，如ApacheIgnite适合于内存计算就集成了好多功能模快,ApacheStorm、Spark、Flink也各有特点。
一般普通应用TB，GB级别达不到PB级别的数据存储，用mongodb，mysql就够了，hadoop，spark这类是航母一般多是大规模应用场景,多用于事后分析统计用，如电商的推荐系统分析系统。
聪明的战士总是选择适合的武器。具体什么场合用什么数据存储策略或混合使用，需要分析业务特点及未来业务发展需求来决定。
mongodb主要用来干嘛，什么时候用，存什么样的数据
简介MongoDB[1]是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB[2]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。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。
特点它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：*面向集合存储，易存储对象类型的数据。mongodb集群参考*模式自由。*支持动态查询。*支持完全索引，包含内部对象。*支持查询。*支持复制和故障恢复。*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。*支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。*可通过网络访问。使用原理
所谓“面向集合”（Collection-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collection)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。NytroMegaRAID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)，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。存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（BinarySerializedDocumentFormat）。[3][4]MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：1）网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。2）缓存。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。3）高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。不适用的场景如下：1）要求高度事务性的系统。2）传统的商业智能应用。3）复杂的跨文档（表）级联查询。[4]系统介绍分布式文件系统（DistributedFileSystem）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于FayChang所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统。YonghongDataMart是基于自有技术研发的一款数据存储、数据处理的软件。YonghongDataMart的分布式文件存储系统(ZDFS)是在HadoopHDFS基础上进行的改造和扩展，将服务器集群内所有节点上存储的文件统一管理和存储。适用场景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）和传统的RDBMS系统（具有丰富的功能）之间架起一座桥梁，它集两者的优势于一身。根据官方网站的描述，Mongo适用于以下场景。●网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。●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。●大尺寸、低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。●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的使用也会有一些限制，例如，它不适合于以下几个地方。●高度事务性的系统：例如，银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。●传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会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。●需要SQL的问题。应用案例下面列举一些公司MongoDB的实际应用：[7]Craiglist上使用MongoDB的存档数十亿条记录。FourSquare，基于位置的社交网站，在AmazonEC2的服务器上使用MongoDB分享数据。Shutterfly，以互联网为基础的社会和个人出版服务，使用MongoDB的各种持久性数据存储的要求。bit.ly,一个基于Web的网址缩短服务，使用MongoDB的存储自己的数据。spike.com，一个MTV网络的联营公司，spike.com使用MongoDB的。Intuit公司，一个为小企业和个人的软件和服务提供商，为小型企业使用MongoDB的跟踪用户的数据。sourceforge.net，资源网站查找，创建和发布开源软件免费，使用MongoDB的后端存储。etsy.com，一个购买和出售手工制作物品网站，使用MongoDB。纽约时报，领先的在线新闻门户网站之一，使用MongoDB。CERN，著名的粒子物理研究所，欧洲核子研究中心大型强子对撞机的数据使用MongoDB。mongodb如何定位
mongo数据库本身就介于redis内存数据库和mysql数据库之间。
以下侧重于mongo的优点。
mongoVredis，
1：redis受内存的限制，无法存储海量的数据；mongo可以存储海量的数据。
2：redis仅支持简单的string、hash、list、set、zset数据结构，而mongo支持文档型的数据结构，可以说就是JSON字符串，这种数据结构是多么的灵活，使用是多么的方便，想必不用过多介绍。
3：redis可以提供复杂的查询吗？mongo笑笑不语。
4：redis有内置数据分析功能(mapreduce)吗？
再来看mongoVmysql
1：mongo的文档型数据结构，每一个文档可以映射为编程语言中的一个独立对象，同一个集合的文档之间的数据结构完全不必相同，如此灵活的数据结构，可以轻松的适应业务逻辑变更。mysql这类的关系数据库，怎么比？
2：mongo的插入速度比MySQL更快。
3：mongo可以轻松的分布式扩展，不需要停机，不需要更改应用程序。
三者其实各有优缺点，对应不同的数据库应用场景的。
什么时候需要mongo？
不需要跨文档或跨表的事务，也不需要复杂的join查询支持业务变更频繁，导致数据结构需要频繁更改需要大量的地理位置查询，文本查询海量数据存储，且数据量快速增加Mongo其实弥补了redis和mysql中的不足。个人在爬虫中，经常采用mongo保存爬取的数据，而redis保存待爬取的链接和用于网页去重。
mongodb是非结构化数据库吗
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。
Hbase是架构在hdfs上的列式存储，擅长rowkey的快速查询，但模糊匹配查询（其实是前模糊或全模糊）不擅长，但存储的量可以达到百亿甚至以上，比mongodb的存储量大多了。
mongodb和db2是一个吗
不是一个数据库，DB2是IBM的关系数据库，MongoDB是一个开源的NoSQL数据库，使用Key-Value结构主要用于存储文档对象的
mongodb数据结构和mongodb索引存储结构的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！
