mongodb存储结构 mongodb存储数据格式

大家好，mongodb存储结构相信很多的网友都不是很明白，包括mongodb存储数据格式也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于mongodb存储结构和mongodb存储数据格式的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

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命令操作时会自动锁数据库吗

mongodb命令操作时会自动锁数据库的。

MongoDB是一个分布式文件存储的数据库，可以存储比较复杂的数据类型。主要用途是文档型数据管理。

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适合做商城app数据库吗

个人认为，MongoDB不太适合用作商城APP的数据库：

能用是肯定能用的，但是不适合，开发过程中需要解决的问题会比较多且严峻；

单独只使用MongoDB是不适合的，可以用它解决一部分的问题，也就是关系型数据库和MongoDB配合着使用。

MongoDB是什么，以及它的优点

概括地说一下MongoDB是什么：它是一个基于分布式文件存储的非关系型数据库；我们常见的MySQL、Oracle都是关系型数据库，数据在关系型数据库中都是通过表的格式展现，可以看做二维表格；而MongoDB中的数据，类似于JSON格式（BSON）。

MongoDB除了性能上的优势之外，我认为最大的优点就是数据模式自由，如果你愿意的话，可以将任何数据都保存到同一张表中（MongoDB中叫做Collection，等同于关系型数据库中的Table）；

比如像这样，一条客户信息，一条产品信息，两条毫无交集的数据，可以保存到同一个Collection中（比较极端的做法，实际使用的时候还是要区分开）：

为什么说MongoDB不太适合用作商城应用的数据库

首先，商城应用对事务一致性要求非常高，而MongoDB在事务的支持上，比较晚熟；MongoDB在3.0左右的版本，开始支持单文档的事务，到了4.0以上的版本，开始支持多文档事务；MongoDB发展的越来越好，但是在事务支持上，和关系型数据库相比确实还是有差距。

第二，通常商城相关的业务，表结构相对都是比较成熟且固定的，比如客户表、商品表、订单表、支付表等等，同一个维度的数据结构基本都是相同的，比如客户都会有姓名、手机号、收货地址，这并没有发挥MongoDB数据结构自由的优势，关系型数据库已经可以很好地支撑。

第三，MongoDB在多表关联方面，优势不大，比如需要查询客户下面所有的订单，那么可能需要关联客户表和订单表；而让MongoDB来实现，订单可以作为客户下面的一个子文档来存储，大概就是这个样子：

总结来说，MongoDB更多适用于大数据量、高并发、弱事务、数据结构“随意”且“善变”的场景，是对关系型数据库的补充。

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

mongodb如何导入导出备份恢复

mongodb导入导出数据库其实很简单，主要是4个命令：数据库导出命令mongodump，数据库导入命令mongorestore，数据表（集合）导出命令mongoexport，数据表（集合）导入命令mongoimport，下面我大概介绍一下这个命令的使用，实验环境win7+mongodb3.4，主要如下：

1.首先需要将mongodb安装目录下边的bin目录配置到环境变量中，这个目录包含了以上4个导入导出命令，我的安装目录在"C:\ProgramFiles\MongoDB\Server\3.4\bin"，所以如下图所示：

2.环境变量配置成功后，我们就可以启动mongodb服务了，我的data数据存储路径目录是在"D:\MongoDB\data\db"，所以启动命令是"mongod--dbpathD:\MongoDB\data\db"，如下图所示：

为了方便演示，我以数据库wjm为例，数据表（集合）是address，截图如下：

3.下面就是最重要的部分，导入导出命令备份恢复数据库：

数据库导出命令mongodump：导出数据库wjm到"F:\backup"，命令如下：

数据库导入命令mongorestore：导入数据库wjm，命令如下：

数据表（文档）导出命令mongoexport：导出数据表address到"F:\backup"，命令如下：

数据表（文档）导入命令mongoimport：导入数据表address到wjm中，命令如下：

至此，4条命令都介绍完毕，我这里只是简单的介绍一下，举个例子，其实每条命令还有许多参数和功能，我这里就不一一列举了，太多了，可以参考一下这个网址学习一下，http://www.jb51.net/article/52498.htm，里面介绍的更详细，只要你熟悉熟悉命令，多操作操作过程，很快就能掌握的，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

MongoDB和MySQL的区别

MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，所以完全可以替代MySQL。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：

①弱一致性，更能保证用户的访问速度。

②文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据。

③内置GridFS，支持大容量的存储。

④内置Sharding。

⑤第三方支持丰富。(这是与其他的NoSQL相比，MongoDB也具有的优势)

⑥性能优越

文章分享结束，mongodb存储结构和mongodb存储数据格式的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！