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MongoDB 是免费开源的跨平台 NoSQL 数据库,命名源于英文单词 humongous,意思是「巨大无比」,可见开发组对 MongoDB 的定位。
与关系型数据库不同,MongoDB 的数据以类似于 JSON 格式的二进制文档存储:
{
name: "itBaiZhan",
age: 18,
hobbies: ["python", "mongo"]
}
文档型的数据存储方式有几个重要好处:
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大尺寸低价值数据时会比较浪费,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 引擎的内置支持以及集群高可用的解决方案
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
游戏场景
使用 MongoDB 存储游戏用户信息,用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询、更新
物流场景
使用 MongoDB 存储订单信息,订单状态在运送过程中会不断更新,以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储,一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
社交场景
使用 MongoDB 存储存储用户信息,以及用户发表的朋友圈信息,通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能
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
直播
使用 MongoDB 存储用户信息、礼物信息等
应用特征 | Yes/No |
---|---|
应用不需要复杂事务及复杂join支持 | yes |
新应用,需求会变,数据模型无法确定,想快速迭代开发 | ? |
应用需要2000-3000以上的读写QPS(更高也可以) | ? |
应用需要TB甚至 PB 级别数据存储 | ? |
应用发展迅速,需要能快速水平扩展 | ? |
应用需要大量的地理位置查询、文本查询 | ? |
应用需要99.999%高可用 | ? |
有一个yes就可以选择MongoDB,两个以上yes,选MongoDB绝对不后悔
实时效果反馈
1. MongoDB采用什么形式存储数据?
A 二维表格
B key-value
C 文档
D 以上都是
答案
1=>C