mongodb做mmorpg，MongoDB做数据统计

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东方航空到底用MongoDB做了什么,技术选型为何花落MongoDB

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。

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。

Elasticsearch是java编写，通过RESTFul接口操作数据。MongoDB是C++编写，通过driver操作数据。MongoDB的分片有hash和range两种方式，Elasticsearch只有hash一种。

默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，那么MongoDB将很适合你的用例。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。

如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。

Q1: 千万别用MongoDB?真的吗

1、因为各种政治原因，我这段时间没有说什么，但是现在我觉得因为要对社会负责，所以我要阻止大家不要把你们的业务放在MongoDB上。

2、自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆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。

3、mongodb的问题在于无法完成复杂的多表连接查询。但这点在千万级海量服务中，本来就应该避免的，而且mongodb自带的replicationset、GridFS等分布式机制很适合用于海量服务中。

4、答案：A 文档型数据库作为最受欢迎的NoSQL产品，文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置，同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品(总排行榜第七名)。

Q2: 用mongodb专门做日志库合适吗

1、如果对日志保存的时间没有特别严格的要求，只是在总的存储空间上有限制，则可以考虑使用capped collection来存储日志数据。指定一个最大的存储空间或文档数量，当达到阈值时，MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档。

2、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。

3、周末贡献代码。他们最后在Pivotal待了两年多的时间。虽然只是在第一个暑假的结尾，他们已经有了一个最小化的，但已经可以使用（在某种意义上说）的一个分布式社交网络，以Ruby on Rails实现，后端用MongoDB。

Q3: 谈谈redis,memcache,mongodb的区别和具体应用场景

1、Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。

2、Redis跟memcache不同的是，储存在Redis中的数据是持久化的，断电或重启后，数据也不会丢失。

3、mongodb更吃内存，因为当mongo发现内存不够的时候，是以2的指数级别来申请内存的。所以一般都建议把mongodb单独放。

4、mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。和memcached更为接近的是redis。

5、Mongodb与Redis应用指标对比 MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。

6、session不怕丢的话，不用做持久化。memcache就行。

Q4: mongodb数据库适合做什么

1、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。

2、使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON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JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。

3、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。

4、◆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。

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