mongodb二进制，mongodb 2dsphere

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mongodb使用场景是什么?

● 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。

◆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。

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。

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。

事务性系统适用场景：Redis 最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。

Q1: mogodb怎么用robomongo导出数据

1、启动Mongodb数据库。在自己电脑的E盘、D盘根目录模拟出两个Mongodb的数据库，分别代表旧库和新库。

2、有时候我们需要将把MongoDB中的数据导出为excel CSV文件，我们可以使用 mongoexport 命令来完成。所以首先要安装mongodb，关于mongodb的安装这里不做介绍，可以查看官方文档进行安装。

3、在Mongodb中我们使用mongodump命令来备份MongoDB数据。该命令可以导出所有数据到指定目录中。mongodump命令可以通过参数指定导出的数据量级转存的服务器。

4、方法/步骤在浏览器中搜索robomongo，到官网下载下来，如图：傻瓜式安装，很简单，一直下一步就可以了。安装过程后续步骤就省略了。连接数据库的时候，输入相应的地址用户名和密码就好了。点击连接。

5、概念：mongoDB中的mongoexport工具可以把一个collection导出成JSON格式或CSV格式的文件。可以通过参数指定导出的数据项，也可以根据指定的条件导出数据。

6、mongodb自带的命令mongoexport好像有条件导出功能，可以试试，如果不行只能用代码先读到内存，然后导出。不过不适合数据量特别大的集合。

Q2: mongodb的特点

mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档。（2）模式自由，采用无模式结构存储。

而mongodb是一种“文档数据库”，存储类型是以文档为主，该文档类型为(Bson，其实就是json的二进制对象)。

MongoDB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。它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。

优势：快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！MySQL是关系型数据库。优势：在不同的引擎上有不同的存储方式。

常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。

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，完全可以替代MySQL。

Q3: 【Python基础】mongodb存储文件的优缺点?

1、优点是操作简单，结构上的操作可直接操作树形文档，数据上的操作仅需操作单条数据。缺点，对所有节点的修改都集中在此文档中，并发操作受限。

2、优势：快速！(当然，这和具体的应用方式有关，通常来说，它比一般的关系型数据库快5位左右。

3、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。*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。

Q4: 什么是MongoDB_MySQL

Mongodb是非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。

（2）Mongodb数据库：非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。

MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。

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