大数据mongodb怎么，mongodb 大数据处理

mongodb的内容简介

对于大数据量、高并发、弱事务的互联网应用，MongoDB可以应对自如。

MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。

传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。

内容简介：MongoDB是为处理大数据而生的一款面向文档的数据库，由10gen公司开发和维护。

相关问答

Q1: 学习Java应该了解的大数据和框架?

Java基础：了解Java的基本语法、数据类型、控制流程、数组、字符串等基础概念。学习面向对象编程（OOP）的原则和概念，如类、对象、继承、封装、多态等。

Java只是大数据学习的漫漫长路中的一小段路程，想要学习真正的大数据技术，还要掌握hadoop、spark、storm开发、hive数据库、Linux操作系统、分布式存储、分布式计算框架等专业知识。

学习Java大数据一定离不开具体的场景，这里面的场景不仅指硬件场景（数据中心），还需要有行业场景支持，所以学习Java大数据通常都会选择一个行业作为切入点，比如金融行业、医疗行业、教育行业等等。

Java有三大框架：Struts，Hibernate和Spring。struts是开源软件，通过学习struts的流程，架构，model部分，view部分和contorller组件来了解框架；Hibernate是开源代码的对象关系映射框架，通过学习session接口等来了解框架。

java构架师的三个阶段：第一阶段：java根底知识要结实，java编程思想，规划模式，【effective java】这些都算是根底知识。在这根底上，要结合多种项目经历，使用实践来进步根底才干。

Q2: mongodb适用于什么场景

MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

（4）高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。

● 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。

查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。

默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。

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