只用mongodb可以吗，mongodb支持sql吗

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用mongodb专门做日志库合适吗

1、因此，对于需要处理大量数据的应用，如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择。无结构或半结构化数据：MongoDB的面向文档的特性使得它非常适合存储无结构或半结构化数据。

2、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。

3、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。视频直播，使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。

4、同样，用户还可以使用MongoDB的aggregation、mapreduce框架来做一些更复杂的查询分析，在使用时应该尽量建立合理的索引以提升查询效率。

5、嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。

6、Mongodb 管理工具Mongodb StudioMongodb是一款性能优良，功能丰富的文档型非关系型数据库。由于该数据库是开源项目并且还在不断更新中，目前为止在任何平台上都不能找到功能相对完整的客户端数据库管理工具。

Q1: 一个大型的SNS网站,是否适合数据库全部用mongodb来做,为什么?

◆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。

开源性：MongoDB 是一个开源项目，这意味着用户可以自由地访问和修改其源代码。总的来说，MongoDB 具有自由、可扩展、高性能、灵活性和开源性等优点，这些优点使得 MongoDB 成为最受欢迎的 NoSQL 数据库之一。

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。

Q2: 哪位高手可以推荐几款通用的数据库管理工具

1、HeidiSQL：一款轻巧而强大的数据库管理工具，拥有漂亮的用户界面，支持多种平台，包括Windows、Linux和Mac OS。它提供了强大的查询编辑器，可以快速且轻松地编写和执行查询语句。

2、常见的数据库软件介绍：MySQLMySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，它由 MySQL AB开发、发布和支持。MySQL是一个快速的、多线程、多用户、健壮的SQL数据库服务器。

3、MySQL管理工具phpMyAdmin phpMyAdmin是一个非常受欢迎的基于web的MySQL数据库管理工具。它能够创建和删除数据库，创建/删除/修改表格，删除/编辑/新增字段，执行SQL脚本等。

4、NO.5DBeaver DBeaver是一个通用的MySQL数据库管理工具，支持MySQL、PostgreSQL、Oracle、DBMSSQL、Sybase、Mimer、HSQLDB、Derby以及其他兼容JDBC的数据库。它是基于Java进行开发的。

Q3: mongod可以代替sqlserver吗

特别是SQL Server的数据库搜索引擎，可以在绝大多数的操作系统之上运行，并针对海量数据的查询进行了优化。目前SQL Server已经成为应用最广泛的数据库产品之一。

关系型数据库中很多特性在Mongodb中都没有，在移植之前必须要考虑清楚。例如自增主键、联合主键（可以用唯一索引代替）、相关驱动和连接方式等等（本人用的mssql，所以只能举mssql的例子。

其不是数据管理系统软件有Oracle、MySQL、SQLServer、Mongodb。根据查询相关资料信息显示，常见的数据库管理系统主要有Oracle、MySQL、SQLServer、Mongodb等，这些数据库中，前三种均为关系型数据库，而Mongodb是非关系型数据库。

MongoDB数据库 MongoDB是由10gen公司开发的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。

结构化查询语言(SQL)是关系数据库的标准用户和应用程序接口。关系数据库易于扩展，并且可以在原始数据库创建之后添加新的数据类别，而不需要修改所有现有应用程序。

Q4: 怎样进行大数据的入门级学习

1、学习计算机编程语言。对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单，因为需要掌握一门计算机的编程语言，计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。学习大数据相关课程。一般就可以进行大数据部分的课程学习了。实战阶段。

2、在学习大数据的过程中，初学者往往会遇到很多问题，而在这些问题当中，最为重要的问题就包括学习的方向和脉络，如果能够把握住学习大数据的关键问题，那么往往会提升学习效率，这就要求初学者要在学习的不同阶段多与大数据专家进行交流。

3、新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。

4、这也会增加学习者的大数据落地应用经验。注重交流初学者往往会遇到很多问题，而在这些问题当中，最为重要的问题就包括学习的方向和脉络。初学者要在学习的不同阶段多与大数据专家进行交流。

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