jsonmongodbpython的简单介绍

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MongoDB与MySQL:如何选择

因此，通常选择MongoDB用于必须管理大量数据，得益于水平可伸缩性并处理不适合关系模型的数据结构的应用程序。MongoDB是一个基于文档的存储，在其之上还具有一个基于图形的存储。

目前很多中小型公司都是用mysql。如果数据量大，对安全性能要求高，还不差钱的公司可以选择另外一种关系型数据库Oracle。monogoDB是非关系型的nosql数据库，属于文档型数据库，存储是以json、String等key-value键值对形式。

一般情况下，使用mysql，只有大数据或者并发很高的时候才使用mongodb。还有点，mysql支持事务，mongodb是不支持的。

如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用，即这里mysql与mongodb 属于平行级别，那么，这样的使用可能有以下几种情况的考量： (1)mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。

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。这也是根据我自己项目的情况出发，最后选择了mongodb的一个原因。

Q1: 为什么MongoDB适合大数据的存储

◆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。

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。

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。

而MongoDB内建了多种数据分片的特性，可以很好的适应大数据量的需求。基于位置的数据查询 MongoDB支持二维空间索引，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。

Q2: python写了一个爬虫,内容储存到mongodb数据库,遇到一个错误不知怎么改...

你不能直接存储一个类的实例啊，mongodb用bson存储数据，bson是json的binary形式，所以你只能存储javascript的基本类型、Object和Array这些东西。

mongodb是可以直接存的。这种写法没有问题。问题还是出在变量名与变量值上。很简单就可以定位。你先将img换成一个字符串，如果成功了，就是img本身的格式问题。

后面百度，google了一下，原来是新的pymongo中取消了Connection这个方法。新的版本需要新建一个client，然后才是连接。

支持复制和故障恢复。使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。支持RUBY，PYTHON，JAVA，C，PHP，C#等多种语言。文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。可通过网络访问。

白龙说这话的时候，把千寻来时的衣物和她在真实世界中，临别时同学写予她的临别纸条还给她，让她好好保存。千寻被汤婆婆强迫改名为“小千”，就是为了让她忘记自己的名字，忘记自己是谁。

Q3: 如何使用python处理带有Mongodb的不规则json数据

1、在JSON中，数据以名称/值（name/value）对表示；大括号内存储对象，每个名称后跟：（冒号），名称/值对之间要用（逗号）分隔；方括号包含数组，值以（逗号）分隔。

2、实现后的效果：安全。接口信息封装便于保密管理；复用。一次封装，永久复用；上手快。方便不熟悉python和数据调用的同学，只会简单的sql即可使用，省时省力。

3、使用在线工具：许多在线 JSON 格式化工具可帮助你快速格式化 JSON 数据。你可以在浏览器中搜索 JSON 格式化工具，然后将你的 JSON 数据粘贴到在线工具中进行格式化。

4、可以根据jpath解析keyword或路径。也可以根据实际结果进行剥洋葱似的层层解析处理。

5、Python 的 json 模块提供了两个函数 json.dumps() 和 json.loads() 来编码和解码JSON数据。如果要处理的是文件而不是字符串，可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据。

6、你不能直接存储一个类的实例啊，mongodb用bson存储数据，bson是json的binary形式，所以你只能存储javascript的基本类型、Object和Array这些东西。

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