mongdb大数据量查询的极限，mongodb大数据查询慢

mongo集群可以用来进行海量数据分析吗

1、MongoDB 是一个典型的NoSQL（not only sql）数据库是开源的面向文档的数据库管理系统，主要实现NoSQL数据库管理系统，用于存储海量数据（humongous，Mongo名称的由来）。

2、MongoDB更类似MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询JSON数据，能存储海量数据，但是不支持事务。Mysql在大数据量时效率显著下降，MongoDB更多时候作为关系数据库的一种替代。

3、所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点，但是如果还需要对数据进行统计分析，那么最好还是考虑统计分析的因素。如你使用mapreduce进行数据统计分析，那么hbase可能会更好些，虽然MongoDB也支持mr。

4、MongoDB 更类似 MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询 JSON 数据，能存储海量数据，但是不支持事务。

5、Mongo是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发，提供了以下功能：◆面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。

6、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。

相关问答

Q1: mongodb的内容简介

1、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。

2、MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。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。

3、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。

4、片键介绍 数据划分（partitioning）关键问题是怎么样将一个集合中的数据均衡的分布在集群中的节点上。 MongoDB 数据划分的是在集合的层面上进行的，它根据片键来划分集合中的数据。

Q2: 什么是mongoDB数据库

1、没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。 (1)MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON(类JSON)作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。

2、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)。

3、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。

4、Mongodb是非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。

Q3: 对比MySQL,什么场景MongoDB更适用

1、对比MySQL，什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库。 在不同的引擎上有不同 的存储方式。 查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。

2、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。

3、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。

Q4: mongodb适用于什么场景

1、mongodb使用场景：游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。

2、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。

3、● 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。

4、（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。

Q5: 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。

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。

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。

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。他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。

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