mongodb大数据量存储，mongodb datasize

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。

如果用户信息是会有更新的情况 那就必须存user_id，然后另外获取（通常在用户登录的时候已经获取并配合redis进行存储调用）还有就是不要忽略mongodb的存储读取速度，这个是mongodb的优势所在。

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。

◆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。自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。

相关问答

Q1: linux下我mongodb存储快要满了,怎么扩充存储大小,且不删除原来的数据...

1、如果是你的硬盘满了，你可以再用别的硬盘跟这个硬盘构成RAID。

2、在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。

3、用虚拟机安装Linux不会删除分区数据，虚拟机使用的是虚拟磁盘，在操作系统中就是一个文件，虚拟磁盘会占用硬盘空间，就跟普通文件一样。

4、新分一个区，需要在已有分区里，压缩出一部分空间。可以找一个空余空间比较大的分区，右键点击，压缩卷。提示查询空间：选择合适的容量即可。压缩之后，可以直接点击新建一个分区，也可以合并到附近的分区里。

5、一方面是：删除文件后不产生多余的数据碎片，另一方面不做数据的大规模迁移，减少mongodb内部的IO操作。

Q2: mongodb适用于什么场景

1、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。

2、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。

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。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。

5、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。

Q3: 什么是mongoDB数据库

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。

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。

Mongodb是非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。

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