mongodb分类存储，mongodb对已有的数据分片

如何理解大文件存储规范gridfs

GFSGFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。

GlusterFS：一种分布式文件系统，可以处理大规模文件和数据存储需求。深信服的全对称分布式存储EDS采用高性能分布式块存储架构，支持文件、对象和块存储，具备高性能I/O性能，同时可以满足非结构化和结构化数据的存储需求。

FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问(文件上传、文件下载)等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。

常见的分布式文件系统有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。

但NTFS中簇的大小并不依赖于磁盘或分区的大小。簇尺寸的缩小不但降低了磁盘空间的浪费，还减少了产生磁盘碎片的可能，exfat是微软针对移动存储的一种文件格式。支持大文件。至于损坏压缩文件。可能与u盘文件格式有关。

一般默认选择【NTFS】格式，因为NTFS格式支持单文件4G以上。如果U盘是4G或8G的小U盘，可以选择【FAT32】格式。如果大U盘又想存储一些兼容的文件，可以使用EXFAT格式。

相关问答

Q1: mongodb用什么格式存储数据

MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。它支持丰富的查询语言和索引，适用于存储大量结构化或半结构化数据。

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 是一个基于分布式文件存储的数据库。它将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

bson是由10gen开发的一个数据格式，目前主要用于mongoDB中，是mongoDB的数据存储格式。bson基于json格式，选择json进行改造的原因主要是json的通用性及json的schemaless的特性。

Q2: mongodb使用场景是什么?

使用场景：（1）网站数据：MongoDB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。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。

● 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。

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。

◆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。

MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。

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。

Q3: mongodb存储数据和文档存储数据的区别?

1、处理数据的方式上存在显著差异。 数据结构：在关系型数据库中，行是表的基本单位，每一行都包含列的数据类型。

2、（3）文档数据库存储代表软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。（4）图形数据库存储代表软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。

3、MongoDB[2] 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。

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