mongodb使用场景总结,MongoDB的应用场景

mongodb使用场景总结,MongoDB的应用场景

以下是Ubuntu下安装MongoDB 3.4的详细过程：安装准备在终端中执行以下命令，更新软件包列表并安装MongoDB的公共签名密钥：sudo apt-get update sudo apt-key a一、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、更新二、物流场景使用MongoDB 存储订单信息，订单状态在

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。社交场景，使用MongoDB 存储存储Mongodb还可以用于其他应用场景，比如交易、财务报表、企业资源计划等，它可以提供企业所需的强大的数据存储、查询和更新能力。总结由以上介绍可知，Mongodb在实际应用中拥有

MongoDB也非常适合用于实时数据处理的场景。作为一种NoSQL数据库，MongoDB具有高吞吐量、低延迟的特点。这意味着它可以在短时间内处理大量的读写请求，并且在几乎实时的情况下存储格式为key-value,可保存的数据类型为String型、List型、Set型(可有序重复) Redis有五种类型的映射，其主要缺点是数据库容量受物理内存的限制，不能用于大量数据的高性能读

常见应用场景：最近单的入手就是存log,因为mongodb本身存的就是json,可以很方便的接入各种存储日志的地方。然后可以做成相关监控报表，比如说APM,NPM等，比如说千寻位置其他的话要看题主所在的行业4.高伸缩性场景：MongoDB 非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。MongoDB 的路线图中已经包含对MapReduce 引擎的内置支持。5.对象或JSON 数据存储：MongoD

2.mongodb使用场景：案例1: 用在应用服务器的日志记录，查找起来比文本灵活，导出也很方便。也是给应用练手，从外围系统开始使用MongoDB。用在一些第三方信息的获Hadoop在非结构化数据处理的场景下要比MongoDB的普及率高。所以我们可以看到不少用户会已经将数据存放在HDFS上。这个时候你可以直接在HDFS上面架Spark来跑，Spark从HDFS取来原始数据进行计算，而Mon