上期文章我们聊到了redis。这期我们来说说另一个网红nosql数据库：MongoDB。有这么一个介绍MongoDB的说法是：MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的的数据库，却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等特性，新版本的MongDB甚至还支持事务。听小伙伴说MongoDB不仅功能丰富，而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面，今天我就代替大家来动手进行一下数据库测试，揭开MongoDB的神秘“面纱”。
上期文章我们聊到了Redis，这期我们来说说另一个网红NoSQL数据库——MongoDB。 PS：其他历史测评请直接翻到文末~ 有这么一个介绍MongoDB的说法是：MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的数据库，MongoDB却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等，新版本的MongDB甚至还支持事务。 MongoDB不仅功能丰富，而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面，今天我就代替大家来动手进行一下数据
MongoDB是一个NoSQL的非关系型数据库 ，支持海量数据存储，高性能的读写。
简单说，通常我们使用的SQLite3、MySQL都是关系型数据库，使用一种通用的SQL脚本语言来操作，NoSQL数据则没有这种SQL语言，其内部保存的是一种JSON字符串。
矢量数据库是为实现高维矢量数据的高效存储、检索和相似性搜索而设计的。使用一种称为嵌入的过程，将向量数据表示为一个连续的、有意义的高维向量。
本文是MongoDB存储策略的一个简单翻译加讲解，存储引擎部分只介绍 wiredTiger，只有企业版支持的inMemory和落后于wiredTiger的mmapv1你可以参考官方文档。 官方给出存储策略如下：
先来看看大数据的概念。根据维基百科，大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语，因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。
今天我们将通过这一篇博客来了解MongoDB的体系结构，命令行操作和在JAVA 当中使用SpringData-MongoDB 来 操作MongoDB。
作者：java妞妞 来源：http://blog.csdn.net/javaniuniu/article/details/71250316 当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，O
当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，中软卓越专家列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架，或许会对你有意义。
爬虫功能： QQSpider 使用广度优先策略爬取QQ空间中的个人信息、日志、说说、好友四个方面的信息。 判重使用“内存位”判重，理论上亿数量级的QQ可瞬间判重，内存只占用400M+。 爬虫速度可达到单机每天400万条数据以上（具体要考虑网速、网络带宽、稳定性等原因。我在学校是400万+，但在公司那边却只有六成的速度，普通家庭网络可能会更慢）。 环境、架构： 开发语言：Python2.7 开发环境：64位Windows8系统，4G内存，i7-3612QM处理器。 数据库：MongoDB 3.2.0
爬虫功能： QQSpider 使用广度优先策略爬取QQ空间中的个人信息、日志、说说、好友四个方面的信息。 判重使用“内存位”判重，理论上亿数量级的QQ可瞬间判重，内存只占用400M+。 爬虫速度可达到单机每天400万条数据以上（具体要考虑网速、网络带宽、稳定性等原因。我在学校是400万+，但在公司那边却只有六成的速度，普通家庭网络可能会更慢）。 环境、架构： 开发语言：Python2.7 开发环境：64位Windows8系统，4G内存，i7-3612QM处理器。 数据库：MongoDB 3.2.
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
优化服务器之前, 需要先对问题的规模做合理的预估, 然后对关键的数据做采样, 做对比, 看和自己的预估是否一致, 误差大在什么地方, 是预估的不对, 还是系统实现有问题.
简单的说，数据库（因为Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。
Workerman不是重复造轮子，它不是一个MVC框架，而是一个更底层更通用的服务框架，你可以用它开发tcp代理、梯子代理、做游戏服务器、邮件服务器、ftp服务器、甚至开发一个php版本的redis、php版本的数据库、php版本的nginx、php版本的php-fpm等等。Workerman可以说是PHP领域的一次创新，让开发者彻底摆脱了PHP只能做WEB的束缚。
前言 本文为作者对其开源项目QQSpider的说明文档。主要替换了程序里一些不可用的链接，对登录时的验证码作了处理，对去重队列作了优化。并且可以非常简单地实现爬虫分布式扩展。 Github项目名称：Q
非关系性数据库 NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。 MongoDB MongoDB数据库也是一种非关系性数据库，对于爬虫爱好者来说，把数据插入MongoDB也是一个不错的选择，今
taptap-developer是一个spring boot框架驱动的纯Grpc服务，所以，只用了四步，移除了web和spring cloud相关的模块后，启动速度就稳稳的保持在了6s内。除了启动速度提升外，在服务待机状态下，内存锐减了50%左右，从500M左右的内存占用，缩减到了250M不到。
MongoDB在2.4版中引入全文索引后几经迭代更新已经比较完美地支持以空格分隔的西语，但一直不支持中日韩等语言，社区版用户不得不通过挂接ElasticSearch等支持中文全文搜索的数据库来实现业务需求，由此引入了许多业务限制、安全问题、性能问题和技术复杂性。作者独辟蹊径，基于纯MongoDB社区版（v4.x和v5.0）实现中文全文搜索，在接近四千万个记录的商品表搜索商品名，检索时间在200ms以内，并使用Change Streams技术同步数据变化，满足了业务需要和用户体验需求。
满足极高读写性能需求的Key-Value数据库高性能Key-Value数据库的主要特点就是具有极高的数据库
MongoDB 是一款功能完善的分布式文档数据库，是一款非常出名的 NoSQL 数据库。当前国内使用 Mongodb 的大型实践越来越多，MongoDB 为我司提供了重要的数据库存储服务，支撑着每天近千万级 QPS 峰值读写，数万亿级数据量存储服务。
Json 作为程序员最受欢迎的数据格式，使用的越来越广泛了，如果你目前使用的数据库不支持JSON的格式，那显然是满足不了程序员以及 程序微服化的需求以及消息传递和消息承载的要求。
雪花算法是推特公司开源的工具：想了解前往本站：https://www.zanglikun.com/2941.html
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
1.Linux 能够流畅的使用Shell脚本来完成很多自动化的工作；awk/sed/perl 也操作的不错，能够完成很多文本处理和数据统计等工作；基本能够安装大 部分非特殊的Linux程序（包括各种库、包、第三方依赖等等，比如MongoDB/Redis/Sphinx/Luncene/SVN之类的）；了解基 本的Linux服务，知道如何查看Linux的性能指标数据，知道基本的Linux下面的问题跟踪等
运行时(Runtime Environment，简称Runtime )，是指那些支持在特定的平台上，用于运行特定编程语言编写的软件的库和程序集，它一般要处理软件和操作系统之间的接口细节。例如，系统调用、程序的启动和终止、内存管理等。 运行时分3种：纯静态环境(如Fortran)、基于堆栈环境(如C、C++、Pascal)、纯动态环境(如SmallTak、Java)。
从3.0 版本开始，MongoDB 开始提供异步方式的驱动(Java Async Driver)，这为应用提供了一种更高性能的选择。 但实质上，使用同步驱动(Java Sync Driver)的项目也不在少数，或许是因为先入为主的原因(同步Driver的文档说明更加的完善)，又或者是为了兼容旧的 MongoDB 版本。 无论如何，由于 Reactive 的发展，未来使用异步驱动应该是一个趋势。
很多前端开发的同学应该都会接触或者了解nodejs，但是经常会听到入门难的抱怨。一方面不知道怎么学习nodejs。另一方面，拿到一些大牛写的nodejs源代码，不知道怎么才能跑起来，特别是需要mongodb的时候。下面就分享一些如何在本地跑起一个带有mongodb的nodejs项目的经验
本文把php程序员划分为中、高级程序员两大类程序员，并针对这两大程序员应具备的技能进行分类探索。
目前，编程人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用
Redis执行命令的速度非常快，根据官方给的性能可以达到10w+ qps。那么本文主要介绍到底Redis快在哪里。
Robot Framework是通用的开源自动化框架。它可以用于测试自动化和Robot过程自动化（RPA）。
我向来是不屑于使用前端框架的，最多用一些ui组件，但是ag-grid这个框架太TM好用了。这篇文章介绍下aggrid的一些哲学思想和我的使用感受，顺带记录一些往事。
随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。
早上衣明志 在QQ群里说他的博客开源了，地址在 https://github.com/qihangnet/MZBlog，基于NancyFX和MongoDB开发的。博客内容需要使用 MarkDown 进
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。 Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，支持多种类型的数据结构，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。 MongoDB和Redis的区别是什么 1、内存管理机制 Redis 数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的 LRU 算法删除数据。 MongoDB 数据存在内存，由 linux系统 mmap 实现，当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。 2、支持的数据结构 Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。 MongoDB 数据结构比较单一，但是支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。 3、数据量和性能： 当物理内存够用的时候，redis>mongodb>mysql 当物理内存不够用的时候，redis和mongodb都会使用虚拟内存。 实际上如果redis要开始虚拟内存，那很明显要么加内存条，要么你换个数据库了。 但是，mongodb不一样，只要，业务上能保证，冷热数据的读写比，使得热数据在物理内存中，mmap的交换较少。 mongodb还是能够保证性能。 4、性能 mongodb依赖内存，TPS较高；Redis依赖内存，TPS非常高。性能上Redis优于MongoDB。 5、可靠性 mongodb从1.8版本后，采用binlog方式（MySQL同样采用该方式）支持持久化，增加可靠性； Redis依赖快照进行持久化；AOF增强可靠性；增强可靠性的同时，影响访问性能。 可靠性上MongoDB优于Redis。 6、数据分析 mongodb内置数据分析功能（mapreduce）；而Redis不支持。 7、事务支持情况 Redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行；mongodb不支持事务。 8、集群 MongoDB 集群技术比较成熟，Redis从3.0开始支持集群。
在MongoDB中，加载各种依赖的lib到内存、管理客户端请求、元数据管理存储等工作都需要占用内存，但其实内存使用的大部分还是在存储引擎和客户端连接请求处理方面。
此文重新发送的主要原因是，经过MONGODB 中文社区内容联席主席的指导下发现部分问题，进行修改，重新发送，修改问题的位置，已经标记成粗体。
MONGODB 实例的内存使用率是一个非常重要的指标，内存使用率过高会导致MONGODB 实例的内存溢出，本文主要通过查看MONGODB的实例内存的使用率得方法，使MONGODB的使用者尽快发现内存方面出现的问题，提早进行相关的应对。
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。
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/148807.html原文链接：https://javaforall.cn
但凡初次接触MongoDB的人，无不惊讶于它对内存的贪得无厌，至于个中缘由，我先讲讲Linux是如何管理内存的，再说说MongoDB是如何使用内存的，答案自然就清楚了。
在数字时代，第三方库是开发者的杠杆，而Node.js则是理想的支点。它们将我们从编写枯燥的代码中解放出来，让我们能够专注于创造独特的功能。
导读：本文作者是来自Percona的支持工程师 Vinodh Krishnaswamy 和 Aayushi Mangal。这篇文章主要介绍了MongoDB中两个引擎之间的差异，并在文章结尾处给出了表格对比总结。全文约2050字，阅读需要5分钟。
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