文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。 MongoDB介于关系数据库和非关系数据库之间。每一条记录就是一个文档（对应关系数据库的row），一批文档组成文档组（即集合，对应table），可以对文档的某些字段建立索引。可以像关系数据库一样去支持丰富的查询语言。
一、 NoSQL数据库分类 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。 NoSQL 数据库数量很多，但可以划分为如下图所示的 4 大类： 键值存储数据库：数据库代表——Redis； 列存储数据库：数据库代表——HBase； 文档型存储数据库：数据库代表——MongoDB； 图形数据库：数据库代表——Neo4J。
1、关系型数据库 关系型数据库：关系型数据库的官方解释比较难理解，其实简单点来讲，关系型数据库就是以行和列的形式储存数据的组织结构，这里体现为二维结构的表，而且多个表之间可能会存在一些关系。
之前简单介绍了一下列式存储和其起源：和谐号为啥快？因为铁轨是列式存储！ ， 列式存储的起源：DSM 。在人们发现了列式存储的优点之后，就开始设计列存系统了。这些系统基本都是从头设计实现的。但是牛顿说过，要站在巨人的肩膀上。那么能不能在一个传统关系数据库基础上应用列式存储的思想，让其达到列式存储的效果呢？
“上古”时期，计算机还处于幼年，当时对于数据的管理效率很低，也许一个程序会产生一些数据，但计算机所干的事，就是大量的计算工作，计算之后得到一定的结果，人工再把结果记录下来，因此，数据只会在内存中出现。慢慢的，计算机所干的事变的复杂起来，复杂计算的中间结果需要记录，大量的中间结果如果交给人工来记录，出错的可能性就大大提升了，于是，时代弄潮儿想到的办法就是把中间结果数据直接存到文件里边，需要的时候再直接去取，于是数据与程序的半分离成为了可能，为什么叫“半分离”呢？因为具体文件的存储格式和具体应用的逻辑结构有很大的相关性。对与一份存有数据的文件来说，可能只能被特定的程序使用。后来，程序之间的协作变得频繁起来，程序之间交流的媒介就是数据，多程序共享数据成为了刚需！于是，数据库技术应运而生！
早期应用通常只会连接一个数据库，计算也都由数据库完成，基本不存在多数据源混合计算的问题。而现代应用的数据源变得很丰富，同一个应用也可能访问多种数据源，各种 SQL 和 NoSQL 数据库、文本 /XLS、WebService/Restful、Kafka、Hadoop、…。多数据源上的混合计算就是个摆在桌面需要解决的问题了。
做数据库的用数据库的，都知道Oracle。作为去IOE的典范，Oracle在中国的形象一方面是被消灭的对象，另外一方面则是根深蒂固的代表。
MongoDB 是一个跨平台的，面向文档的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的产品。它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。
近几年IoT、IIoT、AIoT和智慧城市快速发展，时序/时空数据库成为数据架构技术栈的标配。根据国际知名网站DB-Engines数据，时序数据库在过去24个月内排名高居榜首，且远高于其他类型的数据库，可见业内对时序数据库的需求迫切。
MongoDB是一个跨平台的，面向文档的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热 门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最 像关系数据库的产品。它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。
DB-Engines 公布 2014 年年度最受欢迎数据库管理系统 —— MongoDB ，MongoDB 获得总分 72.7 摘得桂冠。 而亚军是 Redis ，获得季军的是 Elasticsear
尽管层次数据库如今在大型机上依然被广泛使用，但关系数据库（RDBMS）（SQL）已经占领了数据库市场，并且表现的相当优异。我们存的钱不会跑 到别人的账户，我们预定机票可以确保我们在飞机上有一个专属的座
尽管层次数据库如今在大型机上依然被广泛使用，但关系数据库（RDBMS）（SQL）已经占领了数据库市场，并且表现的相当优异。我们存的钱不会跑到别人的账户，我们预定机票可以确保我们在飞机上有一个专属的座位，而且我们也不会因为没有做过的事而受到责备等等。关系数据库的数据完整性是因为它遵循了ACID（原子性，一致性，独立性以及持久性）原则。关系数据库技术可追溯到上世纪70年代。 那么，现在有什么变化呢？Web技术开启了这次变革。如今，许多人在亚马逊上买东西。但关系数据库并不是设计用来处理亚马逊上每秒大规模的交易
知识图谱（Knowledge Graph）在2012年由Google推出，目前采用的数据标准是RDF（Resource Description Framework，资源描述框架）。RDF最早在Semantic Web中提出，因此在讲RDF之前，首先回顾一下Semantic Web。
在本章中，我们将研究一系列用于数据存储和查询的通用数据模型。特别地，我们将比较关系模型，文档模型和少量基于图形的数据模型。我们还将查看各种查询语言并比较它们的用例。
1970 年 IBM 的 E.F. Codd 博士发表了论文《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》
ES体系化梳理第二篇，从基本概念和术语开始，走查了集群中的节点以及其在ES集群中可扮演的角色，最后走查了常见的集群部署架构。本文主要内容有：
传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。微服务数据存储是基础设施构建的重点，因为它提供服务解耦、数据存储自主性、小型化开发、测试设置等特性，有助于应用程序更快地交付或更新。选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。
1.NoSQL的诞生原因 随着互联网快速发展，各种类型的应用层出不穷，所以导致在这个云计算的时代，对技术提出了更多的需求，主要体现在下面这四个方面： 低延迟的读写速度：应用快速地反应能极大地提升用户的满意度; 原因：当数据量达到一定规模时，由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂，使得其非常容易发生死锁等的并发问题，所以导致其读写速度下滑非常严重; 支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量; 原因：有限的支撑容量：现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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MongoDB 是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的，由c++实现的，介于关系数据库和非关系数据库之间，基于分布式文件系统存储的开源数据库产品。目前最新版本: 4.2
◆ NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。微服务数据存储是基础设施构建的重点，因为它提供服务解耦、数据存储自主性、小型化开发、测试设置等特性，有助于应用程序更快地交付或更新。选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。 全局共享数据：缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。它是一个临时数据存储，其目的是通过实时提供信息来改善用户体验。 事务数据：从交易（如付款处理和订单处理）收集
张耀星，MongoDB大中华区高级顾问，加入IT行业10余年，从事过电商，手游及各类网站的设计制作工作。曾担任跨境电商网站dx.com架构师，Universal Orlando Resort前端总工程师等。现就职于MongoDB为国内各大企业提供MongoDB咨询服务。 本文由IT大咖说整理自MongoDB大中华区高级顾问 张耀星先生 在 MongoDB中文社区深圳用户组大会 上的演讲。你知道MongoDB吗？它到底是怎样的一个软件，和传统关系数据库有什么区别，在实际应用中又能做些什么事。本文带你走近Mon
事件报警数据库通常用关系数据库就可以完成，技术难度不是很大。比如在SQL server数据库里创建一个table，包含如下几列：报警产生时间，确认时间，报警名称，描述，报警等级，确认与否等信息；有新报警，用insert语句将数据插入；读取的时候用select语句进行查询。
互联网的迅速发展，这样大量的交互给数据库提出了更高的性能要求，传统的关系数据库虽然具备良好的事物管理，但在处理大量数据的应用时很难在性能上满足设计要求。NoSQL就是主要为了解决当下大量高并发高要求的数据库应用需求，由于关系数据库具有严格的参照性，一致性，可用性，原子性，隔离性等特点，因此会产生一些例如表连接等操作，这样会大大降低系统的性能。而在当前很多应用场景下对性能的要求远远强于传统数据库关注的点，NoSQL 就是为了解决大规模数据与多样数据种类等问题，尤其是中大数据的相关问题。
您可能想知道图数据库和关系数据库之间的区别。两者都有各自的优势和特定的用例。了解这些差异可以帮助您做出明智的决策，选择最适合您需求的数据库类型。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库其中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构很的松散，是类似json的bjson格式，因此能够存储比較复杂的数据类型。
MongoDB 之类的 NoSQL 之所以流行，很大程度上取决于相对自由的 schema 设计，不管数据量多大，可以随时在线上环境添加新字段来保存新数据，而这种能力恰恰是传统的关系数据库所欠缺的，不过别担心，传统关系数据库有自己的应对之道。我们今天就讨论一下其中最具代表性的两种方法，看看孰优孰劣。
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。它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。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。最近用到了这个数据库存储json，下载时，出现了许多问题，走了很多坑，希望通过这篇文章，小伙伴可以更快安装好该软件。
大家好，我是一名狂热的数据库程序员，趁着 3.15 的良辰吉日，鼓起勇气站上了数据库吐槽大会舞台，以下故事纯属虚构，如有雷同，请对号入座。
对于我们用得最多的关系型数据库来说，首先有的是数据库名字，然后是表名字，然后就是字段名，随后就是一条一条的数据。
MySQL 是由 Oracle 公司开发，发布和支持的受欢迎的开源关系数据库管理系统（RDBMS Relational Database Management System）。在 WEB 应用方面，MySQL 是最好的 RDBMS。 与其他关系数据库管理系统一样，MySQL 将数据存储在表中，并使用结构化查询语言（SQL）来进行数据库访问。 在 MySQL 中，您可以根据需要预先定义数据库模式，并设置规则来管理表中字段之间的关系。 在 MySQL 中，相关信息可能存储在单独的表中，但通过使用关联查询来关联。通过使用这种方式，使得数据重复量被最小化。
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。
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
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应用提供可扩展高性能数据存储解决方案。
几十年来，关系型数据库已经成为企业应用程序的基础，自从MySQL在1995年发布以来，它已经成为一种受欢迎并且廉价的选择。然而随着近年来数据量和数据的不断激增，非关系数据库技术如MongoDB应运而生，以满足新应用的需求。 MongoDB用于新的应用程序，以及扩充或替换现有的关系型基础设施（关系型数据库）。
在当今数据驱动的世界中，信息为王。从客户资料到金融交易，每个组织都依赖数据来做出明智的决策并在竞争中保持领先地位。但随着数据量以前所未有的速度增长，管理和分析所有这些信息很快就会变得不堪重负。这就是关系数据库的用武之地。
MongoDB 是一个基于【分布式文件存储】的数据库，它属于NoSQL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。
由 Mark Seemann 发布：在讨论数据库，特别是 ORM 时，有些人会不言而喻地假设关系数据库是存储数据的唯一选择。
数据库的作用 数据库的作用是保存并灵活运用数据（图 2.25）。除此之外，其作用还包括从保存的数据中找出与所指定条件相符的数据。另外，数据库还能把多条数据连在一起，把它们作为一个数据取出。 打个比方，已知与特定传感器相关的 ID，测量时间，以及温度传感器的值。光凭这些数据，是无法理解数据指的是哪个房间的温度的。因此就需要传感器的 ID 以及跟房间名字有关的数据。把这两条数据加在一起，才能知道某房间的温度。 图 2.25 展示的是一个叫作 RDB（关系数据库）的数据库。最近，除了 RDB 以外还出现了一种叫作 NoSQL 的数据库。 RDB 用一种叫作 SQL 的专门用来操作数据库的语言来保存和提取数据。另一方面， NoSQL 则是用 SQL 以外的各种方法来操作数据库。 本书还会介绍键值存储（ Key-Value Store，简称 KVS）和文档型数据库等种类的数据库。
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哪怕大牛也得承认，有时候单凭自己的成果不足以解决问题。如今，SQL 之父认为 NoSQL 才是出路。
【IT168 资讯】几十年来，关系型数据库已经成为企业应用程序的基础，自从MySQL在1995年发布以来，深受企业的偏爱。然而随着近年来数据量和数据的不断激增，非关系数据库技术如MongoDB应运而生
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代，Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL，乃至Paxos， LSM tree等词语的时候，Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外，我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意，都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验，旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
在数据库的世界里，有一种神器，它以其无与伦比的灵活性和强大的功能，赢得了全球开发者的青睐。它就是——PostgreSQL，一个真正的多模型数据库管理系统。
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