现在的分布式项目基本都会用到redis和mongodb，可是redis和mongdb到底有什么不同呢，今天我就基于我们公司的项目来具体介绍一下redis和mongodb的各自的应用场景。...首先我们这个项目中有两种应用场景： 场景一：要求TPS（不知道的右转百度）特别高的，比如我们项目有一个点赞的功能，这个点赞的功能促发频率特别高，而且并发量也会特别大，但是它的数据量不会特别大。...场景二：项目中涉及评论的内容，而且这个评论表的数据后期会非常大（海量的数据），最后在数据量非常大的情况下还要求比较复杂的查询。基于上述这些情况，我们采用mongodb作为评论表存储数据库。...应用升级：现在在给大家介绍一下我们项目中关于redis和mongodb深入的应用，我们接着上面的应用场景继续往下说。...基于这种场景我们可以采用mongodb中的分片来实现，通过mongodb的分片机制，我们可以将海量的数据查询分别负载到不同的分片服务器上面，最后将数据查询的数据结果整合到一起。
查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。 适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。 架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。...分析一下Mysql和Mongodb应用场景 1.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用，即这里mysql与mongodb 属于平行级别，那么，这样的使用可能有以下几种情况的考量：(1)...mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。...(3)mongodb本身的failover机制，无需使用如MHA之类的方式实现。 2.将mongodb作为类似redis ，memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析。...考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。
查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。 适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。 架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。...分析一下Mysql和Mongodb应用场景 1.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用，即这里mysql与mongodb 属于平行级别，那么，这样的使用可能有以下几种情况的考量：(1...)mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。...(3)mongodb本身的failover机制，无需使用如MHA之类的方式实现。...考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。
本篇文章主要介绍Nosql的一些东西，以及Nosql中比较火的三个数据库Redis、Memcache、MongoDB特点、区别以及应用场景。...支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。...支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。 Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict(hash表)压缩存储以降低内存耗用。...MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性。 一致性 Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性。 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。 数据分析 mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他两者不支持。 应用场景 redis：数据量较小的更性能操作和运算上。
本文作为change streams系列文章的最后一篇，尝试分享一些实际的应用场景以及实践。...一、Change Streams的使用场景 1.1 CDC（Change Data Capture） change streams从本质上来说是提供了一种基于mongoDB的CDC（Change Data...下面的图中描述了CDC的典型场景，左边的是主数据库，不同的客户端可以向其中插入数据（有前后关系）；中间是一个队列，这些数据变化都会被放到里面；右边是派生数据系统，消费队列里的变化，然后用作搜索和数据仓库等应用...实时分析/实时通知 事件驱动架构组件 交互系统 [user cases.png] 接下来仅举几个比较常见的应用场景例子。...四、总结 change streams提供了一种基于MongoDB的CDC解决方案。 change streams可以使用在诸多场景，包括数据迁移/同步、变化监听、实时通知、事件驱动等等。
MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具 无法进行关联表查询，不适用于关系多的数据 复杂聚合操作通过mapreduce创建，速度慢 模式自由,自由灵活的文件存储格式带来的数据错误 应用场景：...从目前阿里云MongoDB云数据库的用户看，MongoDB的应用已经渗透到各个领域，比如游戏，物流，电商，内容管理，社交，物联网，视频直播等，以下是几个实际的应用案例。...～ 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 ～ 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...～ 社交场景：使用mongodb存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人，地点等功能 ～ 物联网场景：使用mongodb存储所有接入的智能设备信息，以及设备回报的日志信息...应用场景： 配合关系型数据库做高速缓存 缓存高频次数据，降低数据库io 分布式架构，做session共享 例子： 比如微信token每两小时刷新一次，就比较适合用redis存储，读也比较方便
支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。...支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。 Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict(hash表)压缩存储以降低内存耗用。...MongoDB缺点 不支持事务。MongoDB占用空间过大 。 MongoDB没有成熟的维护工具。...MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性。 一致性 Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性。 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。 数据分析 mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他两者不支持。 应用场景 redis：数据量较小的更性能操作和运算上。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...开机指定数据库位置 mongod –dbpath d:\data\db –dbpath 选择数据库文档所在的文件夹 根据网络参考知识，应使用: mongod –storageEngine...mongoVue 直接打开连接即可 2.用命令行 另外开一个 cmd 输入 mongo 连接数据库 show dbs 查看库列表 use [name] 使用 ，新建 db 查看当前使用的数据库...等等 ，剩余命令参考 菜鸟教程 网络参考知识: (MongoDB新的存储引擎为wiredTiger ,在这种存储引擎下面，我们用可视化工具MongoVUE是无法看到collection的应该更换为
在实际应用中，NoSQL数据库的分类界限其实没有那么明显，往往会是多种类型的组合体。 ? 主流nosql的详解：MongoDB、Hbase、Redis ?...MongoDB MongoDB 是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，开发语言是C++。它在许多场景下可用于替代统的关系型数据库或键/值存储方式。...4.MongoDB应用场景 1）适用于实时的插入、更新与查询的需求，并具备应用程序实时数据存储所需的复制及高度伸缩性； 2） 非常适合文档化格式的存储及查询； 3）高伸缩性的场景：MongoDB 非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库...5.HBase 适用场景 1）bigtable类型的数据存储； 2）对数据有版本查询需求； 3）应对超大数据量要求扩展简单的需求。...4.Redis 应用场景： 最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。 例如：微博、数据分析、实时数据搜集、实时通讯等。
缺点： 在海量数据处理的时候效率会显著变慢。 Mongodb是非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。...文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序地放置在一起便是文档，语法有点类似javascript面向对象的查询语言，它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。...查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。 适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。 架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。...在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！ 缺点： 不支持事务，而且开发文档不是很完全，完善。...以上是mongodb和mysql有哪些区别的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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使用的业务场景 1.应用服务器的日志记录 日常我们会把一些应用日志存储到文本格式的文件中，这样不便于查看同时也不便于统计等。...通过MongoDB存储，既可以很好的存储、统计同时也方便不同的业务场景下日志数据格式不一致等情况。 ?...4.O2O业务场景 将送快递骑手、快递商家的信息（包含位置信息）存储在 MongoDB，然后通过 MongoDB 的地理位置查询，这样很方便的实现了查找附近的商家、骑手等功能。 ?...7.物联网业务场景 使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。 ?
官方网站 https://www.mongodb.org/ mongodb的局限性与不足 在32位系统上，不支持大于2.5G的数据。...从维护工具，人才，实践经验较关系数据库都很缺乏 应用场景 数据模型简单，无复杂关联关系的大数据存储与检索。 用户需求频繁变化，数据无固定模式。...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。 大尺寸，低价值的数据：如日志数据，用户行为数据，历史数据 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。...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 不适用的场景如下 要求高度事务性的系统,如银行转账。强业务数据状态相互影响，频繁变换，如：企业OA。...传统的商业智能应用。针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。 复杂的跨文档（表）级联查询。
同样的，MongoDB 2.2版本也新增了聚合管道功能，虽然功能发布已久，但是社区的复杂场景的实践并不多，给大家造成了聚合管道“不好用”的错觉。...实际在业务场景中，适当的运用聚合往往会带来事半功倍的效果。...针对不同的业务需求，我们一般会涉及到以下场景: 基础对象查询 表 join 查询 分类统计 嵌套对象排序 ... 说到了常⻅的应用场景，下面也介绍一下我们的系统业务数据模型: 机会数据模型 ?...返回结果大小 聚合结果返回的是一个文档，不能超过16M，从MongoDB 2.6版本以后，返回的结果可以是一个游标或者存储到集合中，返回的结果不受6M的限制。 2....6 小 结 今天我为你介绍了MongoDB聚合管道的应用实践、技巧、优化以及注意事项,解释了聚合管道操作符的基础概念，希望能够对你有所帮助。 这就是以上全部的内容，留几道思考题给你吧。
月初在云栖社区上发起了一个 MongoDB 使用场景及运维管理问题交流探讨 的技术话题，有近5000人关注了该话题讨论，这里就 MongoDB 的使用场景做个简单的总结，谈谈什么场景该用 MongoDB...很多人比较关心 MongoDB 的适用场景，也有用户在话题里分享了自己的业务场景，比如 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。...经常跟一些同学讨论 MongoDB 业务场景时，会听到类似『你这个场景 mysql 也能解决，没必要一定用 MongoDB』的声音，的确，并没有某个业务场景必须要使用 MongoDB才能解决，但使用 MongoDB...& mapreduce 解决数据分析场景需求，用户可以自己写查询语句或脚本，将请求都分发到 MongoDB 上完成 从目前阿里云 MongoDB 云数据库上的用户看，MongoDB 的应用已经渗透到各个领域...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 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
聚合索引在数据挖掘和推荐系统中也有很多应用。...例如，假设我们有一个包含用户购买记录的集合 purchase，每个文档包含以下字段：user_id：用户IDproduct_id：商品IDpurchase_date：购买日期quantity：购买数量我们可以使用聚合索引来计算商品之间的相似度...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.purchase.createIndex({ "product_id": 1 })然后，我们可以使用聚合框架来计算商品之间的相似度：db.purchase.aggregate...，再通过 $group 操作统计每个商品和其它商品之间的购买次数。...最后，通过 $sort 操作将结果按照购买次数降序排列，得到商品之间的相似度。
MongoDB 支持嵌套文档，即一个文档中可以包含另一个文档作为其字段。在聚合查询中，可以通过 $unwind 操作将嵌套文档展开，从而进行更灵活的查询和统计。...例如，假设我们有一个包含用户信息和订单信息的集合 users，每个文档包含以下字段：user_id：用户IDname：用户名orders：订单列表，每个订单包含以下字段：order_id：订单IDorder_date...：订单日期total_amount：订单总金额我们可以使用聚合索引和聚合框架来查询每个用户最近的订单信息。...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.users.createIndex({ "user_id": 1, "orders.order_date": -1 })然后，我们可以使用聚合框架来查询每个用户最近的订单信息...，并通过 $project 操作排除 _id 字段并重命名 user_id 字段，得到最终的结果。
”);查看某字段值的种类。...Group分组统计 查询语法 数组内容的查询：通过查询数组的一个属性，可以查出整条文档。...3 upsert:逻辑操作决定在更新操作的时候，没有符合条件的时候是否插入。...4 multi:按照条件查找的多多条的时候，决定多条记录是否同时更新。 save:如果集合里面有同id的文档，将被覆盖，如果没有，就添加。...2 发挥最大的性能，在记录日志不应该创建索引。 3 发挥最大的性能，读比写多的时候不要在上面创建索引。
Mac OSX 平台安装 MongoDB MongoDB权限验证 MongoDB常用操作指令 一、Mac OSX 平台安装 MongoDB （一）安装MongoDB 使用 OSX 的 brew 来安装.../mongo 二、MongoDB权限验证 为了保证mongodb数据库的安全性，需要给数据库设置权限验证。...启用 MongoDB 用户认证的步骤： 如果 admin 中没有用户，则必须在 admin中添加用户 在要启用认证的数据库中创建对应的用户 以认证方式，即 –auth 参数的方式启动 MongoDB 数据库...三、MongoDB常用操作指令 （一）操作数据库 1. 使用db查看当前操作的数据库 > db 2....中的 and 条件 MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，MongoDB 会把这些键作为 and 条件，及常规 SQL 的 AND 条件。
Kafka的应用场景 1 消息队列 比起大多数的消息系统来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。...2 行为跟踪 Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。...比起以日志为中心的 系统比如Scribe或者Flume来说，Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟。 5 流处理 这 个场景可能比较多，也很好理解。...6 事件源 事件源是一种应用程序设计的方式，该方式的状态转移被记录为按时间顺序排序的记录序列。Kafka可以存储大量的日志数据，这使得它成为一个对这种方式的应用来说绝佳的后台。...为了已在同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）Kafka就出现了。Kafka可以起到两个作用： 降低系统组网复杂度。
| │ ├── /Member1 │ └── /Member2 │ └── /NameService | ├── /Server1 └── /Server2 2 典型应用场景和实现...2.1 数据发布/订阅 数据发布/订阅的一个常见的场景是配置中心，发布者把数据发布到 ZooKeeper 的一个或一系列的节点上，供订阅者进行数据订阅，达到动态获取数据的目的。...利用 ZooKeeper 实现集群管理监控组件的思路: 在管理机器上线/下线的场景中，为了实现自动化的线上运维，我们必须对机器的上/下线情况有一个全局的监控。...2.6 Master 选举 分布式系统中 Master 是用来协调集群中其他系统单元，具有对分布式系统状态更改的决定权。比如一些读写分离的应用场景，客户端写请求往往是 Master 来处理的。...在以上提到的这些分布式系统的常见的应用场景下，利用 ZooKeeper 可以快速的实现相关的组件，而无需重新造轮子。
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