mongodb一千万数据占内存 为什么MongoDB适合大数据的存储？
为什么MongoDB适合大数据的存储？
Mongodb是一个基于分布式文件存储的数据库。用C语言编写。它旨在为web应用程序提供可扩展的高性能数据存储解决方案。Mongodb是介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品，是功能最丰富、最具代表性的关系型数据库。他支持的数据结构非常松散，类似于JSON-bson格式，因此可以存储更复杂的数据类型。Mongo最重要的特性是它支持的查询语言非常强大。它的语法有点类似于面向对象的查询语言。它几乎可以实现关系数据库中大多数类似于单表查询的功能，并支持数据索引。
mongodb存储数据和文档存储数据的区别？
Mongodb是一种文档类型的行存储。行存储的读写过程是一致的，从第一列开始，到最后一列结束。行存储的写入是一次完成的，比列存储占用的时间少，可以保证数据的完整性。缺点是在数据读取过程中会产生冗余数据。如果只有少量的数据，这种影响可以忽略；大量的数据可能会影响数据处理的效率。使用“文档”这个词似乎很奇怪，但实际上“文档数据模型”与“文档”的传统含义完全无关。这里的“文档”实际上是一个数据记录，它可以“自我描述”所包含的数据类型和内容。另外，如果使用文档，查询和检索的效率不高，使用数据库可以带来很多好处，如减少数据的冗余，从而大大节省数据的存储空间，实现数据资源的充分共享等。此外，数据库技术还为用户提供了一种非常简单的使用手段，方便用户编写数据库应用程序。
mongodb是怎样存储数据的？
作为一个非关系数据库，mongodb的主要优势是无模式。一般来说，爬虫数据是“脏”的，并且不包含所有被爬虫数据的字段，这非常适合没有严格模式定义的mongodb。而mongodb内置的分片分布式系统也保证了其可扩展性。除了join之外，mongodb的聚合框架可以完全替代SQL语句，实现非常快速的统计分析。根据我的经验，这对mongodb来说不是什么大问题。如果您需要全局统计，可以使用sharding+内置map reduce对其进行优化。如果需要filter，可以索引（前辈也提到mongodb的查询速度是MySQL无法比拟的），加入概率不大（不需要规范化）。总而言之，这主要取决于你做什么。如果它是一个简单的原始数据存储，它可以直接保存为TXT文件，然后加载到HDFS中。如果是数据仓库设计，MySQL可以作为轻量级聚合表载体，作为OLAP的后端数据源。无论如何，在这种情况下，我不认为MySQL只用于存储的必要性。
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