mongodb使用场景 mongodb如何定位？
mongodb如何定位？
Mongo数据库本身介于redis内存数据库和MySQL数据库之间。
以下重点介绍Mongo的优势。
Mongo V redis，
1:redis受内存限制，不能存储海量数据；Mongo可以存储海量数据。
2:Redis只支持简单的string、hash、list、set和Zset数据结构，Mongo支持文档类型的数据结构，可以说是JSON字符串。这个数据结构是多么的灵活和方便，我不需要过多的介绍。
3:redis能提供复杂的查询吗？蒙哥笑了笑，什么也没说。
4:redis是否有内置的数据分析功能（MapReduce）？
让我们看看Mongo V MySQL
2:Mongo的插入速度比MySQL快。
3:Mongo可以轻松分发和扩展，而无需停机或更改应用程序。
事实上，它们各有优缺点，对应不同的数据库应用场景。
我什么时候需要Mongo？
Mongo实际上弥补了redis和mysql的不足。在爬虫程序中，个人经常使用Mongo来保存被爬网的数据，而redis则保存要爬网的链接，并用于网页重复数据消除。
如何简单地用python实现获取mongoDB的集合内容？
pymongo Python库可用于获取特定集合的内容。
Find（）和Find（）在pymongouone（）方法中用于查询集合中的数据，类似于SQL中的select语句。
mysql优化教程？
1。优化SQL语句、索引和表结构。
2. 打开查询缓存时，查询缓存缓存选择查询及其结果数据集。当执行同一个select查询时，MySQL将直接从内存中检索结果，这加快了查询的执行速度，减少了对数据库的压力。执行show变量，比如“have”uqueryucache，您可以检查MySQL查询缓存是否打开。要打开查询缓存，只需配置我的.cnf具体如下：
querycacheuuutype=1
querycacheuusize=128M
querycacheulimit=1m
保存后重新启动mysql。
3. 选择InnoDB存储引擎。MySQL常用的存储引擎是MyISAM和InnoDB。它们之间的区别如下：
MyISAM
查询速度快；
支持表级锁，在此期间不能对表执行其他操作；
支持全文检索；
支持数据压缩、自复制、查询缓存和数据加密；
不支持外键；
不支持事务，因此没有提交和回滚操作；
不支持群集数据库。
InnoDB
支持行级锁；
支持外键和外键约束强制执行；
支持事务，可以执行提交和回滚操作；
支持数据压缩、自复制、查询缓存和数据加密；
可以在群集环境中使用，但不完全支持。InnoDB表可以转换为NDB存储引擎，可以在集群环境下使用。
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