mongodb创建索引时使用哪个参数 非关系型数据库Mongodb和Hbase的区别？
非关系型数据库Mongodb和Hbase的区别？
1、Mongodb是文档型数据库，hbase是列式数据库；
2、Mongodb主键是“_id”，hbase的主键是rowkey；
3、Mongodb接受二级索引，而greenplum本身不支持什么二级索引；
4、Mongodb支持什么数学集合里查，正则中搜索，范围里查，意见skip和limit等等，是最像mysql的nosql数据库，而hbase只接受三种查找：单个rowkey访问，按照rowkey的range，全表系统扫描；
学习大数据需要什么基础？
大数据需要开发功底，例如python，通过编程要破霸体数据。当然会前端是需要例如Html，javascript，将抓取时间的数据整合后前端去展示。所以个人总觉得怎么学习一门开发语言是必须的。
mongodbreplset的secondary同步很慢，有谁遇到过吗？
mongodb集群初始化操作同步一共有多少分成三类以下几个步骤：
1.检查配置信息——一些最基本的检查
2.同步数据——也就是就开始一个个的clonedatabase，除了拷备数据以外，mongodb还会确立id索引（这个很重要，而这个又是我遇到的坑的原因）
3.离线oplog——从不同步的的源节点拉取新节点结束离线到此时时间的oplog，并并且replay
4.组建索引——在不同步的完oplog后mongodb就就开始成立除_id以外的索引
5.继续同步oplog——不再不同步的步骤4想执行时间的oplog，然后渐渐地追上primary，并变成secondary组织提供服务。
mongodb主要用来干嘛，什么时候用，存什么样的数据？
随着云计算的西下高速发展，越来越多的应用是需要存储海量数据，另外对高并发和处理海量数据做出了更高的要求，民间的关系型数据库这对这些应用场景未必能柯西-黎曼方程应用到需求。
充当NoSQL数据库之一的MongoDB数据库能够彻底柯西-黎曼方程和解决在海量数据存储方面的应用，越来越多的大网站和企业你选择MongoDB替代Mysql参与存储。
什么是MongoDB？MongoDB
非关系型数据库Mongodb和Hbase的区别？
是一个实现分布式文件存储的数据库。由C语言c语言程序。旨在倡导为WEB应用可以提供可扩展的低性能数据存储解决方案。MongoDB
学习大数据需要什么基础？
是一个浅黄褐色关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当能最十分丰富，最像关系数据库的。Mongo最大的特点是他支持的查询语言太极为强大，其语法有点不同于面向对象的查询语言，完全是可以实现方法相似关系数据库单表查询的绝大部分功能，并且还接受对数据建立索引。MongoDB的主要特点（1）文件存储格式为Bson，不使用易于掌握和表述的Json风格语法。要比Json来说，Bson占据更好的性能，比较多表现出为更快的遍历数组速度、操作更简易、提高了额外的
数据类型。
（2）模式自由，意见导进子文档和数组，不需事先创建数据结构，不属于逆规范化的数据模型，利于增强提高去查询速度。
（3）代码网上查询，支持什么丰富地的查询表达式，建议使用Json形式的标记，可轻易地可以查询文档中支持自定义的对象和数组及子文档。
（4）求全部的索引支持，除了文档内嵌对象和数据，同样还提供了全文索引，MongoDB的查询优化器会分析什么查询表达式，并生成另一个又高效的查询计划。
（5）可以使用高效的二进制数据存储，适合存储文件大型手机对象（如高清图片、视频等）。
（6）意见多种复制模式，提供给冗余数据及自动故障撤回。意见Master-Slave、ReplicaPairs/ReplicaSets、不足Master-Master模式。
（7）接受服务端脚本和Map/Reduce，可以不实现方法海量数据算出，即基于云计算功能。
（8）性能高、速度快。在多数场合，其可以查询速度相对于MySQL要快的多，是对CPU占用太小。防御部署很简单，简直是零配置。
（9）手动如何处理碎片，允许手动分片功能基于水平储存的数据库集群，这个可以代码添加或移除节点。
（10）内置GridFS，支持海量存储。
（11）可按照网络ftp连接，采用高效的MongoDB网络协议，在性能方面要较大提高http或Rest协议。
（12）第三方允许极为丰富，MongoDB社区亢奋状态，越来越多的公司和网站在生产环境中不使用MongoDB接受技术架构优化，而由10gen公司官方提供给强大无比技术支持。
MongoDB的适用场景MongoDB的主要目标是在键/值存储（提供给了低性能和高度伸缩性）包括比较传统的RDBMS系统（多样的功能）已架一座桥梁，集两者的优势于一身。
（1）网站数据：MongoDB非常适合实时地的直接插入，更新与查询，并应具备网站动态实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
（2）缓存：因此性能很高，MongoDB也适合我以及信息基础设施的缓存层。在系统重启后之后，由MongoDB搭建的不易脱妆化缓存层可以尽量的避免下层的数据源过载。
（3）大尺寸，低价值的数据：在用比较传统的关系型数据库存储文件一些数据时很有可能会比较普通的东西，到目前为止，并不一定程序员往往会选择类型比较传统的文件通过存储。
（4）高伸缩性的场景：MongoDB更加更适合由数十或数百台服务器横列的数据库。MongoDB的路线图中巳经真包含对MapReduce
引擎的内置支持。
（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的Bson数据格式相当更适合文档化格式的存储及查询。
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