1. linux mongodb 数据存储在哪
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
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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。他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最大的特点是他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。
2. mongodb存储文件如何存储
您好，你的问题，我之前好像也遇到过，以下是我原来的解决思路和方法，希望能帮助到你，若有错误，还望见谅！以文档形式存储数据的。一个document对象包含任意多个key-value格式的数据。可以嵌套使用数组等。。非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！
3. 哪些数据需要用mongodb存储
你说的这种情况在mongdb中直接是横向把所有信息展开的，例如课程信息表，那它会把课程分类也包含进去，只要涉及到页面的查询信息都会包含在这张表中，相当于一个表去处理一个页面的查询。
例如 班级表(1 1班 , 2 2班 , 3 3班)
学生表(01 1 张三 , 02 1 李四 , 03 2 王五) --中间的 1 2 表示班级id
这种是在关系数据库中很常见的设计，但在mongdb中会变为
班级表(1 1班 , 2 2班 , 3 3班)
学生表(01 张三 1 1班 , 02 李四 1 1班 , 03 王五 2 2班)
4. mongodb 是把数据放在内存中吗
mongodb的数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，这样提高查询效率，所谓内存数据映射，所以mongodb本身很吃内存，不过3.0版本以后会好很多。
5. mongodb存储数据和文档存储数据的区别
MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束。行存储的写入是一次性完成，消耗的时间比列存储少，并且能够保证数据的完整性，缺点是数据读取过程中会产生冗余数据，如果只有少量数据，此影响可以忽略；数量大可能会影响到数据的处理效率。使用“文档”这个词似乎让人觉得奇怪，但是其实 “文档型数据模型”真的和传统意义的“文档”没有什么关系。这里说的“文档”其实是一个数据记录，这个记录能够对包含的数据类型和内容进行“自我描述”。
另外如果你用文档的话，查询，检索效率不高，使用数据库可以带来许多好处：如减少了数据的冗余度，从而大大地节省了数据的存储空间；实现数据资源的充分共享等等。此外，数据库技术还为用户提供了非常简便的使用手段使用户易于编写有关数据库应用程序。
6. mongodb用什么格式存储数据
MongoDB[2] 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。他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
7. linux下的 数据库 有哪些
你要的全在下面：数据库已经有4代了产品很多。
DBA课程更新内容大纲：
序章 DBA职业体系与数据库产品趋势
What is DBA？
DBA成长体系与职业方向(0-30W-50W-100W-???)
数据库发展历史,产品迭代趋势与职业学习方向
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MySQL数据库简介
什么是数据库？什么是OLTP?
为什么学习MySQL?MySQL产品迭代
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5.7,8.0版本企业规范部署,启动
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MySQL产品架构分析与基础管理
MySQL基础架构解析(一条SQL是如何执行的)
MySQL启动过程
MySQL连接的生命与使命
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声明式式语言与SQL语言
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MySQL开发工具选择与使用
MySQL字符串类型与字符集
MySQL语句类型介绍(DDL,DCL,DML,DQL)
SQL之查询基础
SQL之聚合与排序
SQL之数据更新
SQL之复杂查询
SQL之集合运算
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存储过程,触发器，事件
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第一部分 OLTP数据库-Mysql(约1天)
1. 索引的由来
2. 表和索引结构
3. 表聚簇与索引行
4. 表行与索引组织表
1. 延时复制
2. 过滤复制
3. 多源复制
第二部分 NoSQL
第三部分 NewSQL（4天）
1. 58同城亿级流量Mysql热迁移TiDB**独家**
2. DM集群多源同步复制场景最佳实践(官方认证，业界唯二)**独家**
第四部分 企业级大规模数据库集群运维开发实战(35W+年薪提升)**独家**
8. 为什么MongoDB适合大数据的存储
Mongo是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发，提供了以下功能：
◆面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。
◆动态查询：Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
◆完整的索引支持：包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划。
◆查询监视：Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。
◆复制及自动故障转移：Mongo数据库支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。
◆高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如照片或图片）。
◆自动分片以支持云级别的伸缩性（处于早期alpha阶段）：自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器。
MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。根据官方网站的描述，Mongo适合用于以下场景：
◆网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。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：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
◆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。Mongo的路线图中已经包含对MapRece引擎的内置支持。
◆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。
自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：
◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。
◆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。
◆需要SQL的问题
MongoDB支持OS X、Linux及Windows等操作系统，并提供了Python，PHP，Ruby，Java及C++语言的驱动程序，社区中也提供了对Erlang及.NET等平台的驱动程序。
9. 【Python基础】mongodb存储文件的优缺点
MongoDB是一个开源的、基于分布式的、面向文档存储的非关系型数据库。是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。
MongoDB优点:
1、高性能：弱一致性，访问速度较快
2、文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数、存储数据方便，高效存储二进制大对象
3、支持复制集、主备、互为主备、自动分片等特性
4、全索引支持，查询语言功能非常强大
MongoDB缺点：
1、不支持事务，实际开发时得搞清楚哪些功能需要使用数据库提供的事务支持
2、MongoDB占用空间大（需要强大硬盘支持）
3、相对于MySQL那样成熟的维护工具，MongoDB维护工具不够完善、成熟
10. mongodb存储文件如何存储
以文档形式存储数据的。一个document对象包含任意多个key-value格式的数据。可以嵌套使用数组等。。