㈠ 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！
㈡ mongodb使用场景是什么
使用场景：
（1）网站数据：MongoDB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。
（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
（3）大尺寸，低价值的数据。
（4）高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。
（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。
mongodb设计特点：
（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档。
（2）模式自由，采用无模式结构存储。在MongoDB 中集合中存储的数据是无模式的文档，采用无模式存储数据是集合区别于RDBMS 中的表的一个重要特征。
（3）支持完全索引，可以在任意属性上建立索引，包含内部对象。MongoDB的索引和RDBMS 的索引基本一样，可以在指定属性、内部对象上创建索引以提高查询的速度。除此之外，MongoDB 还提供创建基于地理空间的索引的能力。
（4）支持查询。MongoDB 支持丰富的查询操作，MongoDB 几乎支持SQL中的大部分查询。
（5）强大的聚合工具。MongoDB 除了提供丰富的查询功能外，还提供强大的聚合工具，如count、group 等，支持使用MapRece 完成复杂的聚合任务。
㈢ MongoDB怎么样存放图片
有没有具鼻�子，酿成物理路径来存放？貌似MongoDB有自己的图片库的，存放图片时把图片放在file文档中，而图片编号存放在chunk文档中。可是我虽然概略知道事理，没有现成的代码参考啊。仍是但愿有年夜神可以给一个直接的代码给我，图片存放，而且在页面上若何挪用显示。
㈣ 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。。
㈤ 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。
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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。
㈥ 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。
㈦ 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。
㈧ 存储海量图片数据用mongoDB还是Hbase呢
我所知道的FackBook、Instagram、Twitter 都是用的Redis，国内的新浪微博、腾讯微博、搜狐等也是用的它
㈨ 【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
㈩ mongo和mongodb的区别
MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，完全可以替代MySQL。在使用MongoDB做产品原型的过程中，我们总结了MonogDB的一些亮点：使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。Schema-less，支持嵌入子文档：MongoDB是一个Schema-free的文档数据库。一个数据库可以有多个Collection，每个Collection是Documents的集合。Collection和Document和传统数据库的Table和Row并不对等。无需事先定义Collection，随时可以创建。Collection中可以包含具有不同schema的文档记录。这意味着，你上一条记录中的文档有3个属性，而下一条记录的文档可以有10个属性，属性的类型既可以是基本的数据类型（如数字、字符串、日期等），也可以是数组或者散列，甚至还可以是一个子文档（embeddocument）。这样，可以实现逆规范化（denormalizing）的数据模型，提高查询的速度。图1MongoDB是一个Schema-free的文档数据库图2是一个例子，作品和评论可以设计为一个collection，评论作为子文档内嵌在art的comments属性中，评论的回复则作为comment子文档的子文档内嵌于replies属性。按照这种设计模式，只需要按照作品id检索一次，即可获得所有相关的信息了。在MongoDB中，不强调一定对数据进行Normalize，很多场合都建议De-normalize，开发人员可以扔掉传统关系数据库各种范式的限制，不需要把所有的实体都映射为一个Collection，只需定义最顶级的class。MongoDB的文档模型可以让我们很轻松就能将自己的Object映射到collection中实现存储。图2MongoDB支持嵌入子文档简单易用的查询方式：MongoDB中的查询让人很舒适，没有SQL难记的语法，直接使用JSON，相当的直观。对不同的开发语言，你可以使用它最基本的数组或散列格式进行查询。配合附加的operator，MongoDB支持范围查询，正则表达式查询，对子文档内属性的查询，可以取代原来大多数任务的SQL查询。CRUD更加简单，支持in-placeupdate：只要定义一个数组，然后传递给MongoDB的insert/update方法就可自动插入或更新；对于更新模式，MongoDB支持一个upsert选项，即：“如果记录存在那么更新，否则插入”。MongoDB的update方法还支持Modifier，通过Modifier可实现在服务端即时更新，省去客户端和服务端的通讯。这些modifer可以让MongoDB具有和Redis、Memcached等KV类似的功能：较之MySQL，MonoDB更加简单快速。