可解决三高问题 1、高并发 2、高存储 3、高可用 具体应用场景 1、社交场景 出差用户信息，及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人，地点等功能。 2、游戏场景 存储游戏用户信息，用户的状态，积分等直接以内嵌文档形式存储，方便查询，高效率存储和访问 3、物流场景 存储订单信息 ...

Mongodb海量数据查询快，善于处理大数据和高并发，但是没有多表事务功能，不适合做业务数据库。 主要的应用场景： 存储应用日志，查找起来比文本灵活，导出也很方便。 存储第三方抓取的数据，存储格式灵活，减少开发的工作。 存储监控数据。 存储地理位置和文本查询数据 ...

近期考虑把订单历史数据从Oracle数据库迁移到Nosql数据库做历史数据查询和分析，一天千万级数据。打算使用mongodb数据库。使用nodejs做查询和统计API，对并发请求量要求低，不知道有没有前辈这样玩过。我们如今仅仅用mongodo存储日志数据，做 ...

Redis和MongoDB的区别以及应用场景 项目中用的是MongoDB，但是为什么用其实当时选型的时候也没有太多考虑，只是认为数据量比较大，所以采用MongoDB。 最近又想起为什么用MongoDB，就查阅一下，汇总汇总： 之前也用过redis，当时是用来存储一些热数据，量也不大，但是操作 ...

Redis和MongoDB的区别以及应用场景 项目中用的是MongoDB，但是为什么用其实当时选型的时候也没有太多考虑，只是认为数据量比较大，所以采用MongoDB。 最近又想起为什么用MongoDB，就查阅一下，汇总汇总： 之前也用过redis，当时是用来存储一些热数据，量也不大，但是操作 ...

每个技术或者产品的出现，都有其背景，并不是臆造或者凭空出现的，都是为特定的历史发展时期解决特定的问题而生。我们来看看横空出世的MongoDB具体能解决什么问题。 先回顾下NoSQL的概念，NoSQL的常见的解释一般有两种，一是不仅仅是SQL（Not Only SQL），二是非关系型 ...

。 缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。 Mongodb 非关系型数据 ...