mongodb大数据量

❶ 对于 Web 2.0 实时应用、大数据量，MongoDB 和 memcached + SQL 哪个性能更好、在国内比较容易雇工程师

Mongodb，分布式文档存储数据库，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是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前NoSql数据库中比较热门的一种。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。

7）使用高效的二进制数据存储，包括大型对象(如视频等)。

8）自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。

9）支持RUBY，PYTHON，java，C++，PHP，C#等多种语言。

10）文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。

11）可通过网络访问。

❷ c# 驱动 查询 MongoDB group 大数据量，导致MongoDB服务关闭

32bit的mongodb只能有2gb的容量。

❸ 为什么MongoDB适合大数据的存储

MongoDB文档型行抄存储行存储读写程致都第袭列始列结束行存储写入性完消耗间比列存储少并且能够保证数据完整性缺点数据读取程产冗余数据少量数据影响忽略；数量能影响数据处理效率使用文档词似乎让觉奇怪其实 文档型数据模型真传统意义文档没关系说文档其实数据记录记录能够包含数据类型内容进行自我描述

另外用文档查询检索效率高使用数据库带许处：减少数据冗余度节省数据存储空间；实现数据资源充共享等等外数据库技术用户提供非简便使用手段使用户易于编写关数据库应用程序

❹ 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。

❺ SQLserver2005 和 mongodb的大数据量的处理

你们老抄板也是没事忽悠你啊! 你上当了 现在不是四月!
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MongoDB 是nosql 的一种存储数据库. 也就是说 所有业务都要转化.

而且这种分布式并没有带来什么好处.况且即使是银行,数据量是你的万亿倍,也没听说用mongodb啊!

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这个问题其实很简单,将记录表 按时间分区 即可.
你可以网络一下 sql2005 表分区
然后你将磁盘进行镜像分区 做 分布式存储 这不比你改存储方式强啊!
学过高中数学 划分 分界点 应该很容易.

❻ 大数据分析工具有哪些

大数据分析工具有：

1、Hadoop：它是最流行的数据仓库，可以轻松存储大量数据。

2、MongoDB：它是领先的数据库软件，可以快速有效地分析数据。

3、Spark: 最可靠的实时数据处理软件，可以有效地实时处理大量数据。

4、Cassandra：最强大的数据库，可以完美地处理数据块

5、Python：一流的编程语言，可轻松执行几乎所有大数据分析操作。

不同类型的大数据分析是：

1、描述性分析：它将过去的数据汇总成人们易于阅读和理解的形式。使用此分析创建与公司收入、销售额、利润等相关的报告非常容易。除此之外，它在社交媒体指标方面也非常有益。

2、诊断分析：它首先处理确定发生问题的原因。它使用了各种技术，例如数据挖掘、机器学习等。诊断分析提供对特定问题的深入洞察。

3、预测分析：这种分析用于对未来进行预测。它通过使用数据挖掘、机器学习、数据分析等各种大数据技术来使用历史数据和当前数据。这些分析产生的数据用于不同行业的不同目的。

4、规范分析：当想要针对特定问题制定规定的解决方案时，会使用这些分析。它适用于描述性和预测性分析，以获得最准确的结果。除此之外，它还使用人工智能和机器学习来获得最佳结果。

❼ java中的mongoDB怎么分页,要代码，数据量较大

List<BasicDBObject> result = new ArrayList<BasicDBObject>();

if (tableName.length() > 0) {

if (cursor == null) {

coll = db.getCollection(tableName);

cursor = coll.find().skip(skipNum).limit(num);

}

while (cursor.hasNext()) {

BasicDBObject o = (BasicDBObject) cursor.next();

result.add(o);

}

}

但是调用出现了问题：

我这样查,
List<BasicDBObject> list1 = mongoDao.queryWithNum(LuceneTest.tableName, 100,100);

List<BasicDBObject> list2 = mongoDao.queryWithNum(LuceneTest.tableName, 200,100);

System.out.print("--结束,共" + list1.size() + "条---" + "--");

System.out.println(list2.size());

❽ 谈谈redis，memcache，mongodb的区别和具体应用场景

从以下几个维度，对 redis、memcache、mongoDB 做了对比。
1、性能
都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈。
总体来讲，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb。
2、操作的便利性
memcache 数据结构单一。（key-value）
redis 丰富一些，数据操作方面，redis 更好一些，较少的网络 IO 次数，同时还提供 list，set，
hash 等数据结构的存储。
mongodb 支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。
3、内存空间的大小和数据量的大小
redis 在 2.0 版本后增加了自己的 VM 特性，突破物理内存的限制；可以对 key value 设置过
期时间（类似 memcache）
memcache 可以修改最大可用内存,采用 LRU 算法。Memcached 代理软件 magent，比如建立
10 台 4G 的 Memcache 集群，就相当于有了 40G。 magent -s 10.1.2.1 -s 10.1.2.2:11211 -b
10.1.2.3:14000 mongoDB 适合大数据量的存储，依赖操作系统 VM 做内存管理，吃内存也比较厉害，服务
不要和别的服务在一起。
4、可用性（单点问题）
对于单点问题，
redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整
个快照,无增量复制，因性能和效率问题，
所以单点问题比较复杂；不支持自动 sharding,需要依赖程序设定一致 hash 机制。
一种替代方案是，不用 redis 本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成
增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡
Memcache 本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的 hash 或者环
状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。
mongoDB 支持 master-slave,replicaset（内部采用 paxos 选举算法，自动故障恢复）,auto sharding 机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。
5、可靠性（持久化）
对于数据持久化和数据恢复，
redis 支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof 增强了可靠性的同时，对性能有所影
响
memcache 不支持，通常用在做缓存,提升性能；
MongoDB 从 1.8 版本开始采用 binlog 方式支持持久化的可靠性
6、数据一致性（事务支持）
Memcache 在并发场景下，用 cas 保证一致性redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行
mongoDB 不支持事务
7、数据分析
mongoDB 内置了数据分析的功能(maprece),其他不支持
8、应用场景
redis：数据量较小的更性能操作和运算上
memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写
少，对于数据量比较大，可以采用 sharding）
MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题。
表格比较：
memcache redis 类型 内存数据库 内存数据库
数据类型 在定义 value 时就要固定数据类型 不需要
有字符串，链表，集 合和有序集合
虚拟内存 不支持 支持
过期策略 支持 支持
分布式 magent master-slave，一主一从或一主多从
存储数据安全 不支持 使用 save 存储到 mp.rdb 中
灾难恢复 不支持 append only file(aof)用于数据恢复
性能
1、类型——memcache 和 redis 都是将数据存放在内存，所以是内存数据库。当然，memcache 也可用于缓存其他东西，例如图片等等。
2、 数据类型——Memcache 在添加数据时就要指定数据的字节长度,而 redis 不需要。
3、 虚拟内存——当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的 value 交换到磁盘。
4、 过期策略——memcache 在 set 时就指定，例如 set key1 0 0 8,即永不过期。Redis 可以通
过例如 expire 设定，例如 expire name 10。
5、 分布式——设定 memcache 集群，利用 magent 做一主多从;redis 可以做一主多从。都可
以一主一从。
6、 存储数据安全——memcache 断电就断了，数据没了；redis 可以定期 save 到磁盘。
7、 灾难恢复——memcache 同上，redis 丢了后可以通过 aof 恢复。
Memecache 端口 11211
yum -y install memcached
yum -y install php-pecl-memcache
/etc/init.d/memcached start memcached -d -p 11211 -u memcached -m 64 -c 1024 -P /var/run/memcached/memcached.pid
-d 启动一个守护进程
-p 端口
-m 分配的内存是 M
-c 最大运行并发数-P memcache 的 pid
//0 压缩（是否 MEMCACHE_COMPRESSED） 30 秒失效时间
//delete 5 是 timeout <?php
$memcache = new Memcache; $memcache -> connect('127.0.0.1', 11211); $memcache -> set('name','yang',0,30);
if(!$memcache->add('name','susan',0, 30)) {
//echo 'susan is exist'; }$memcache -> replace('name', 'lion', 0, 300); echo $memcache -> get('name');
//$memcache -> delete('name', 5);
printf "stats\r\n" | nc 127.0.0.1 11211
telnet localhost 11211 stats quit 退出
Redis 的配置文件 端口 6379
/etc/redis.conf 启动 Redis
redis-server /etc/redis.conf 插入一个值
redis-cli set test "phper.yang" 获取键值
redis-cli get test 关闭 Redis
redis-cli shutdown 关闭所有
redis-cli -p 6379 shutdown <?php
$redis=new
Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); $redis->set('test',
'Hello World'); echo $redis->get('test'); Mongodb
apt-get install mongo mongo 可以进入 shell 命令行
pecl install mongo Mongodb 类似 phpmyadmin 操作平台 RockMongo

❾ mongodb 单表数据量大影响效率吗

mongodb 单表数据量大影响效率吗
仅仅只是插入数据应该不会变慢，这是mongodb的优势，用空间换时间，插入数据不需要加载或者遍历之前已经存在的数据，而是直接存储到指定位置。

❿ mongodb单集合可以存多少数据

mongodb单个集合大约在十万个以内的数据量是最合适的