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mongodb如何定位?
mongodb的解決方案在幾乎所有情況下都不如nas…或者說nfs…說白話就是直接讀寫網(wǎng)上鄰居的磁盤…

但只有一種情況例外…就是你不想讓開發(fā)者有權(quán)讀寫這個磁盤…mongodb的定位就是如此…僅此…
mongo數(shù)據(jù)庫本身就介于redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫和mysql數(shù)據(jù)庫之間。
以下側(cè)重于mongo的優(yōu)點。
mongo V redis,
1:redis受內(nèi)存的限制,無法存儲海量的數(shù)據(jù);mongo可以存儲海量的數(shù)據(jù)。
2:redis僅支持簡單的string、hash、list、set、zset數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),而mongo支持文檔型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以說就是JSON字符串,這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是多么的靈活,使用是多么的方便,想必不用過多介紹。
3:redis可以提供復(fù)雜的查詢嗎?mongo笑笑不語。
4:redis有內(nèi)置數(shù)據(jù)分析功能(mapreduce)嗎?
再來看mongo V mysql
1:mongo的文檔型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),每一個文檔可以映射為編程語言中的一個獨立對象,同一個集合的文檔之間的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完全不必相同,如此靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以輕松的適應(yīng)業(yè)務(wù)邏輯變更。mysql這類的關(guān)系數(shù)據(jù)庫,怎么比?
大數(shù)據(jù)究竟是什么?大數(shù)據(jù)有哪些技術(shù)呢?
這是我通常與想要了解大數(shù)據(jù)的人進(jìn)行對話:
問:什么是大數(shù)據(jù)?
答:大數(shù)據(jù)是描述龐大數(shù)據(jù)的術(shù)語。
問:現(xiàn)在,大數(shù)據(jù)有多大?
答:如此龐大,以至于無法用常規(guī)工具處理?
問:通常的工具是什么意思?
答:普通文件系統(tǒng),數(shù)據(jù)庫等工具。
所有這些大數(shù)據(jù)工具都有一個共同的特性:分布式計算。
因此,大數(shù)據(jù)是一個通常只能通過分布式的工具才能解決的問題。我知道這些天,每個人都在嘗試將他們的BI(商業(yè)情報)工具描繪成大數(shù)據(jù)工具,但不要被喧鬧聲所欺騙。
問:哪些典型的大數(shù)據(jù)問題?
就以悟空問答為例說說大數(shù)據(jù)的故事。以下說的數(shù)字都不是真實的,都是我的假設(shè)。
比如每天都有1億的用戶在悟空問答上回答問題或者閱讀問答。
假設(shè)平均有1000萬的用戶每天回答一個問題。一個問題平均有1000的字, 平均一個漢字占2個字節(jié)byte,三張圖片, 平均一帳圖片300KB。那么一天的數(shù)據(jù)量就是:
文字總量:10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB
圖片總量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB
為了收集用戶行為,所有的進(jìn)出悟空問答頁面的用戶。點擊,查詢,停留,點贊,轉(zhuǎn)發(fā),收藏都會產(chǎn)生一條記錄存儲下來。這個量級更大。
所以粗略估計一天20TB的數(shù)據(jù)量. 一般的PC電腦配置大概1TB,一天就需要20臺PC的存儲。
如果一個月的,一年的數(shù)據(jù)可以算一下有多少。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在量上就很難做到。
另外這些數(shù)據(jù)都是文檔類型的數(shù)據(jù)。需要各種不同的存儲系統(tǒng)支持,比如NoSQL數(shù)據(jù)庫。
近幾年,大數(shù)據(jù)的概念逐漸深入人心,大數(shù)據(jù)的趨勢越來越火爆。但是,大數(shù)據(jù)到底是個啥?怎么樣才能玩好大數(shù)據(jù)呢?
大數(shù)據(jù)的基本含義就是海量數(shù)據(jù),麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)的要素之一就是大數(shù)據(jù)資源,現(xiàn)在大家聊得最多的大數(shù)據(jù)是基于已經(jīng)存在的大數(shù)據(jù)的應(yīng)用開發(fā)。
如今,大數(shù)據(jù)技術(shù)已應(yīng)用在各行各業(yè)。小麥舉個例子,講述一下最貼近我們生活的民生服務(wù)是如何運用大數(shù)據(jù)。
最近電視新聞提及到的“一網(wǎng)統(tǒng)管”精準(zhǔn)救助場景,傳統(tǒng)的救助方式往往通過困難家庭申請、審核、審批等多項程序,遇到需要跨部門、跨層級、跨街區(qū)協(xié)調(diào)解決的個案,還需要召開各級協(xié)調(diào)會的形式協(xié)商解決。
現(xiàn)在通過“精準(zhǔn)救助”的方式,民政部門在平時的摸排中了解情況,將相關(guān)信息錄入到“一網(wǎng)統(tǒng)管”數(shù)據(jù)中心,再根據(jù)數(shù)據(jù)模型識別出需要協(xié)助的家庭,隨后形成走訪工單派發(fā)給社工對其進(jìn)行幫扶,從而提升救助的效率,做到雪中送炭。
在數(shù)字化政府改造之前,每個部門只掌握各自分管的數(shù)據(jù),形成“信息孤島”;有了大數(shù)據(jù)分析平臺后,所有的數(shù)據(jù)信息,便打通了“任督二脈”。
政府可以充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)打造“一網(wǎng)統(tǒng)管”精準(zhǔn)救助場景,極大提升了社會救助的科學(xué)性和精準(zhǔn)性,讓城市變得更加溫暖。
大數(shù)據(jù)是對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、計算、統(tǒng)計、分析處理的一系列處理手段,處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級,甚至是PB或EB級的數(shù)據(jù),這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段所無法完成的,其涉及的技術(shù)有分布式計算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實時性計算等,匯集了當(dāng)前IT領(lǐng)域熱門流行的IT技術(shù)。
到此,以上就是小編對于mongodb修改數(shù)據(jù)的問題就介紹到這了,希望這2點解答對大家有用。
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