如何在Mongodb中新建數(shù)據(jù)庫并設(shè)置1，創(chuàng)建Mongodb 數(shù)據(jù)庫。因?yàn)镸ongoDB不是關(guān)系型數(shù)據(jù) library文件，實(shí)際上在傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù) library中并不存在，第一次添加數(shù)據(jù)時(shí)，mongodb會(huì)以收藏集合的形式保存并創(chuàng)建，不需要手動(dòng)創(chuàng)建。

目前存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的技術(shù)主要有NoSQL、分布式文件系統(tǒng)和傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的不斷發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，而這些數(shù)據(jù)是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的，并且數(shù)據(jù)很可能是不準(zhǔn)確的和多變的。這樣，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就無法充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。因此，目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)傾向于使用NoSQL和分布式文件系統(tǒng)來存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)。以下是一些常見的NoSQL和分布式文件系統(tǒng)。

HBase是ApacheHadoop的子項(xiàng)目，其理論基礎(chǔ)是Google論文Bigtable:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的AdistributedStorageSystem。HBase適合存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。HBase的數(shù)據(jù)模型是一個(gè)稀疏的、分布式的、持久的多維映射。HBase也有行和列的概念，和RDBMS一樣，但是不同。

看你有什么數(shù)據(jù):關(guān)系型數(shù)據(jù):可以參考阿里和JD.COM用mysql集群解決非關(guān)系型數(shù)據(jù):用nosql集群解決它，MongoDB，Redis等當(dāng)然-。這種情況下，學(xué)習(xí)hadoop，只有這個(gè)最合適。圖書館，一定是NoSQL。

MongoDB是一個(gè)面向文檔的數(shù)據(jù)庫，目前由10gen開發(fā)和維護(hù)。它功能豐富、齊全，完全可以替代MySQL。與MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，MongoDB有以下優(yōu)勢(shì):①弱一致性可以保證用戶的訪問速度。②文檔結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)方式可以更容易獲取數(shù)據(jù)。③內(nèi)置GridFS，支持大容量存儲(chǔ)。4內(nèi)置分片。⑤第三方支持豐富。

在使用MongoDB作為產(chǎn)品原型的過程中，我們總結(jié)了MongoDB的一些亮點(diǎn):使用JSON風(fēng)格的語法，易于掌握和理解；MongoDB使用BSON(JSON的一種變體)作為內(nèi)部存儲(chǔ)的格式和語法。針對(duì)MongoDB的操作都使用JSON風(fēng)格的語法，客戶端提交或接收的數(shù)據(jù)以JSON形式呈現(xiàn)。與SQL相比，它更直觀，更容易理解和掌握。

Online services會(huì)產(chǎn)生大量的運(yùn)行和訪問日志，這些日志會(huì)包含一些錯(cuò)誤、警告、用戶行為等信息。通常情況下，服務(wù)會(huì)以文本的形式記錄日志信息，可讀性強(qiáng)，方便日常定位問題。但是當(dāng)產(chǎn)生大量日志時(shí)，為了從大量日志中挖掘出有價(jià)值的內(nèi)容，還需要進(jìn)一步的存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)。以web服務(wù)的訪問日志為例，介紹了如何使用MongoDB對(duì)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析，使日志數(shù)據(jù)發(fā)揮最大價(jià)值。

典型的web服務(wù)器的訪問日志類似于以下，包括訪問源、用戶、訪問的資源地址、訪問結(jié)果、用戶使用的系統(tǒng)和瀏覽器類型等。存儲(chǔ)這些日志最簡單的方法是將每一行日志存儲(chǔ)在一個(gè)單獨(dú)的文檔中。MongoDB中各行日志的存儲(chǔ)方式如下:雖然上述方式可以解決日志存儲(chǔ)的問題，但是這些數(shù)據(jù)分析起來比較麻煩，因?yàn)槲谋痉治霾皇荕ongoDB擅長的。更好的方法是在MongoDB的文檔中存儲(chǔ)一行日志之前提取每個(gè)字段的值。

1。創(chuàng)建Mongodb 數(shù)據(jù) Library因?yàn)镸ongodb不是關(guān)系型的數(shù)據(jù) Library文件，實(shí)際上在傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù) library中并不存在。mongodb會(huì)以集合集合的形式保存和創(chuàng)建，不需要手工創(chuàng)建。下面是例子:1)列出當(dāng)前的數(shù)據(jù)library MongoDB Schell version:1 . 8 . 1連接到:Test > Showdbadmin 0.03125 GB local(空)可以使用showdbs列出當(dāng)前有多少個(gè)數(shù)據(jù)庫。如上所示有兩個(gè)庫，即

今天花了點(diǎn)時(shí)間瀏覽了一下MongoDB的權(quán)威指南。MongoDB推薦的幾個(gè)亮點(diǎn):豐富數(shù)據(jù)模型擴(kuò)展性，豐富的造能速度，易于管理。以上亮點(diǎn)的優(yōu)勢(shì)對(duì)于數(shù)據(jù)倉庫來說并不明顯。對(duì)于數(shù)據(jù)倉庫，可以分為兩層。一層是ETL運(yùn)營服務(wù)器，主要需求是大數(shù)據(jù)量計(jì)算，但并發(fā)需求不是很高；另一層是BI前端報(bào)表的呈現(xiàn)。雖然前端報(bào)表的數(shù)據(jù)都是ETL處理的成品，但有時(shí)主業(yè)務(wù)表的數(shù)據(jù)時(shí)不時(shí)會(huì)有幾百萬。當(dāng)然也可以在這幾百萬的基礎(chǔ)上再總結(jié)一遍，但是犧牲了模型的靈活性。

方法1:對(duì)目標(biāo)值進(jìn)行降序排序后，第一個(gè)具體的查詢語句是db。獲取集合(“collection1”)，查找()。排序({rid: 1})，極限(1)在Robo3T中運(yùn)行，10萬件數(shù)據(jù)套。查詢時(shí)間0.002s方法二:結(jié)合max和aggregate，具體的查詢語句是1 | db。getCollection (collection1 )，聚合([{$ group: {_ ID: $ ID。