如何在Mongodb中新建數(shù)據庫并設置1，創(chuàng)建Mongodb 數(shù)據庫。因為MongoDB不是關系型數(shù)據 library文件，實際上在傳統(tǒng)的關系型數(shù)據 library中并不存在，第一次添加數(shù)據時，mongodb會以收藏集合的形式保存并創(chuàng)建，不需要手動創(chuàng)建。

目前存儲海量數(shù)據的技術主要有NoSQL、分布式文件系統(tǒng)和傳統(tǒng)的關系型數(shù)據庫。隨著互聯(lián)網行業(yè)的不斷發(fā)展，越來越多的數(shù)據產生，而這些數(shù)據是半結構化和非結構化的，并且數(shù)據很可能是不準確的和多變的。這樣，傳統(tǒng)的關系型數(shù)據庫就無法充分發(fā)揮其優(yōu)勢。因此，目前互聯(lián)網行業(yè)傾向于使用NoSQL和分布式文件系統(tǒng)來存儲海量數(shù)據。以下是一些常見的NoSQL和分布式文件系統(tǒng)。

HBase是ApacheHadoop的子項目，其理論基礎是Google論文Bigtable:結構化數(shù)據的AdistributedStorageSystem。HBase適合存儲半結構化或非結構化數(shù)據。HBase的數(shù)據模型是一個稀疏的、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:關系型數(shù)據:可以參考阿里和JD.COM用mysql集群解決非關系型數(shù)據:用nosql集群解決它，MongoDB，Redis等當然-。這種情況下，學習hadoop，只有這個最合適。圖書館，一定是NoSQL。

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

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

Online services會產生大量的運行和訪問日志，這些日志會包含一些錯誤、警告、用戶行為等信息。通常情況下，服務會以文本的形式記錄日志信息，可讀性強，方便日常定位問題。但是當產生大量日志時，為了從大量日志中挖掘出有價值的內容，還需要進一步的存儲和分析數(shù)據。以web服務的訪問日志為例，介紹了如何使用MongoDB對日志數(shù)據進行存儲和分析，使日志數(shù)據發(fā)揮最大價值。

典型的web服務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、訪問結果、用戶使用的系統(tǒng)和瀏覽器類型等。存儲這些日志最簡單的方法是將每一行日志存儲在一個單獨的文檔中。MongoDB中各行日志的存儲方式如下:雖然上述方式可以解決日志存儲的問題，但是這些數(shù)據分析起來比較麻煩，因為文本分析不是MongoDB擅長的。更好的方法是在MongoDB的文檔中存儲一行日志之前提取每個字段的值。

1。創(chuàng)建Mongodb 數(shù)據 Library因為Mongodb不是關系型的數(shù)據 Library文件，實際上在傳統(tǒng)的關系型數(shù)據 library中并不存在。mongodb會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)列出當前的數(shù)據library MongoDB Schell version:1 . 8 . 1連接到:Test > Showdbadmin 0.03125 GB local(空)可以使用showdbs列出當前有多少個數(shù)據庫。如上所示有兩個庫，即

今天花了點時間瀏覽了一下MongoDB的權威指南。MongoDB推薦的幾個亮點:豐富數(shù)據模型擴展性，豐富的造能速度，易于管理。以上亮點的優(yōu)勢對于數(shù)據倉庫來說并不明顯。對于數(shù)據倉庫，可以分為兩層。一層是ETL運營服務器，主要需求是大數(shù)據量計算，但并發(fā)需求不是很高；另一層是BI前端報表的呈現(xiàn)。雖然前端報表的數(shù)據都是ETL處理的成品，但有時主業(yè)務表的數(shù)據時不時會有幾百萬。當然也可以在這幾百萬的基礎上再總結一遍，但是犧牲了模型的靈活性。

方法1:對目標值進行降序排序后，第一個具體的查詢語句是db。獲取集合(“collection1”)，查找()。排序({rid: 1})，極限(1)在Robo3T中運行，10萬件數(shù)據套。查詢時間0.002s方法二:結合max和aggregate，具體的查詢語句是1 | db。getCollection (collection1 )，聚合([{$ group: {_ ID: $ ID。