◆查詢監(jiān)控:Mongo包含一個監(jiān)控工具，用于分析數(shù)據(jù)庫操作的性能?！魪?fù)制和自動故障轉(zhuǎn)移:Mongo 數(shù)據(jù) library支持?jǐn)?shù)據(jù)服務(wù)器之間的復(fù)制、主從模式和服務(wù)器之間的相互復(fù)制。復(fù)制的主要目標(biāo)是提供冗余和自動故障轉(zhuǎn)移?！舾咝鹘y(tǒng)存儲模式:二進(jìn)制數(shù)據(jù)并支持大型對象(如照片或圖片)?！糇詣臃制С衷萍壙蓴U展性(早期alpha階段):自動分片功能支持水平數(shù)據(jù)庫集群，可動態(tài)添加額外機器。

Da 數(shù)據(jù)所包含的特征如下:第一個特征是數(shù)據(jù)有很多類型。包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。，各類數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。第二個特點是數(shù)據(jù)的價值密度相對較低。比如，隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度低。如何通過強大的機器算法更快地“凈化”數(shù)據(jù)的價值，是數(shù)據(jù)時代亟待解決的問題。

這是Da 數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采的最顯著的特征。“Da 數(shù)據(jù)”的功能和用途都很棒。它的影響不僅是經(jīng)濟上的，在政治和文化上也是深遠(yuǎn)的?！癉a 數(shù)據(jù)”可以幫助人們開啟“數(shù)”管理的模式，這也是我們現(xiàn)在的“大社會”?！按髷?shù)據(jù)”的影響，增加了對信息管理專家的需求。實際上數(shù)據(jù)的影響并不局限于信息通信行業(yè)，而是在“吞噬”和重構(gòu)很多傳統(tǒng)行業(yè)。廣泛使用數(shù)據(jù)分析來管理和優(yōu)化運營的公司都是one 數(shù)據(jù) company。

\ Da 數(shù)據(jù)\是一個類別非常大的非常大的數(shù)據(jù) set，這樣的數(shù)據(jù) set不能用在傳統(tǒng)的/set中。大數(shù)據(jù)inside數(shù)據(jù)可分為三種:(1)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):即數(shù)據(jù)格式固定，長度有限。(2)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):現(xiàn)在的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也就是數(shù)據(jù)，沒有固定的格式，比如網(wǎng)頁、語音、視頻。(3)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):是一些XML或者HTML格式數(shù)據(jù)。

首先，數(shù)據(jù)當(dāng)然包含了價值，但是如果沒有通過正當(dāng)?shù)氖侄瓮诰蚱鋬r值，數(shù)據(jù)是沒有用的，其次，只有真實可靠的數(shù)據(jù)才有意義，現(xiàn)在數(shù)據(jù)已經(jīng)成了大頭。國內(nèi)的大型科技公司都是基于“Big-1”的工作原理，在“Big-1”的各種用例中，通過不斷的分析，提高運行效率。隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃興起，物聯(lián)網(wǎng)、云計算、big 數(shù)據(jù)和人工智能越來越頻繁地出現(xiàn)在大眾視野中。云計算相當(dāng)于人的大腦，相當(dāng)于物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)中樞。

大數(shù)據(jù)相當(dāng)于人的大腦從小學(xué)到大學(xué)記憶的海量知識和存儲。這些知識只有通過消化、吸收、重構(gòu)，才能創(chuàng)造更大的價值。人工智能的類比是，一個人吸收了大量的人類知識(數(shù)據(jù))，一直在深度學(xué)習(xí)，進(jìn)化成一個高人。人工智能離不開Da 數(shù)據(jù)，基于云計算平臺完成深度學(xué)習(xí)進(jìn)化。物聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用拓展，類似于之前的“互聯(lián)網(wǎng) ”，即結(jié)合了互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)和應(yīng)用，核心是以用戶體驗為核心的應(yīng)用創(chuàng)新。