100亿数据 mongodb

如何在Mongodb中新建数据库并设置1，创建Mongodb 数据库。因为MongoDB不是关系型数据 library文件，实际上在传统的关系型数据 library中并不存在，第一次添加数据时，mongodb会以收藏集合的形式保存并创建，不需要手动创建。

目前存储海量数据的技术主要有NoSQL、分布式文件系统和传统的关系型数据库。随着互联网行业的不断发展，越来越多的数据产生，而这些数据是半结构化和非结构化的，并且数据很可能是不准确的和多变的。这样，传统的关系型数据库就无法充分发挥其优势。因此，目前互联网行业倾向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。以下是一些常见的NoSQL和分布式文件系统。

HBase是ApacheHadoop的子项目，其理论基础是Google论文Bigtable:结构化数据的AdistributedStorageSystem。HBase适合存储半结构化或非结构化数据。HBase的数据模型是一个稀疏的、分布式的、持久的多维映射。HBase也有行和列的概念，和RDBMS一样，但是不同。

看你有什么数据:关系型数据:可以参考阿里和JD.COM用mysql集群解决非关系型数据:用nosql集群解决它，MongoDB，Redis等当然-。这种情况下，学习hadoop，只有这个最合适。图书馆，一定是NoSQL。

MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发和维护。它功能丰富、齐全，完全可以替代MySQL。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB有以下优势:①弱一致性可以保证用户的访问速度。②文档结构的存储方式可以更容易获取数据。③内置GridFS，支持大容量存储。4内置分片。⑤第三方支持丰富。

在使用MongoDB作为产品原型的过程中，我们总结了MongoDB的一些亮点:使用JSON风格的语法，易于掌握和理解；MongoDB使用BSON(JSON的一种变体)作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格的语法，客户端提交或接收的数据以JSON形式呈现。与SQL相比，它更直观，更容易理解和掌握。

Online services会产生大量的运行和访问日志，这些日志会包含一些错误、警告、用户行为等信息。通常情况下，服务会以文本的形式记录日志信息，可读性强，方便日常定位问题。但是当产生大量日志时，为了从大量日志中挖掘出有价值的内容，还需要进一步的存储和分析数据。以web服务的访问日志为例，介绍了如何使用MongoDB对日志数据进行存储和分析，使日志数据发挥最大价值。

典型的web服务器的访问日志类似于以下，包括访问源、用户、访问的资源地址、访问结果、用户使用的系统和浏览器类型等。存储这些日志最简单的方法是将每一行日志存储在一个单独的文档中。MongoDB中各行日志的存储方式如下:虽然上述方式可以解决日志存储的问题，但是这些数据分析起来比较麻烦，因为文本分析不是MongoDB擅长的。更好的方法是在MongoDB的文档中存储一行日志之前提取每个字段的值。

1。创建Mongodb 数据 Library因为Mongodb不是关系型的数据 Library文件，实际上在传统的关系型数据 library中并不存在。mongodb会以集合集合的形式保存和创建，不需要手工创建。下面是例子:1)列出当前的数据library MongoDB Schell version:1 . 8 . 1连接到:Test > Showdbadmin 0.03125 GB local(空)可以使用showdbs列出当前有多少个数据库。如上所示有两个库，即

今天花了点时间浏览了一下MongoDB的权威指南。MongoDB推荐的几个亮点:丰富数据模型扩展性，丰富的造能速度，易于管理。以上亮点的优势对于数据仓库来说并不明显。对于数据仓库，可以分为两层。一层是ETL运营服务器，主要需求是大数据量计算，但并发需求不是很高；另一层是BI前端报表的呈现。虽然前端报表的数据都是ETL处理的成品，但有时主业务表的数据时不时会有几百万。当然也可以在这几百万的基础上再总结一遍，但是牺牲了模型的灵活性。

方法1:对目标值进行降序排序后，第一个具体的查询语句是db。获取集合(“collection1”)，查找()。排序({rid: 1})，极限(1)在Robo3T中运行，10万件数据套。查询时间0.002s方法二:结合max和aggregate，具体的查询语句是1 | db。getCollection (collection1 )，聚合([{$ group: {_ ID: $ ID。