为什么mongodb不能替代elasticsearch区别
1、与MongoDb不同， Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据。
2、MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。天通苑java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等。
3、当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档，你会发现两者都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相同类型。这意味着，所有包含title字段的文档，title字段类型都必须一样，比如string。
mongodb和redis区别是什么?
内存管理机制不同：Redis数据全部在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，选择指定的LRU算法，定期删除。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现。当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。
mongodb是文档式的存储。内存管理机制：Redis数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的LRU算法删除数据。MongoDB和mysql一样，只是把索引文件放到内存中。
redis 丰富一些，数据操作方面，redis 更好一些，较少的网络 IO 次数，同时还提供 list，set，hash 等数据结构的存储。mongodb 支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。
MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。它支持丰富的查询语言和索引，适用于存储大量结构化或半结构化数据。
mongodb中Criteria转换为es条件
可以用mongdbTemplate，elasticSearchTemplate。MongoDB与Elasticsearch都属于文档型数据库，Bson类同与Json，_objectid与_id原理一样。所以主数据与从数据迁移到Elasticsearch平台，数据模型几乎无需变化。
内置文档数组默认是一个元素满足所有条件也可以每个元素只满足一部分条件但加起来满足所有条件。内联数组的两个文档均满足部分的 key=area，value=IT 条件，也可以完成筛选。
添加默认的servlet-mapping ：将你所需要访问静态资源添以通配符的形式加到web.xml的servlet-mapping中，就可以轻松地访问到你精心设计的js和css了。
PHP和Node.js哪个更好用?
1、先说结论，nodejs和php相比较而言，nodejs的开发效率高。
2、而 Node.js，则需要具有 SSH 访问权限的虚拟服务器。因此，在没有任何控制台命令和 Secure Shell(SSH)知识的情况下，用 PHP 部署小型企业和个人应用会更好。
3、你会javascript，肯定学node.js更快一些，因为node.js就是运行在javascript环境下的。此外没有什么是不适合新手的，几乎每一种语言都希望自己被普及，因此都是被设计得让人容易理解和接受的。
4、用node和php都做过网站。性能，应该是node更好一些 开发效率，php的同步代码方便理解，生态更加成熟。node异步代码写起来总感觉不好把控。部署，php一般是nginx+fastcgi，node是nginx+反向代理，也可以裸跑。
5、你好，首先这三个都可以开发微信公众号，但是可能功能上来说各有差异，如果只是开发普通的微信商城或者微信微站，我个人建议使用php，因为它更容易搭建和维护，微信开发的工程师也比较多，后期招聘维护人员比较方便。
mongodb适用于什么场景
1、mongodb使用场景：游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。
2、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
3、（4）高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。
业务数据迁移上云的一些技术思考
1、迁移上云或跨云迁移做到安全、高效、低成本方法如下：检测发现.可以利用云应用检测工具发现当前所使用软件(包括谁使用及使用频率)，同时确定业务数据是否涉入。
2、企业级应用一般而言都需要高CPU能量和大数据库，因此不推荐将其转入虚拟化环境。整合并虚拟化服务器 服务器需求经常变动，实现整体分析，包括使用模式，确定一下计算容量，然后才可以执行物理机到虚拟机的迁移。
3、明确业务SLA要求：明确数据库支撑的业务SLA要求，设计在云数据库上的配置，如自动快照，临时数据库实例、IP白名单等，有一些应用需要999%的正常工作时间，华云可确保异常或迁移引起的停服时间不会影响到业务SLA要求。
4、需要注意的是：想好迁移上云后想达到的效果 即通过使用云数据库希望达到的目的，比如降低成本，更高的灵活性，更大的可扩展性，还是更高的可靠性。用户需要根据迁移目的来选择合适的服务类型。
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