mongodb适用于什么场景
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。
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。
（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。
mongodb是不是关系数据库
目前，常见的数据库管理系统主要有Oracle、MySQL、SQLServer、MongoDB等， 这些数据库中，前三种均为关系型数据库，而MongoDB是非关系型的数据库。
因此，MongoDB 是一种非常流行的 NoSQL 数据库。总之，虽然 MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，但是它也提供了类似于关系型数据库的语法和功能，可以很好地解决传统关系型数据库无法解决的问题。
常用关系型数据库不包括MongoDB、Redis。根据查询相关资料可以得知常用关系型数据库不包括MongoDB、Redis。
不是。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
游戏服务器使用MongoDB作为数据库,还有必要使用Redis缓存吗
redis具有持久化机制，可以定期将内存中的数据持久化到硬盘上。redis具备binlog功能，可以将所有操作写入日志，当redis出现故障，可依照binlog进行数据恢复。
MongoDB不多说，不是一个类型的东西，Redis相对Memcached来说功能和特性上的优势已经很明显了。而对于性能，Redis作者的说法是平均到单个核上的性能，在单条数据不大的情况下Redis更好。
实际上如果redis要开始虚拟内存，那很明显要么加内存条，要么你换个数据库了。但是，mongodb不一样，只要，业务上能保证，冷热数据的读写比，使得热数据在物理内存中，mmap的交换较少。mongodb还是能够保证性能。
mongodb的find查询10万条以上的数据有卡顿现象,请问如何选择优化的方式...
这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。
找出元凶经过前面的问题定位，我们已经能确定是MongoManager的定时器搞的鬼了。
在短时间内完成 MongoDB 差异数据对比，可以采用以下方法： 使用专业的数据对比工具：市场上有一些专业的中间件工具，如 NineData，提供了一种高效且易于使用的 MongoDB 数据对比功能。
使用方式：db.collection.count(query)或者db.collection.find(query).count()参数说明：其中query是用于查询的目标条件。
MongoDB的集合(collection)可以看做关系型数据库的表，文档对象(document)可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并 不完全对等。
但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。
mongodb单集合可以存多少数据
Collection 的单个 doc 有大小上限，现在是 16MB，这就使得你不可能把所有东西都揉到一个 collection 里。而且如果 collection 结构过于复杂，既会影响查询、更新效率，也会造成维护困难和操作风险。
MongoDB高可用的基础是复制集群，复制集群本质来说就是一份数据存多份，保证一台机器挂掉了数据不会丢失。一个副本集至少有3个节点组成：从上面的节点类型可以看出，一个三节点的复制集群可能是PSS或者PSA结构。
/ src / mongo / bson / util / builder.h”里面的 const int BSONObjMaxUserSize = 16 * 1024 * 1024；到你需要的大小，然后重新编译mongodb。但不要改的太大，因为每一个BSON Object都是要全部读进内存里的。
Mongodb bson文档型数据库，整个数据都存在磁盘中，hbase是列式数据库，集群部署时每个familycolumn保存在单独的hdfs文件中。
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