MongoDB树形数据存储
1、充分利用文档型存储 schema-less的优点，受限存储一个大的树形文档，再将每个节点的其他信息单独存储。优点是操作简单，结构上的操作可直接操作树形文档，数据上的操作仅需操作单条数据。
2、使用数据库：将TreeView的数据保存到数据库中，可以使用关系型数据库（如MySQL、SQL Server）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
3、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。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。
4、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
5、（2）mongodb数据库：非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。
6、MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，其设计目的是提供一种非关系型的数据存储解决方案。
python操作mongodb怎么找到所有的集合
首先，启动MongoDB数据库（不会的可参考我的其他指南，这里不多说），然后再连接MongoDB数据库。如图，使用 mongo命令就可以连接MongoDB数据库了。如图，提示connecting to……，说明连接成功了。
db = pymongo.MongoClient().test dates = db.user.find()print type(dates)for i in dates：print i.keys()break 创建连接，取到dates数据，不就是一个字典列表啊，取一个值然后字典操作.keys()不就可以了。
Tornado的实现非常简洁明了，使用python的生成器作为协程，利用IOLoop实现了调度队列。第二个问题是数据库的性能，这里说的数据库包括MongoDB和Redis，我这里分开讲。
MongoDB怎样添加和查询集合数据
1、下面是例子：1)列出当前的数据库MongoDB shell version： 1connecting to： test show dbs -admin 0.03125GBlocal (empty) 可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local。
2、第一个参数是一个查询条件，用于定位需要更新的文档。这里使用 access.id 来查询权限文档，找到对应的权限记录。第二个参数是一个更新操作，使用 $push 操作符将新的权限对象添加到 access.$.children 数组中。
3、如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
4、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。
5、mongodb是不支持join操作的，所以只能去到程序里面合并。
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