mongodb使用场景分析 以及一些mongodb参考链接
http://cloud.51cto.com/art/201311/418290.htm Mongodb千万级数据在python下的综合压力测试及应用探讨
http://www.oschina.net/question/54100_27233 python调用mongodb总结
http://www.oschina.net/question/234345_48632 mongodb 非索引与索引下的查询速度对比http://blog.csdn.net/yiqijinbu/article/details/9053467 mongodb全面总结
http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2013/01/25/2875962.html mongodb使用十要点
http://www.cnblogs.com/huangfox/archive/2012/04/01/2428947.html mongodb 连接池研究
折腾了一段时间Mongodb后终于放弃了
分类： 技术是什么 2013-03-27 12:51 657人阅读 评论(0) 收藏 举报
我折腾这个的原因：
- 大数据量的存储；
- 海量数据的分析
但是目前看来，存储的问题上不大，但是mongdb那些特性对于我的#大数据#上没有适配的地方
而另外一个重中之重就是数据统计和分析，这是我的需求核心，我需要对海量数据进行查询统计，太多的group by之类的了
而mongodb似乎不能满足我的要求(或者我不知道)，我只是在各种mongodb的资料中只是看到了简单的条件型select
我需要的是海量数据的真正分布式计算型数据库！例如我有1TB数据。可能同时同步存储在4个数据节点上，当我要做某个统计分析的时候，我需要这个统计分析可以被转化下去到这四个节点上然后再汇总。这样的分布式计算提升我单节点计算的性能！
PS,我对于那个Map/Reduce还是有点搞不清楚状态！我再去查查资料！
查了一下资料，好像所谓的MapReduce可以满足我的分布式需求，可是Group之类的呢？
事务我是不需要的。但是MongoDB的查询确实太麻烦了！
MongDB 的适用场景之一
分类： 技术是什么 2013-04-08 17:35 202人阅读 评论(0) 收藏 举报
利用淘宝的开发API获取数据的时候，交易数据里面有很多内容是不需要的，但是又怕以后那天又需要
所以利用mongdb 的表格式无关性可以啥都不管的情况下把所有数据都存储了，而不是今天设计一个关系数据库的表结构，后天变动了，再过10多天又。。。。 ，，，
这种场景真的对于NoSQL 是很需要的！
Mongdb、Mysql、Redis、Memcache场景
2014-09-09 15:30 18人阅读 评论(0) 收藏 举报
个人的一点理解，不确定一定准确，有不对处欢迎指出
全部数据使用mysql存储，确保安全、准确和持久
大数据、非安全性数据使用Mongodb
小数据、结构丰富、持久化（主从数据）使用redis
小数据、结构单一、非持久化使用memcache
补充：
1、MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：
1）网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
2）缓存。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
3）高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。
不适用的场景如下：1）要求高度事务性的系统。
2）传统的商业智能应用。
3）复杂的跨文档（表）级联查询。
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