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mongodb如何定位？
mongodb的解決方案在幾乎所有情況下都不如nas…或者說nfs…說白話就是直接讀寫網(wǎng)上鄰居的磁盤…
但只有一種情況例外…就是你不想讓開發(fā)者有權(quán)讀寫這個(gè)磁盤…mongodb的定位就是如此…僅此…
mongo數(shù)據(jù)庫本身就介于redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫和mysql數(shù)據(jù)庫之間。
以下側(cè)重于mongo的優(yōu)點(diǎn)。
mongo V redis，
1：redis受內(nèi)存的限制，無法存儲(chǔ)海量的數(shù)據(jù)；mongo可以存儲(chǔ)海量的數(shù)據(jù)。
2：redis僅支持簡單的string、hash、list、set、zset數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而mongo支持文檔型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以說就是JSON字符串，這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是多么的靈活，使用是多么的方便，想必不用過多介紹。
3：redis可以提供復(fù)雜的查詢嗎？mongo笑笑不語。
4：redis有內(nèi)置數(shù)據(jù)分析功能(mapreduce)嗎？
再來看mongo V mysql
1：mongo的文檔型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每一個(gè)文檔可以映射為編程語言中的一個(gè)獨(dú)立對(duì)象，同一個(gè)集合的文檔之間的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完全不必相同，如此靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以輕松的適應(yīng)業(yè)務(wù)邏輯變更。mysql這類的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，怎么比？
大數(shù)據(jù)究竟是什么？大數(shù)據(jù)有哪些技術(shù)呢？
這是我通常與想要了解大數(shù)據(jù)的人進(jìn)行對(duì)話：
問：什么是大數(shù)據(jù)？
答：大數(shù)據(jù)是描述龐大數(shù)據(jù)的術(shù)語。
問：現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)有多大？
答：如此龐大，以至于無法用常規(guī)工具處理？
問：通常的工具是什么意思？
答：普通文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫等工具。
所有這些大數(shù)據(jù)工具都有一個(gè)共同的特性：分布式計(jì)算。
因此，大數(shù)據(jù)是一個(gè)通常只能通過分布式的工具才能解決的問題。我知道這些天，每個(gè)人都在嘗試將他們的BI（商業(yè)情報(bào)）工具描繪成大數(shù)據(jù)工具，但不要被喧鬧聲所欺騙。
問：哪些典型的大數(shù)據(jù)問題？
就以悟空問答為例說說大數(shù)據(jù)的故事。以下說的數(shù)字都不是真實(shí)的，都是我的假設(shè)。
比如每天都有1億的用戶在悟空問答上回答問題或者閱讀問答。
假設(shè)平均有1000萬的用戶每天回答一個(gè)問題。一個(gè)問題平均有1000的字, 平均一個(gè)漢字占2個(gè)字節(jié)byte，三張圖片, 平均一帳圖片300KB。那么一天的數(shù)據(jù)量就是：
文字總量：10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB
圖片總量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB
為了收集用戶行為，所有的進(jìn)出悟空問答頁面的用戶。點(diǎn)擊，查詢，停留，點(diǎn)贊，轉(zhuǎn)發(fā)，收藏都會(huì)產(chǎn)生一條記錄存儲(chǔ)下來。這個(gè)量級(jí)更大。
所以粗略估計(jì)一天20TB的數(shù)據(jù)量. 一般的PC電腦配置大概1TB，一天就需要20臺(tái)PC的存儲(chǔ)。
如果一個(gè)月的，一年的數(shù)據(jù)可以算一下有多少。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在量上就很難做到。
另外這些數(shù)據(jù)都是文檔類型的數(shù)據(jù)。需要各種不同的存儲(chǔ)系統(tǒng)支持，比如NoSQL數(shù)據(jù)庫。
近幾年，大數(shù)據(jù)的概念逐漸深入人心，大數(shù)據(jù)的趨勢越來越火爆。但是，大數(shù)據(jù)到底是個(gè)啥？怎么樣才能玩好大數(shù)據(jù)呢？
大數(shù)據(jù)的基本含義就是海量數(shù)據(jù)，麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)的要素之一就是大數(shù)據(jù)資源，現(xiàn)在大家聊得最多的大數(shù)據(jù)是基于已經(jīng)存在的大數(shù)據(jù)的應(yīng)用開發(fā)。
如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)已應(yīng)用在各行各業(yè)。小麥舉個(gè)例子，講述一下最貼近我們生活的民生服務(wù)是如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)。
最近電視新聞提及到的“一網(wǎng)統(tǒng)管”精準(zhǔn)救助場景，傳統(tǒng)的救助方式往往通過困難家庭申請(qǐng)、審核、審批等多項(xiàng)程序，遇到需要跨部門、跨層級(jí)、跨街區(qū)協(xié)調(diào)解決的個(gè)案，還需要召開各級(jí)協(xié)調(diào)會(huì)的形式協(xié)商解決。
現(xiàn)在通過“精準(zhǔn)救助”的方式，民政部門在平時(shí)的摸排中了解情況，將相關(guān)信息錄入到“一網(wǎng)統(tǒng)管”數(shù)據(jù)中心，再根據(jù)數(shù)據(jù)模型識(shí)別出需要協(xié)助的家庭，隨后形成走訪工單派發(fā)給社工對(duì)其進(jìn)行幫扶，從而提升救助的效率，做到雪中送炭。
在數(shù)字化政府改造之前，每個(gè)部門只掌握各自分管的數(shù)據(jù)，形成“信息孤島”；有了大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)后，所有的數(shù)據(jù)信息，便打通了“任督二脈”。
政府可以充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)打造“一網(wǎng)統(tǒng)管”精準(zhǔn)救助場景，極大提升了社會(huì)救助的科學(xué)性和精準(zhǔn)性，讓城市變得更加溫暖。
大數(shù)據(jù)是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、計(jì)算、統(tǒng)計(jì)、分析處理的一系列處理手段，處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級(jí)，甚至是PB或EB級(jí)的數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段所無法完成的，其涉及的技術(shù)有分布式計(jì)算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實(shí)時(shí)性計(jì)算等，匯集了當(dāng)前IT領(lǐng)域熱門流行的IT技術(shù)。
到此，以上就是小編對(duì)于mongodb修改數(shù)據(jù)的問題就介紹到這了，希望這2點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
當(dāng)前名稱：mongodb如何定位？（mongodb如何修改對(duì)象的值）
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