1、首先，MongoDB采用弱一致性模型，允许更快的处理速度，更适用于数据不断更新和增长的场景。通过优化方式避免数据库锁定，如预先查询对象放入内存，减少更新延迟。同时，使用多个mongod进程根据访问模式将数据库拆分，提升系统响应速度。其次，MongoDB采用文档结构存储方式，简化数据获取。
2、在适量级的内存的MongoDB的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。MongoDB的高可用和集群架构拥有十分高的扩展性。在副本集中，当主库遇到问题，无法继续提供服务的时候，副本集将选举一个新的主库继续提供服务。
3、MongoDB的优点：灵活性高：MongoDB使用文档模型，可以动态地调整数据的结构和类型，适合存储动态变化或非结构化的数据。扩展性好：MongoDB支持水平扩展，可以处理海量或分布式的数据，提高系统的可用性和容错性。性能高效：MongoDB在处理大量的读写、索引、嵌入等操作时，可以实现高效的性能和吞吐量。
4、MongoDB和MySQL的主要差异在于数据结构、查询语言、事务支持和性能。MongoDB更适合大数据、实时插入和非结构化数据，而MySQL在事务处理、数据一致性上更有优势。应用场景上，MongoDB适用于游戏、电商等需要快速扩展和灵活性的领域，而MySQL适合需要高事务处理和强一致性的场景，如银行系统。
5、最后，从运维角度看，MySQL的管理系统通常更成熟，对于运维人员来说更为便利，而MongoDB的运维可能需要更多的特定技能和定制化配置，对运维团队的要求较高。总的来说，MongoDB适合处理大量非结构化数据和低事务需求的场景，而MySQL在稳定性和事务支持上更具优势，更适合需要强一致性和复杂事务处理的应用。
6、MongoDB具有水平扩展的能力，可以通过分片技术将数据分布到多个服务器上，从而实现高性能的读写操作。而MySQL虽然也可以通过主从复制等方式进行扩展，但其扩展性相对较为复杂。MongoDB的灵活性和可扩展性使得它在处理大数据量和快速增长的数据场景下有更大的优势。
GoLang中使用MongoDB的方法简介 MongoDB简介MongoDB是一种NoSQL数据库，其设计类似于关系型数据库但更灵活。数据存储在内存中，优先级高，内存不足时仅热点数据保留。支持排序和字段选择。数据以文档形式存储，如{name：this is a name， age：12}，可灵活定义字段和数据结构。
MongoDB是一个以分布式文件存储为基础的数据库系统，它是由C++语言精心编写的。其主要目标是为Web应用程序提供高效且可扩展的数据存储解决方案，以满足现代应用对性能和扩展性的需求。
MongoDB是一种灵活的分布式数据库，主要用于存储和管理大量非结构化和半结构化数据。其基于文档模型，支持各种数据类型和复杂结构，能实现快速的查询、更新和索引。MongoDB能够提供高性能和高扩展性，适用于处理大数据量的存储需求。
Mongodb，作为NoSQL数据库的一种，被广泛应用于处理大规模数据存储，尤其在面对用户生成数据、社交网络信息等快速增长的数据时，其灵活性和扩展性表现出色。NoSQL不局限于SQL结构，能适应非结构化数据，无需固定模式，便于数据横向扩展。
1、NoSQL是指非关系型数据库，是对不同于传统关系型数据库DBMS统称。有几种典型NoSQL数据库。文档存储数据库是以文档为存储信息基本单位，如BaseX，CouchDB，MongoDB等。键值存储数据库支持简单键值存储和提取，具有极高并发读写性能，如Dynamo，Memcached，Redis等。
2、MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。MongoDB将数据存储为文档，而文档是具有键值对的数据结构，键的类型可以是字符串、数组、对象等，值的类型可以是字符串、数字、日期、数组等。
3、MongoDB 是一个开源的、高可用性的、面向文档的 NoSQL 数据库。它是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的新型数据库，它提供了类似于关系型数据库的语法和功能，同时又具有非关系型数据库的灵活性和可扩展性。
4、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。
5、MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。
MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。 使用这样的数据模型，使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力，吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强。 （2）易伸缩，自动故障转移。
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。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。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的开源 NoSQL 数据库系统，由 C++ 编写，提供面向文档的存储方式，操作简单容易，支持“无模式”的数据建模，可以存储复杂数据类型，是一款流行的文档类型数据库。
选择合适的去重算法：根据数据集特点和规模，优化算法以提高效率。 优化数据存储结构：采用哈希表、B+树等结构，加快查找和比较速度。 并行化处理：将数据集分割成多个子集，分别进行去重处理，最后合并结果。 使用索引加速查找：对关键字段建立索引，提高查找和比较速度。
在MongoDB的管理中，数据清理至关重要。有两种主要方法——普通删除与TTL索引，它们虽然都能从逻辑上移除数据，但在磁盘空间管理上有所差异。普通删除操作，通过delete命令，删除文档后，虽然文档从集合中移除，但占用的磁盘空间并不会立即释放。
比较慢的方法：可以尝试给这个数据库增加一个 replica-set，等新加的结点和老数据同步了之后就可以停掉老数据库并删除老数据，以新结点对外提供服务，此时数据库空间应该已经整理好并压缩到最小了。这个过程自己并不可控，200 GB 的话要同步多久无法预估，但是不会太影响 mongodb 继续提供服务。
或者 db.person.insert（data）这两种方式的话，只要_id是相同的，那么就不会写入数据库！这就是哥我犯错的地方！所以啊，在写入数据库的时候一定要找好唯一 的值赋给 _id，不行的话，_id 就不要赋值，数据库会默认加上的。
数据库不用建立，只要use一下，如果没有的话会自动创建。
如果想要查询出特定的数据，则可以在find里面添加键值对作为条件。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写。执行语句之后，就可以查询到对应的数据了。集合中包含有name：mimi的数据只有一条，所以就显示一条。到此，MongoDB添加和查询集合数据的方法就分享完了。
**一对一关联查询**：使用`populate`方法填充文章与用户关联信息，查询文章时自动获取对应用户详情，无需单独查询。 **一对多关联查询**：聚合查询方式或虚拟字段查询实现。
下载与安装从官方地址mongodb.com/try/download 获取预编译二进制包，下载后进行安装。安装过程简便，点击Next开始，推荐在D：\Work\MongoDBCompass\新建目录，然后选择Install直接安装，安装完成后点击Finish完成。 启动与配置启动MongoDB Compass，界面简洁直观。
可以看到，MongoDB自动创建了数据库以及通过实体类生成了集合（也就是我们经常说的数据表），而且我们已经通过MongoTemplate往数据库的userEntity集合插入了几条文档（也就是插入了几条记录）。
admin 0.03125GB local （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。
数据库：存储集合的容器。索引：加速查询，提升性能的关键。复制集：提供数据备份和高读取性能。分片集群：处理大规模数据，提升写入和读取速度。 MongoDB安装与配置安装MongoDB并配置环境，包括下载、解压、设置环境变量和启动服务。
