本文目录一览：
- 1、MongoDB数据读写的几种方法
- 2、mongodb适用于什么场景
- 3、为什么mongodb不能替代elasticsearch区别
- 4、NineData是如何解决MongoDB迁移问题的?
- 5、【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性
- 6、navicat导入mangodb几百万行传输中断
之前也说过 ， MongoDB数据库里面的数据是键值对形式 ， 所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开 。如果想要查询数据，则可以使用db.集合名.find（）语句来查询 。
连接MongoDB数据库 使用如下命令来连接MongoDB数据库 mongo 图1 连接MongoDB数据库 查看目前所使用的数据库 。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看 。
mongodb适用于什么场景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 。
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 。
● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来 。
【mongodb被删除数据库 mongodb4丢数据】◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别与MongoDb不同，Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权 。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据 。
MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群 。天通苑java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接 ， 数据库操作，复制集等 。
MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题 。
例如分布是系统之间的文件传输，可以放到 mongodb 里面 。又例如一个配置信息，经常使用，在互联网产品中如果多次查询数据库的话会增数据库的压力，可以使用 NoSQL 。他们的功能不同，所以是不能代替的 。
可以用mongdbTemplate，elasticSearchTemplate 。MongoDB与Elasticsearch都属于文档型数据库，Bson类同与Json，_objectid与_id原理一样 。所以主数据与从数据迁移到Elasticsearch平台 ， 数据模型几乎无需变化 。
mongodb和memcached不是一个范畴内的东西 。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据 。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题 。和memcached更为接近的是redis 。
NineData是如何解决MongoDB迁移问题的?1、进行数据对比：迁移完成后，可配置数据对比任务 ， 对迁移的MongoDB数据进行一致性校验 。NineData会对每个文档内容进行精准对比，快速找出差异并生成订正脚本 。
2、NineData是一种高效可靠的MongoDB迁移及同步方案 。它通过NineData的数据管理平台 ， 可以实现MongoDB的业务不停服数据迁移，并具备增量数据的采集复制能力 。
3、可以使用NineData数据迁移方案来实现不同MongoDB实例间的数据复制 。
4、针对MongoDB副本集实例迁移至单节点实例的问题，推荐使用NineData数据迁移工具 。
5、支持多种数据库连接方式：NineData 支持多种数据库连接方式，如 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MongoDB 等，可以满足不同用户的需求 。
【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的 ， 当然MongoDB也是遵循此理论的 。
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 。
MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据 。创建合适的索引 ， 以加速查询速度 。配置 MongoDB 的缓存大小 ， 以提高写入性能 。
但是 ， 使用 MongoDB 也有一些坑点需要注意 。以下是一些常见的坑点： 分片：MongoDB 支持分片，但是分片会增加系统的复杂性和维护成本 。如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题 。
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 。
而mongodb是一种“文档数据库” ， 存储类型是以文档为主 ， 该文档类型为（Bson，其实就是json的二进制对象） 。
navicat导入mangodb几百万行传输中断自己写一个程序，从mysql select数据，然后调用insert，插入数据到mongodb中 。2）通过mysql工具将数据导出为csv/json格式的文件，然后使用mongodb自带的mongoimport导入数据 。
目标数据库或模式可以在与源服务器相同的服务器上，或可以在远程服务器上 。在 Navicat Premium 中 ， 你还可以跨服务器类型传输对象 ， 例如 从 MySQL 传输到 SQL Server 。
Navicat | 关于备份和还原 一个安全和可靠的服务器是与定期运行备份有密切的关系 ， 因为由攻击、硬体故障、人为错误、电力中断等引致的错误有可能随时发生 。
Navicat for MongoDB （非关系型数据库）：它的高效图形用户界面，用于管理和开发 MongoDB 数据库 。它能连接本地或远程的 MongoDB 服务器，以及与 MongoDB Atlas、阿里云、腾讯云和华为云兼容 。
