你期望一个更高的写负载 默认情况下,对比事务安全,MongoDB更关注高的插入速度.如果你需要加载大量低价值的业务数据,那么MongoDB将很适合你的用例.但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB,比如一个1000万美元的交易. 不可靠环境保证高可用性 设置副本集(主-从服务器设置)不仅方便而且很快,此外,使用MongoDB还可以快速.安全及自动化的实现节点(或数据中心)故障转移. 未来会有一个很大的规模 数据库扩展是非常有挑战性的,当单表格大小达到5-10GB时,MySQL表格性…

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…

HBase概念学习(十)HBase与MongDB等NoSQL数据库对照 转载请注明出处: jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一.开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库,配合以MongDB,Tair等存储. MySQL因为开源,而且生态系统良好,本身拥有分库分表等多种解决方式,因此非常长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求.可是因为业务的多样化发展,有越来越多的业务系统的需求開始发生了变化.一般来说有下面几类变化: (1)    数据量变得越来越多,其实如今淘宝…

转载请注明出处: jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一.开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库,配合以MongDB,Tair等存储. MySQL因为开源,而且生态系统良好,本身拥有分库分表等多种解决方式,因此非常长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求.可是因为业务的多样化发展,有越来越多的业务系统的需求開始发生了变化.一般来说有下面几类变化: (1)    数据量变得越来越多,其实如今淘宝差点儿不论什么一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别,每日系统调用次…

一.Hive应用场景本文主要讲述使用 Hive 的实践,业务不是关键,简要介绍业务场景,本次的任务是对搜索日志数据进行统计分析.集团搜索刚上线不久,日志量并不大 .这些日志分布在 5 台前端机,按小时保存,并以小时为周期定时将上一小时产生的数据同步到日志分析机,统计数据要求按小时更新.这些统计项, 包括关键词搜索量 pv ,类别访问量,每秒访问量 tps 等等.基于 Hive ,我们将这些数据按天为单位建表,每天一个表,后台脚本根据时间戳将每小时同步过来的 5 台前端机的日志数据合并成一个日志文…

MongDB    数据库知识3 修改器 $inc 对某个域的值进行加减修改 $mul 对某个域的值进行乘法修改 $min 如果筛选的文档指定的值小于min则不修改,如果大于min 给定的值则修改为min值: $max 如果筛选的文档指定域的值大于max值则不变,小于max值则修改为max值: > use stu switched to db stu ,sex:'m') : E QUERY : ,sex:'m'}) : E QUERY [js] ReferenceError: stu is no…

数据记录如下 /* 1 */ { "_id" : ObjectId("5b56dd19a171d7e9bfb03ac1"), "name" : "LuoTianyan", "BWH" : { "bust" : 100, "waist" : 100, "hips" : 100 }, "character" : [ "af…

Hadoop使用场景: 大数据量存储:分布式存储 日志处理: Hadoop擅长这个 海量计算: 并行计算 ETL:数据抽取到oracle.mysql.DB2.mongdb及主流数据库 使用HBase做数据分析: 用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统 机器学习: 比如Apache Mahout项目 搜索引擎:hadoop + lucene实现 数据挖掘:目前比较流行的广告推荐 大量地从文件中顺序读.HDFS对顺序读进行了优化,代价是对于随机的访问负载较高…

原文地址 我个人接触hadoop仅仅不到一年,因为是业余时间学习,故进度较慢,看过好多视频,买过好多书,学过基本知识,搭建过伪分布式集群,有过简单的教程式开发,恰逢毕业季,面试过相关岗位,自认为路还很远,还需一步一步积累. 今天总结一篇关于hadoop应用场景的文章,自认为这是学习hadoop的第一步,本文主要解答这几个问题: hadoop的十大应用场景? hadoop到底能做什么? 2012年美国著名科技博客GigaOM的专栏作家Derrick Harris跟踪云计算和Hadoop技术已有多年…

一.Redis介绍     1.1Redis优点 (1)Redis拥有非常丰富的数据结构: (2)Redis提供事务的功能,可以保证一串命令的原子性,中间不会被任何打断. (3)数据存储在内存中,读写非常的高速,可以达到10W/s的频率. 1.2Redis缺点 (1)Redis 3.0才出现官方的集群方案,但仍存在一些架构上的问题. (2)持久化功能体验不佳:Redis 提供了RDB和AOF两种持久化机制:RDB将数据库的快照(snapshot)以二进制的方式保存到磁盘中,需要每个一段时间将数据…