大家好，关于mongodb最好的教材求推荐很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于为什么不建议使用mongodb的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
本文目录
- 爬虫爬下来的数据(100G级别，2000W以上数据量)用mysql还是mongodb存储好
- 谈谈mongodb，mysql的区别和具体应用场景
- mongodb最好的教材求推荐
- 一个大型的SNS网站，是否适合数据库全部用mongodb来做，为什么
爬虫爬下来的数据(100G级别，2000W以上数据量)用mysql还是mongodb存储好
谢邀，这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
100G的数据量目前来看100G的数据量其实对MySQL和MongoDB在存放都没有什么压力，如果你要经常读取，那么我建议你的MongoDB来做存储。原因在于MongoDB是内存映射模式，可以充分利用系统的内存资源，内存越大MongoDB的查询速度越快，毕竟磁盘与内存的I/O效率不是一个量级的。
如果你对查询的速度要求不高，而且爬下来的数据是结构化数据，你又熟悉MySQL的语法及相关操作，完全可以用MySQL去存这个级别的数据量，就相当于你存储了一个大型Excel表格。
数据结构如果数据结构是不一致的，即不会有些行缺失某些字段，有些行又多出一些字段，那么我建议使用MongoDB做存储处理。因为Mongo没有schema的严格定义，是json格式存取。如果爬虫的字段会经常变化，字段定义可能会变更，Mongo对这方面很宽松，很容易兼容。但如果你对事务有要求，最好还是选择MySQL。因为MongoDB这种NoSQL数据库并不是为了事务关系而设计的，具体应用还是看需求。
总而言之，我个人是比较建议使用MongoDB做海量爬虫数据库存储。无论从数据结构的不规整以及数据存读取的速度要求，Mongo都可以胜任，同时MongoDB可以很轻松的横向扩展，分片，复制集群分分钟的事。
不过最终落地还是看需求，还是要从数据存读取频度、量级还有应用场景综合考虑。
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谈谈mongodb，mysql的区别和具体应用场景
官方文档看一看。
编程实例练一练。
源码看一看。
一般互联网公司多用mysql,redis,mongodb做存储层，hadoop,spark做大数据分析。
mysql适合结构化数据，类似excel表格一样定义严格的数据，用于数据量中，速度一般支持事务处理场合。
redis适合缓存内存对象，如缓存队列，用于数据量小，速度快不支持事务处理高并发场合。
mongodb，适合半结构化数据，如文本信息，用于数据量大，速度较快不支持事务处理场合。
hadoop是个生态系统，上面有大数据分析很多组件，适合事后大数据分析任务。
spark类似hadoop，偏向于内存计算，流计算，适合实时半实时大数据分析任务。
移动互联网及物联网让数据呈指数增长，NoSql大数据新起后，数据存储领域发展很快，似乎方向都是向大数据，内存计算，分布式框架，平台化发展，出现不少新的方法，如ApacheIgnite适合于内存计算就集成了好多功能模快,ApacheStorm、Spark、Flink也各有特点。
一般普通应用TB，GB级别达不到PB级别的数据存储，用mongodb，mysql就够了，hadoop，spark这类是航母一般多是大规模应用场景,多用于事后分析统计用，如电商的推荐系统分析系统。
聪明的战士总是选择适合的武器。具体什么场合用什么数据存储策略或混合使用，需要分析业务特点及未来业务发展需求来决定。
mongodb最好的教材求推荐
NoSQL成为常态，数据库在过去几年中发生了根本性的变化。这些DB是非关系型的，这使得开发更加棘手，但也更快，更容易扩展。
MongoDB是最受欢迎的NoSQL数据库之一，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。如果你正在尝试自己学习Mongo，那么选择一本好书可以事半功倍。在这篇文章中，我已经搜集了最好的MongoDB书籍，你可以通过它们去学习所有MongoDB的基础知识乃至更多。
1、《MongoDBBasics》
这是一本真正的NoSQL入门书，专为那些从未使用过Mongo或NoSQL结构的人而写。你将从本书了解到MongoDB为何如此有趣以及为什么它能够在众多数据库引擎中脱颖而出。你还将学习到如何在本地安装Mongo以及如何使用MongoDB设置应用程序。
2.《MongoDB:TheDefinitiveGuide》
作者Kristina实际上是MongoDB项目的核心贡献者，因此他对这个数据库引擎再清楚不过。在本书中，你将学习如何处理数据以及如何从零开始构建面向文档的数据库引擎。
书中介绍了面向文档的存储方式及利用MongoDB的无模式数据模型处理文档、集合多个数据库，讲述了如何执行基本的操作以及各种复杂的条件查询，如果你已经学会SQL，你可能会发现它知识确实适用，但Mongo却能带你走进一个完全不同的数据管理世界。我建议初学者用这本书，虽然有一定难度，但只要你投入，就可以快速应用到实际工作中
3.《MongoDBinAction》
第一版豆瓣评分8.2，在第2版中，本书完全使用Mongov3.x进行了更新，它涵盖了许多新功能。这应该是任何希望通过实践学习Mongo的人的首选指南。通过本书，你将可以学到索引，查询，数据建模和基本文本搜索以及Map-Reduce等内容。
Mongo的一个重要的特性是可扩展性，因此你还将学习如何将Mongo与真实应用程序结合使用，并且练习课程非常详细。本书的一大特点就代码示例十分干净整洁，它非常适合作为介绍性指南，但也适用于想要转换到MongoDB的SQL用户。
4、《DataModelingforMongoDB》
任何数据库设计的第一步都是数据模型。这是开发人员创建单独数据关系以定义数据库结构的方式。通过MongoDB的数据建模，你将深入了解NoSQL的专业数据建模过程。最后一章还介绍了一些案例研究，以便你了解数据建模如何在实际项目中发挥作用。
本书适合具有一定Mongo基础，并且希望更深入了解实际应用的程序员
6、《ScalingMongoDB》
这本书很短，不到100页，但它却讲解的非常详细，首先，你将学习分片和分割数据/查询。然后，您将深入研究集群的工作方式以及如何在Mongo环境中设置集群。后面的章节将介绍数据库管理以及如何组织MongoDB以便更轻松地扩展Web应用程序。
这些内容在网上都很容易找到，但是都没有这本书详细，这也是我极力推荐这本书的原因之一
8、《WebDevelopmentwithMongoDBandNodeJS》
本书教你使用MongoDB和NodeJS进行Web开发，它只有300页，但它涵盖了从建立环境到构建你的第一个应用程序，接着使用大量功能扩展它的许多方面，每章都涵盖不同的内容，看完本书你还能学会使用Node/JavaScript并在线构建逼真的应用程序
8、《ProHibernateandMongoDB》
开源Hibernate框架允许开发人员在Java中映射OOP代码的数据类型。这在MongoDB中尤其有效，因为它们完全兼容，开箱即用。这本书展示了使用这两种工具可以做些什么，里面提供了大量的Java代码，因此如果你已经拥有一些Java经验，那么它是最好的，当然无论你的技能水平如何，本书的练习题都很好理解
9、《MongoDBAppliedDesignPatterns》
本书展示了MongoDB需要解决的商业问题之间的连接。你将学到如何把MongoDB设计模式应用到许多挑战性领域，例如电子商务、内容管理系统和在线游戏。通过使用Python和JavaScript代码示例，还能了解MongoDB如何扩展数据模型，同时还可以简化开发模型。
10、《MongoDB参考手册》
本书从如何使用各种配置在不同的模式下初始化服务器开始，你将学到包括高级查询、mongodb特性以及利用mms进行监控和备份在内的诸多技巧。
11、《50TipsandTricksforMongoDBDevelopers》
如果你喜欢快速参考指南，那这本书就是一本非常方便的书，我不认为这本书适合每个人，因为它很短，非常简短，本书共有68页，书中提供了一些在现实世界中使用MongoDB的好技巧，这些技巧还附带了如何将它们应用于项目的小解释。
一个大型的SNS网站，是否适合数据库全部用mongodb来做，为什么
我的回答是不建议都使用MongoDB。NOSQL数据库和关系型数据库各有各的优劣，在项目里面一般需要根据不同的需求和场景来搭配使用。对于非关系型数据库MongoDB来说，可以存放访问频繁的数据，而且SNS里确实存在一些业务适合MongoDB，但是我们开发系统，是功能和性能的综合考虑，一般需要关系型数据库和非关系型数据库配合使用。
关于本次mongodb最好的教材求推荐和为什么不建议使用mongodb的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
