在现代应用架构中,选择合适的数据库和搜索引擎对于实现高性能有着至关重要的影响。MongoDB 和 Elasticsearch(简称 ES)是两种广泛使用的数据存储技术,尽管它们有着不同的适用场景和设计理念,但当涉及到写入效率时,许多开发者和架构师常常会进行比较。在本文中,我们将沿着“MongoDB 和 ES 写效率对比”的主线,深入探讨这两个系统在不同维度上的表现,以帮助更好地理解在特定场景下的选            
                
         
            
            
            
            MongoDB什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。在考虑数据库的成熟度、支            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1.ElasticSearch VS MongoDB2.MongoDB和ElasticSearch定位的区别3.两者读写数据的异同4.部署和资源占用5.可用性和容错5.1两者分布式方案的一些不同6.文档型数据库的特点和问题6.1 无schema6.2 鸡肋的Collection 和 Type6.3 弱事务6.4 无join支持6.5 Bully的选主算法的缺陷7.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            es优点:将你的文档分割到不同容器或者分片中,可以存在单个节点或多个节点复制每个分片提供数据备份,防止硬件问题导致数据丢失。对集群中任意节点的相互请求进行路由,保证获取的数据是你需要的,集群增加或者重新分配分片时,不停机让新节点恢复丢失的节点分片数据redis优点:1速度快,因为数据存在内存中,类似于 HashMap , HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是2支持丰富数据类型,支持            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            面试题 & 真实经历面试题:在数据量很大的情况下,怎么实现深度分页?大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页?这个时候没有实际经验的同学基本麻爪,So,请听我娓娓道来。惨痛的教训首先必须明确一点:深度分页可以做,但是深度随机跳页绝对需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            5 ways to synchronize data from MongoDb to ElasticSearchhttps://www.linkedin.com/pulse/5-way-sync-data-from-mongodb-es-kai-haoElastic search(ES) is a pop-star for recording and analyzing data, and Mon            
                
         
            
            
            
            本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用,采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益,主要包括:高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益,极大的降低了业务存储成本,并提高了业务迭代开发效率。**一. 业务场景 **腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端,实现以货的数字化为基础的企业数字化升级,包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和            
                
         
            
            
            
            # Elasticsearch 与 MongoDB 的对比:一步一脚印的实现指南
在现代应用开发中,Elasticsearch(ES)和 MongoDB 是最常用的两种数据库技术。特别是当我们需要对比这两个技术的特性、性能和使用场景时,了解它们的对比是非常重要的。
## 流程概述
下面的表格展示了实现对比的基本流程:
| 步骤 | 描述            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            要使用nodejs和mongodb,便需要事先下载软件并配置环境。 点击下载mongodb数据库 点击下载nodejs运行环境可以直接跳过一~四,直接阅读五,若有疑惑,可返回阅读。一、为什么使用nodejs和mongodb:  nodejs和mongodb与JavaScript的语言风格非常的相似,基本上会使用JavaScript,mongodb和nodejs的用法也会迅速掌握。二、如何搭建数据库            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者介绍李猛(ynuosoft),Elastic-stack产品深度用户,ES认证工程师,2012年接触Elasticsearch,对Elastic-Stack开发、架构、运维等方面有深入体验,实践过多种Elasticsearch项目,最暴力的大数据分析应用,最复杂的业务系统应用;业余为企业提供Elastic-stack咨询培训以及调优实施。序言图示:MongoDB与Elasticsearch热度            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            第六章 建议学习时间4小时  课程共10章学习方式:详细阅读,并手动实现相关代码学习目标:此教程将教会大家 安装Node、搭建服务器、express、mysql、mongodb、编写后台业务逻辑、编写接口,最后完成一个完整的项目后台,预计共10天课程。 数据库 数据库管理结构,一般分为两种:B/S架构   C/S架构。B/S架构:  Browser            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概述事情的起因要从最近的一个新产品说起,最近部门有一个新的大数据产品规划,在考虑技术实现时,有一个动态表字段扩展的需求,比如原来表结构里只有a、b字段,需要不断的往里新增c、d、e等等字段,并且数据量也特别大。于是就去寻找实现方案,针对这种数据模型无法确定的情况,非关系型数据库是比较合适的,于是找到了MongoDB。虽然最后选择了使用ES来实现,但是在这段时间也把MongoDB摸了一遍,今天就分享            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MongoDB和MySQL的效率对比
## 介绍
随着互联网的快速发展,数据量越来越庞大,数据库系统的效率成为了开发者们关注的焦点。MongoDB和MySQL是两种常用的数据库系统,它们在数据存储和检索方面有着不同的特点和优势。本文将对MongoDB和MySQL的效率进行对比,并通过代码示例来展示它们之间的差异。
## MongoDB和MySQL简介
- **MongoDB**:Mongo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            DB-Engines 数据库流行度排行榜 6 月更新已发布,排名前二十如下:总体排名和上个月相比基本一致,其中排名前三的 Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server 也是分数增加最多的三个数据库,增加的分数分别为 13.67、4.67 和 15.57,三者的总分也均已超过一千。比较值得关注的是微软家的 Microsoft SQL Server,其分数在今年以来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1、MongoDBMongoDB最大的特点是表结构灵活可变,字段类型可以随时修改。MongoDB没有MySQL中表结构这样的概念,每一行数据只是简单的被转化成Json格式后存储,可以将任意结构的数据塞入同一个表中。MongoDB不需要定义表结构这个特点给表结构的修改带来了极大的方便,但是也给多表查询、复杂事务等高级操作带来了阻碍。如果数据的逻辑结构非常复杂,经常需要进行复杂的多表查询或者事务操作,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Elasticsearch (ES) 与 MongoDB、MySQL 查询效率比较
在现代应用开发中,选择合适的数据库是至关重要的。Elasticsearch(ES)、MongoDB 和 MySQL 各自有不同的特性与优劣势,在查询效率方面,它们的表现也各自不同。本文将讨论这三种数据库在查询效率上的差异,并提供简单的代码示例以及一些可视化图表来辅助理解。
## 一、Es、MongoDB与M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言:本博客是nutch本地运行的一篇配置实践笔记,不包含分布式运行配置1.环境准备Ubuntu 16.04jdk 1.8Ant 1.9.132.Mongodb安装1)mongodb数据库安装及基本概念学习参考:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-linux-install.html2)mongodb可视化工具:robomongo1、下载RoboM            
                
         
            
            
            
            # MongoDB 和 Elasticsearch 的查询效率比较
在当今的数据驱动时代,MongoDB 和 Elasticsearch(ES)作为两种流行的数据库管理系统,各自在特定场景下具有不同的优势。这篇文章将探讨这两者在查询效率上的区别,并通过对比示例和使用场景来帮助读者做出选择。
## MongoDB 简介
MongoDB 是一个基于文档的 NoSQL 数据库,以面向文档的结构为特            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、基本操作  1.mongoDB和关系型数据库对比    对比项      mongoDB      mysql oracle    表        集合list        二维表    表的一行数据    文档document    一条记录    表字段        键key        字段field    字段值        值value        值value    主            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景会员系统是一种基础系统,跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障,会导致用户无法下单,影响范围是全公司所有业务线。所以,会员系统必须保证高性能、高可用,提供稳定、高效的基础服务。随着同程和艺龙两家公司的合并,越来越多的系统需要打通同程 APP、艺龙 APP、同程微信小程序、艺龙微信小程序等多平台会员体系。例如微信小程序的交叉营销,用户买了一张火车票,此时想给他发酒店红包,这就需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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