# MongoDB：如何选择合适的数据结构
MongoDB 是一种文档导向的 NoSQL 数据库，适合处理复杂的、非结构化的数据。在使用 MongoDB 存储数据时，选择合适的数据结构至关重要。本文将介绍如何选择适合 MongoDB 的数据，以及整个流程，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
在使用 MongoDB 选择合适的数据结构时，可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 06:37:27
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一、特点 学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？ 传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立
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2023-10-21 21:28:15
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传统的关系型数据库（如MySQL） ,在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。 解释：“三高”需求：High performance -对数据库高并发读写的需求。Huge Storage -对海量数据的高效率存储和访问的需求。High Scalability && High Availability-对数据库的高可犷展性和高可用性的需求。而Mo
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2023-11-24 09:22:58
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## MongoDB适合多大数据？
### 简介
MongoDB是一个流行的开源文档数据库，它以其灵活的数据模型和可扩展性而闻名。那么，MongoDB适合存储多大规模的数据呢？本文将探讨MongoDB的数据存储能力，并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
### MongoDB的数据存储能力
MongoDB被设计用于处理大规模数据集，它可以轻松地存储和处理数以百万计的文档。其数据存储能力主要
原创
2023-09-22 05:26:23
84阅读
# MongoDB适合存储什么类型的数据
配置非
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2023-09-03 10:27:54
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MongoDB中术语对应的SQL术语。1、设计数据库MongoDB数据库是非关系数据库并且是无模式的。这意味着，不同于关系数据库(例如MySQL)，MongoDB数据库并未绑定到任何预定义的列或数据类型。这种实现方式最大的优势在于，处理数据非常灵活，因为该文档不需要遵守任何预定义的结构。可以在一个集合中包含数百个甚至数千个结构不同的文档，而不会破坏MongoDB数据库的任何规则。在MongoDB中
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2024-07-05 20:36:46
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采用左右值编码来存储无限分级树形结构的数据库表设计
无限分级的编码方案——左右值。原文的程序代码是用php写的，但是通过仔细阅读其数据库表设计说明及相关的sql语句，我彻底弄懂了这种巧妙的设计思路，并在这种设计中新增了删除节点，同层平移的需求（原文只提供了列表及插入子节点的sql语句）。
下面我力图用比较简短的文字，少量图表，及相关核心sql语句来描述这种设计方案：
上一篇完成了随机UA和随机代理的设置，让爬虫能更稳定的运行，本篇将爬取好的数据进行存储，包括本地文件，关系型数据库（以Mysql为例），非关系型数据库（以MongoDB为例）。实际上我们在编写爬虫rules规则的时候，做了很多的限定，而且没有对翻页进行处理，所以最终提取的信息数量比较少，经我的测试，总共只有4k多条职位。如果要进行数据分析的话，数量量必须要足够，因此我们先将爬虫规则进行修改。修改l
