序）
nosql並不是要取代原有的資料產品，而是為不同的應用場景提供更多的選擇。
一）結構型別
傳統資料庫的領域在於結構化文件，對於非結構化文件和半結構化文件，它能處理，但是有一定的缺陷，那麼什麼又是結構化文件，概括如下：
結構化資訊——這種資訊可以在關聯式資料庫中找到，多年來一直主導著it應用。這是關鍵任務oltp系統業務所依賴的資訊，另外，還可對結構資料庫資訊進行排序和查詢；
半結構化資訊——這是it的第二次浪潮，包括電子郵件，文書處理檔案以及大量儲存和發布在網路上的資訊。半結構化資訊是以內容為基礎，可以用於搜尋，這也是谷歌存在的理由；
二）mongodb和行導向資料庫的區別
老實說，我覺得nosql領域比較奇葩的東西算是hive，不過在此不介紹它，對於專案中使用到mongodb，也是有一定原因的，我一直以為nosql這種東西和行導向資料庫並不衝突，它僅僅是行導向資料的乙個補充，對於mongodb，它和我們用的mysql，oracle等有什麼區別，曾經我也查詢過一些東西，發現網上很多相關的文章都是千篇一律，幾乎一模一樣，沒啥價值，於是捉摸自己總結下。
舉個栗子：
uidname
age1
張三18
在上面的表中，很直接，資料也很直觀，但是如果我們需要儲存另外乙個東西：頭像，一般人會這樣幹：
uidname
agephoto1張三
18./upload/1.png
儘管不同資料庫都提供了直接儲存二進位制的資料庫字段，但是我還是會選擇以上的儲存方式，我相信也有很多人也會這樣做，這樣做其實沒有什麼不好，但是如果我們的檔案很大，幾個gb，那麼無論讀還是寫都會很耗時，成為系統的瓶頸，基於這種情況，才會誕生雲計算以及nosql這些東西，也就是說hadoop，hbase等誕生的原因是：
多年來磁碟儲存容量快速增加的同時，訪問速度-磁碟資料讀取速度卻未能與時俱進,定址時間的提高遠遠慢於傳輸速率的提高，定址是將磁碟移動到特定磁碟位置進行讀寫操作，它是導致磁碟操作延遲的主要原因，而傳輸速率取決與磁碟的頻寬。
於是人們想出了乙個辦法：既然在乙個伺服器讀取乙個檔案需要100個小時，那麼將檔案放在100個伺服器，每個伺服器放1%的資料，那麼1小時就搞定了，這也是hadoop的核心思想，mongodb資料庫繼承了這一思想，它的區塊劃分，以及節點**，都延續了這樣的思想，另一方面，mongodb又吸取了memcached的東西，提前申請一片記憶體區域以及檔案區域，將記憶體中的位址和實體地址對應起來，可以極高的提高速度，這也是mongodb相當的消耗記憶體和磁碟的原因之一。
在cmd使用mongoDB的指令
文章為總結而得 建立log目錄d mongodb logs 輸入命令如下 注意 要在c windows system32目錄下輸入命令 1 建立成功 為了更好的檢視服務是否真的建立成功，我們可以右擊計算機 管理 服務 來檢視 在cmd介面輸入 1 net start mongodb 啟動服務 如果要...
在 Docker 中使用 MongoDB
如果你是一名 mongodb 的初學者，那麼你入門 mongodb 的第一件事就是安裝，但是安裝 mongodb 還需要自己配置一些服務。這時候，docker 就能幫上大忙，它能夠讓你不需要本地安裝 mongodb 就能使用。首先你的電腦上需要 安裝 docker，然後在 docker 的映象中查詢...
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python在linux中已經預設安裝，但版本較低，比如在centos6.3上預設為python2.6.6 解壓檔案，tar zxvf python 3.4.4.tgz 編譯安裝 python2.6的路徑為 usr bin python python3.4的路徑為 usr local bin pyt...