1、mongodb支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富 3内存空间的大小和数据量的大小 redis在20版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制可以对key value设置过期时间类似memcachememcache可以修改最大可用内存，采用LRU算法 mongoDB适合大数据量的存储，依赖操作系统VM；今天花点时间浏览了一下MongoDB的权威指南MongoDB几个推荐的亮点丰富的数据模型扩展性好丰富的弄能速度快易于管理上面这几个亮点对于数据仓库而言优势不是很明显 对于数据仓库来说可以分为两层来看，一层是做ETL运算服务器，主要要求是大数据量计算，并发要求并不是很高另外一层就是BI的前端报表。

2、mongoDB 适合大数据量的存储，依赖操作系统 VM 做内存管理，吃内存也比较厉害，服务 不要和别的服务在一起4可用性单点问题对于单点问题，redis，依赖客户端来实现分布式读写主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整 个快照，无增量复制，因性能和效率问题，所以单；例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能Zoom使用。

3、如果你查询的顺学和索引顺序不同，也不能使用索引这个要慢慢摸索 如果你使用了replica set，这个会影响写入速度的，三个replica set，速度会降低到三分之一大概主要影响速度的就是这几点吧，如果你需求不是非常复杂，我以前测试mongodb速度方面优化好的情况下还是可以接受的希望能帮到你；现在学习Java语言不能忽略工具和框架的使用，工具和框架的构建越来越复杂很多人不知道学习工具和框架有什么用下面回龙观电脑培训为大家具体了解Java开发应该了解的大数据工具和框架一MongoDB 这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可。

4、MongoDB这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据目前，纽约时报Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理；数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗无非是数据获取数据存储数据管理数据计算数据分析数据展示等几个方面而SASRSPSSpythonexcel是被提到频率最高的数据分析工具；大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据。