Mongodb数据库操作
mysql/mongodb对比
CREATE TABLE USERS (a Number, b Number)
Implicit or use MongoDB::createCollection().
《大数据存储：MongoDB实战指南》一导读
多年来，我一直在和数据库存储技术打交道，深知数据存储技术在整个IT系统中起着至关重要的作用，尤其是随着云计算时代的到来，所有企业都面临着海量的数据信息，如何处理这些数据成为当前研究的热点。在过去二十几年中，数据的存储是关系数据库的天下，它以高效、稳定、支持事务的优势几乎统治了整个行业的存储业务；但是随着互联网的发展，许多新兴产业如社交网络、微博、数据挖掘等业务快速增长，数据规模变得越来越庞大，高效存储、检索、分析这些海量的数据，关系数据库变得不再适用。
Memcache,Redis,MongoDB（数据缓存系统）方案对比与分析
一、问题：
数据库表数据量极大（千万条），要求让服务器更加快速地响应用户的需求。
二、解决方案：
1.通过高速服务器Cache缓存数据库数据
2.内存数据库
（这里仅从数据缓存方面考虑，当然，后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台）
三、主流解Cache和数据库对比：
jvm memcache 问题（求助）
谁遇到过麻烦解释下
2018-04-24 13:55:31
Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.
