mongodb数据库批量插入海量数据时为什么有少部分数据丢失
1个回答
2016-04-08 · 百度知道合伙人官方认证企业
育知同创教育
1【专注:Python+人工智能|Java大数据|HTML5培训】 2【免费提供名师直播课堂、公开课及视频教程】 3【地址:北京市昌平区三旗百汇物美大卖场2层,微信公众号:yuzhitc】
向TA提问
关注
展开全部
了解了一下MongoDB,感觉还挺牛的,适合海量数据的实时插入,更新,查询,而且支持多条件查询,以及建立多维度的索引。
相比HBase,Hbase对于海量数据的实时插入,更新,查询是没有压力的,而且操作的效率跟数据的量没有关系,即数据量的大小不会影响操作的效率,但是Hbase的实时查询是建立在针对rowkey的查询基础上的,因为Hbase只能对rowkey进行建立索引,查询也只能根据rowkey进行查询,无法实现同MongoDB一样的多条件查询。
小数据的要求对于MongoDB和Hbase都没有影响,因为MongoDB和Hbase都是一种数据库,主要就是用于存储零碎的小数据。
所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点,但是如果还需要对数据进行统计分析,那么最好还是考虑统计分析的因素。如你使用mapreduce进行数据统计分析,那么hbase可能会更好些,虽然MongoDB也支持mr。
相比HBase,Hbase对于海量数据的实时插入,更新,查询是没有压力的,而且操作的效率跟数据的量没有关系,即数据量的大小不会影响操作的效率,但是Hbase的实时查询是建立在针对rowkey的查询基础上的,因为Hbase只能对rowkey进行建立索引,查询也只能根据rowkey进行查询,无法实现同MongoDB一样的多条件查询。
小数据的要求对于MongoDB和Hbase都没有影响,因为MongoDB和Hbase都是一种数据库,主要就是用于存储零碎的小数据。
所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点,但是如果还需要对数据进行统计分析,那么最好还是考虑统计分析的因素。如你使用mapreduce进行数据统计分析,那么hbase可能会更好些,虽然MongoDB也支持mr。
今至电子科技有限公司
2024-08-23 广告
2024-08-23 广告
数据库备份是确保数据安全与业务连续性的关键环节。我们上海今至电子科技有限公司高度重视数据保护,定期执行全面的数据库备份策略。这包括使用先进工具和技术,对关键业务数据进行自动化备份,并存储在安全可靠的外部存储介质或云端。通过定期验证备份的完整...
点击进入详情页
本回答由今至电子科技有限公司提供
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询