在Mongo中，我的理解是您可以拥有数据库和集合。我正在开发一个社交类型的应用程序，该应用程序将包含博客和评论(以及其他内容)并且之前使用MySQL和相当繁重的分区以试图限制可能的并发问题。使用MySQL，我将我所有的用户数据都塞进了一个_user数据库，其中包含多个表以进一步划分数据(博客、页面等)。我对Mongo的第一react是创建一个“用户”数据库，每个用户都有一个集合。通过这种方式，用户“zach”的博客条目将进入“zach”集合，其中包含相关评论，并成为同一集合中的子对象。基本上就像在MySQL中为每个用户动态创建一个表，但显然没有可能强加的复杂性和限制。当然，因为我还没有

我将在索引之前和压缩方法之后存储数TB的信息。我应该使用排序文件等手动编写二叉树数据库，还是使用MongoDB甚至MySQL之类的东西？我担心MySQL和周围其他数据库之类的每条记录的(空间)成本。我也知道有些数据库甚至允许压缩，但它们会转换为只读表。这些表/记录需要经常被新数据访问和覆盖。我想如果我用C++编写一些代码，我就能将每条记录的空间成本保持在最低水平。我该怎么办？ 最佳答案 现在有一些新的非关系数据库正在流行，它们专门用于管理大规模数据。查看Hadoop或Cassandra，这两个都在Apache项目中。

我正在构建一个网站，该网站实现可应用于数据集的过滤器。请允许我解释一下这些过滤器。在这种情况下，它将是一个有房子的网站。Numberofrooms:2orless(2271)3ormore(4283)4ormore(2223)5ormore(1213)PricerangeMorethen{fillinnumber}Lessthen{fillinnumber}TypeForsale(2938)Forrent(1029)这些天你更频繁地看到它。总共大约有7个过滤器。现在我不确定我应该使用哪种数据库。将有大约10000个实体和每日变化(约占数据集的1%)。我正在考虑的两个是:MongoDB面

对于一个新项目，我希望结合使用MySQL、Sphinx和MongoDB。MySQL用于关系数据和数值搜索，Sphinx用于自由文本搜索，MongoDB用于地理数据。就我的(快速)基准测试而言，MongoDB是地理查询最快的，sphinx是自由文本搜索最快的，而MySQL是关系数据搜索最快的。因此，为了获得最佳性能，我可能必须将它们组合到我的项目中。然而，这有三个缺点。三个故障点，即Sphinx、MySQL和MongoDB可能崩溃这将停止我的网站我需要三个数据库中的数据并且需要使它们保持最新(所有数据每天只更改一个，所以这不是最糟糕的问题)。硬件要求，主要是RAM正在飞速发展因为所有数据

我有看起来像这样的MySQL表-候选人-ID，名称技能-ID，名字Candskills-坦率，Skillid现在，我正在尝试获取所有拥有“Java”作为技能和“Salesforce”作为技能的候选人。在这种情况下，查询效果很好-selectcs.candidfromCandSkillscsinnerjoinSkillsson(cs.skillid=s.id)groupbycs.candidwheres.namein('Java','Salesforce')havingcount(s.name)=2现在，要搜索的技能由用户通过AJAX呼叫从WebUI提供。因此，它可以是任何组合或“和“/”或“”

我正准备开发电子商务应用程序。是否可以编写一个锂应用程序来处理不同的连接，基本上是MongoDb或CouchDb和MySQL？我们如何做到这一点？您有什么实现它的秘诀？ 最佳答案 我不确定我是否理解正确。如果您只想同时使用更多连接到不同的数据库，这很容易实现。您可以一次定义更多连接(查看默认的connections.phpBootstrap文件以及lithium\core\Environment类的文档)。如果您想在上述所有数据库上运行整个应用程序，请继续阅读...一般来说回答这个问题并不容易，但这里有一些想法:您可能知道，Lith

MySQL 检查约束（CHECK）MySQL 检查约束（CHECK）是用来检查数据表中字段值有效性的一种手段，可以通过CREATETABLE或ALTERTABLE语句实现。设置检查约束时要根据实际情况进行设置，这样能够减少无效数据的输入。选取设置检查约束的字段检查约束使用 CHECK 关键字，具体的语法格式如下：CHECK其中，“表达式”指的就是SQL表达式，用于指定需要检查的限定条件。若将CHECK约束子句置于表中某个列的定义之后，则这种约束也称为基于列的CHECK约束。在更新表数据的时候，系统会检查更新后的数据行是否满足CHECK约束中的限定条件。MySQL可以使用简单的表达式来实现CHE

我正在构建一个超过15TB的数据仓库。虽然存储很便宜，但由于预算有限，我们必须将尽可能多的数据压缩到该空间，同时保持性能和灵active，因为数据格式经常变化。我尝试将Infobright(社区版)作为SQL解决方案，它在存储和性能方面表现出色，但数据/表更改的限制使其几乎无法使用。infobright的企业版定价非常高。在检查了MongoDB之后，它似乎很有前途，除了一件事。我和一个10gen的人聊天，他说他们并没有真正考虑存储空间，因为他们将数据扁平化以实现性能和灵active，而且在他们看来存储太便宜了现在要打扰。因此，任何有经验的mongo用户都可以评论它的存储空间与mysql

我编写了一个脚本，可以将我的数据从MySQL转换到MongoDB。在处理一个有4,000,000行的表时(几乎完成时):Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Python32\lib\site-packages\pymongo\connection.py",line822,in_send_messagesock_info.sock.sendall(data)socket.error:[Errno10054]AnexistingconnectionwasforciblyclosedbytheremotehostDuringhandlingofthea

按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我现在使用Mysql得到了什么这是我的数据库:我经常使用边界框按位置搜索用户。还有两个表:user_tag和tags。整个数据库大小约为1Gb。我已经用这些表实现了一个任意标签系统，这样当用户想要使用尚未创建的标签时，这个标签就被插入到标签表中。我还按标签搜索用户。基准我在这个数据库中没有索引，除了主键上的索引。如您所见，有很多插入内容，它们需要花费很多时