在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序地放置在一起便是文档，语法有点类似javascript面向对象的查询语言，它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。
存储方式：虚拟内存+持久化。
查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。
适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。
架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。
成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。
快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！
不支持事务，而且开发文档不是很完全，完善。
Mysql和Mongodb主要应用场景
1.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用，即这里mysql与mongodb 属于平行级别，那么，这样的使用可能有以下几种情况的考量： (1)mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。(如日志之类) (2)从datamodels设计阶段就将原子性考虑于其中，无需事务之类的辅助。开发用如nodejs之类的语言来进行开发，对开发比较方便。 (3)mongodb本身的failover机制，无需使用如MHA之类的方式实现。
2.将mongodb作为类似redis ，memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析。 考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。 亦或是仅作日志收集分析。
MySQL是关系型数据库。 优势：在不同的引擎上有不同 的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。 缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢。Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序地放置在一起便是文档...
本文实例讲述了
MongoDB
数据库两阶段提交实现事务的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
MongoDB
数据库中操作单个文档总是原子性的，然而，涉及多个文档的操作，通常被作为一个“事务”，而不是原子性的。因为文档可以是相当复杂并且包含多个嵌套文档，单文档的原子性对许多实际用例提供了支持。尽管单文档操作是原子性的，在某些情况下，需要多文档事务。在这些情况下，使用两阶段提交，提供这些类型的多文档更新支持。因为文档可以表示为Pending数据和状态，可以使用一个两阶段提交确保数据是一致的，在一个错误的情况下，事务前的状态是可恢复的。
事务最常见的例子是以可靠的方式从A账户转账到B账户，在关系型数
由 C++ 语言编写，是一个开源数据库系统。
旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB
是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
MongoDB
将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。
MongoDB
文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以
