在高并发的情况下，session存redis和session存mong

redis 和mango都属于nosql，两者都可以作为缓存,同样的都可以作为数据库。 1MongoDB的文档模型自由灵活，可以让你在开发过程中畅顺无比。对于大数据量、高并发、弱事务的互联网应用，MongoDB可以应对自如。MongoDB内置的水平扩展机制提供了从百在高并发的情况下，session存redis和session存mong

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非关系型数据库用什么语言开发

NoSQL,指的是非关系数据库。

关系数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加或减少一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。

NoSQL有那些

MangoDB，Membase，Hypertale，Apache Cassandra，BigTable，CouchDB，dynamoDB，SimpleDB, HBase（HadoopDatabase） ,Redis

ssm框架中spring、springMVC，mybatis分别什么作用？需要什么配置文件

你spring 百度上会告诉你，spring是一个一站式、非侵入式的轻量级框架。

为什么spring是一个一站式？

功能非常丰富。

IOC、AOP、ORM、DAO、SpringMVC、Context

Web应用程序大多采用MVC分层结构，

View   ：   视图展示

Controller：逻辑处理

Model ：数据模型

2.mybatis

Myabtis 是一个半自动化的ORM框架。

何为ORM？

Object Renational Mapping

对象/关系映射

对象：JavaBean

关系： 关系型数据库 （Mysql，oracle、DB2、Sql Server、informix、sybase）

大数据：数据挖掘，数据采集，数据分析，BI商务智能

不使用传统的关系型数据库，使用非关系型的数据库，NoSql(不是No Sql，而是：Not Only Sql)

NoSql的代表：MangoDB、Redis

JavaBean与关系数据库的映射。

何为“半自动”？

Mybatis的ORM的映射，是JavaBean与Sql语句的映射。

为什么称之为半自动？需要程序员自己来写Sql语句。然后将Sql语句与JavaBean映射。

3.mybatis的配置：

xml映射

2.方法注解

hadoop和mangoDb用作大数据分析哪个更好

1，hadoop是大数据分析的完整生态系统，从数据采集，存储，分析，转运，再到页面展示，构成了整个流程采集可以用flume，存储用hbase，hdfs，mangodb就相当于hbase，分析用Mapreduce自己写算法，还有hive做数据仓库，pig做数据流处理，转储方面有sqoop，可以将hdfs中的数据转换存储到mysql，oracle等传统数据库，这就构成了一整套大数据分析的整个流程

2，mangodb只是充当存储功能，是一款nosql数据库，支持以json的格式存储

3，所以从功能上来讲，hadoop和mangodb是不一样的，hadoop中可以用mangodb替换hbase，但是mangodb不能替换hadoop，一个是完整的生态系统，一个是数据库，两个不一样的概念

4，至于选择用mangodb还是hbase，各有优劣，不过使用较多的还是hbase，mangodb社区没有hbase活跃，所以还是hbase吧

MongoDB为什么值12亿美元

如果文档数据库创业公司MongoDB需要就它们近期收获的巨额估值感谢某些人的话，那么甲骨文的CEO Larry Ellison一定会排在这一名单的首位。

MongoDB文档数据库背后的公司10Gen近期将公司名称正式更名为MongoDB，并获得了2.31亿美元的融资。该公司也因此成为了首个身价超过10亿美元的开源创业企业。目前这一开源NoSQL数据库创业公司的资产估价高达12亿美元。

MongoDB成立于2007年，他们取得今天的成就只花费了短短六年的时间，而红帽(RedHat，成立于1993年)取得这一成就足足花费

了20年的时间。MongoDB的成功要归功于谁呢?答案是甲骨文!甲骨文可谓是MongoDB的“贵人”。甲骨文在300亿美元的数据库市场中占据着最

大份额。2011年，甲骨文的关系型数据库许可证收入达到167.5亿美元。据研究机构Gartner统计，甲骨文占据了该市场48.3%的份额，是当之

无愧的数据库巨头。

庞大的红色遗产

甲骨文拥有众多优势，并且有着庞大而可靠的客户群。许多企业内部的IT应用都是使用甲骨文的存储程序语言PLSQL编写的。然而，与我们在上世

纪九十年代所学习到的用于HP/UX

PA-RISC主机的数据库相比，甲骨文并没有什么本质上的不同。实际上，自上世纪八十年代以来，它们就没有发生过太大的变化。这一遗产可以说是优劣并

存。甲骨文数据库需要大量的硬件和运维人员以维持其运行。当规模达到上百或上千太字节时，或者是用户数量达到数百万时，其运维费用不是一般企业能够承受得

起的。

若想在这一规模基础上进行扩展，甲骨文需要对底层软件架构进行调整。目前甲骨文正在尝试将其他技术应用到关系型数据库中以解决这一问题。这类扩展还需要一个完全不同的许可证模型。在不彻底改变现有市场的情况下，这样做难以取得成效。

与此同时，甲骨文还是数据库市场上的强势并购者。他们先收购了MySQL的一部分(其中包括InnoDB的存储引擎)，然后是Sun。这些只是

甲骨文发起的众多并购行动中的一小部分而已。在与IBM和微软等对手的竞争中，并购行动无疑为甲骨文带来了诸多优势。但是在整合新技术方面，收购行动也为

甲骨文带来了诸多问题。

NoSQL的破坏力

技术产业的历史就是一部破坏史。微软在上世纪九十年代击败了Novell，如今苹果也在持续地瓦解微软。你需要的一个强大且不可轻易被撼动的恐

龙，同时这只恐龙又要能够很好地适应它们所处的环境。然而，这又会导致你无法改变它们的技术或是成本结构，以快速地将其应用到新的市场。成功的竞争者擅长

利用对手的弱点来攻击他们，同时又能够在新的技术环境中顺利发展壮大。竞争者是促进变革的一个因素，而不是一种抑制技术和商业环境发展的力量。

MongoDB就是这样的技术，MongoDB的优势不仅仅是在成本上比甲骨文数据库低，同时向MongoDB集群增加节点也要比甲骨文数据库

更方便。这些优势非常适合虚拟网络、存储和云技术。相反，扩展甲骨文需要组合、配置和集成多种复杂技术(例如RAC、DataGaurd、

GoldenGate等)，以及大量需要许可证和专业服务费用的硬件设备。

给我们留下深刻印象的不仅仅是MongoDB的易用性和强大的适应能力，它还能够很容易地被扩展到许多我们之前认为不可能的任务中。与甲骨文数据库的使用费用相比，MangoDB的使用费用非常低。

我们最担心的一个问题是，MongoDB是一家刚成立不久的创业公司，他们会不会被甲骨文或CA

Technologies这样的公司并购掉。10亿美元以上的估值，以及2.31亿美元的融资事实上，已经让我们打消了这种顾虑。即使MongoDB被并

购，那么他们也会被真正重视他们的公司所收购。然而可能性更多大的是，MongoDB会将目标锁定为IPO(首次公开募股)。

与甲骨文数据库相比，MySQL更容易使用、维护及安装，但这并不意味着它们拥有更好的性能。通常情况下，只有10倍以上的提升才能击败强大的

竞争对手。虽然MySQL是一个简单易用且价格便宜的关系型数据库，但是它们的整体性能却不佳。相比之下，MongoDB在许多场景中性能提升了十倍。虽

然它并非目前的最佳选择，但从长远看来它具备成为最佳选择的潜力。

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