MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据。
mongodb使用场景：游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。物流场景，使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。
● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
MongoDB 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。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
属于关系型数据库。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。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。（2）Mongodb数据库：非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
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。
树形结构的存储是一种非常典型的需求，例如菜单、省市区、栏目等等。将树形结构的每个节点作为一行存储，每个节点保存父节点的指针（pid）。优点是简单易懂，插入修改比较简单。缺点是若要获取某个节点的所有子节点，将是一件非常恶心的事情。
使用数据库：将TreeView的数据保存到数据库中，可以使用关系型数据库（如MySQL、SQL Server）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。将TreeView的节点信息和层级关系存储在数据库的表中，以便在需要时可以动态地加载和更新数据。
你提出的这个问题并不是 mongoose 的问题，而是你设计的存储模型的问题。mongodb 的文档中，有一个章节是专门介绍如何存储树形结构的数据的，共介绍了 5 种情况，5 种情况各有利弊。
车载mogo用户端是一款功能强大的MongoVUE/MongoDB客户端。该客户端软件为用户提供一个高度、简洁可用的MongoDB管理界面，支持树形、表格及bjosn三种数据查看方式。
具体如下：副本集指的是一组MongoDB实例组成的集群，由一个主服务器和多个备份服务器构成。通过Replication，将数据的更新由Primary推送到其他实例上，在一定的延迟之后，每个MongoDB实例维护相同的数据集副本。通过维护冗余的数据库副本，能够实现数据的异地备份，读写分离和自动故障转移。
基于如上背景，我们制作了此MongoDB管理工具，在DBA/开发/管理员三个维度提供一定层次的管理功能。
◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。◆大尺寸，低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
如果用户信息是会有更新的情况 那就必须存user_id，然后另外获取（通常在用户登录的时候已经获取并配合redis进行存储调用）还有就是不要忽略mongodb的存储读取速度，这个是mongodb的优势所在。就个人而言我所有的项目都是讲用户分开存储然后通过user id调用的。
处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据。此外，MongoDB支持分片，可以将数据分散到多个服务器，以实现数据的水平扩展。因此，对于需要处理大量数据的应用，如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择。
MongoDB支持二维空间索引，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。表结构不明确，且数据在不断变大 在一些传统RDBMS中，增加一个字段会锁住整个数据库/表，或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。通常发生在数据表大于1G的时候（当大于1TB时更甚）。
1、MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。MongoDB将数据存储为文档，而文档是具有键值对的数据结构，键的类型可以是字符串、数组、对象等，值的类型可以是字符串、数字、日期、数组等。
2、不是。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。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
3、以下是几种常见的非关系型数据库：MongoDB、HBase、Redis、CouchDB、Neo4j等。MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。它支持丰富的查询语言和索引，适用于存储大量结构化或半结构化数据。
4、不属于关系数据库的有：mongodb；cassandra；redis；hbase；neo4j；其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。非关系型数据库就是不需要依赖现实生活中的具体模型就可以出数据库及表.比较灵活便利。
1、以下是几种常见的非关系型数据库：MongoDB、HBase、Redis、CouchDB、Neo4j等。MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。它支持丰富的查询语言和索引，适用于存储大量结构化或半结构化数据。
2、非关系型数据库（NoSQL，Not Only SQL）包括多种类型，如键值存储数据库、文档数据库、列族数据库、图形数据库和对象数据库。键值存储数据库是最早出现的非关系型数据库类型，它以键值对的形式存储数据，例如Amazon的DynamoDB和Redis。
3、常见的非关系型数据库有：NoSql、Cloudant、MongoDB、redis、HBase。