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随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：<br /> <br />1、High performance – 对数据库高并发读写的需求<br />web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达

<br />SNS网站都有一个功能，就是好友推荐(或者Follower推荐)。例如，在人人网上出现的“你可能认识的人”。怎么来实现呢，有一个很简单的办法。如果小刚和小明不是好友，但是他们有很多的共同好友。那么可以认为，A和B很可能相识。<br />从图论的讲法上看，就是先列出一个人(记为小A)的所有朋友的朋友，在寻找小A和这些人之间有多少长度为2的通路。将这些通路数排序，寻找最高的那几个就可以了。<br />所以我们的Map/Reduce的任务就是：找出所有人的十个Top“推荐好友”。<br />社会化网络

mongodb的官方教程（中文）

为什么要用非关系数据库？