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1 NoSQL 1.1 需求 高并发读写 海量数据的高效率存储与访问 高可扩展性和高可用性 1.2 产品分类 分类 代表产品 典型应用场景 数据模型 优点 缺点 键值（key-value） Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等 Key 指向 Value 的键值对，通常用HashTable来实现 查找速度快 数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据 列存储数据库 Cassandra, HBase, Riak 分布式的文件系统 以列簇式存储，将同一列数据存在一起 查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展 功能相对局限 文档型数据库 CouchDB, MongoDb Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Valu

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支持 Spring Data for MongoDB 中的 GeoJSON 类 目前 Spring Data for MongoDB 支持地理空间几何，但它们不使用 GeoJSON 表示。 此外，并非 GeoJSON 涵盖的所有几何图形都默认包含在 Spring Data 中。 该库为 MongoDB 支持的所有几何提供支持。 配置 GeoJSON 转换器 在 Spring 上下文的 MongoTemplate 中注册提供程序。 如果您使用的是 Spring Boot，这意味着您必须创建一个配置来扩展 AbstractMongoConfiguration 并覆盖 customConversions bean。 ... @Override public CustomConversions customConversions() { return new CustomConver