数据库对互联网开发的重要性就不必多说了。作为大数据和AI时代的互联网er，如果你还是只懂MySQL，那你可就火星大发了。下面给大家总结下每个互联网er都必须懂的几种数据库产品：
Redis官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：
【编者按】本篇博文作者Luke Lovett是MongoDB公司的Java工程师，他展示了Mongo Connector经过2年发展后的蜕变——完成连接器两端的同步更新。期间，Luke还展示如何通过Elasticsearch实现模糊匹配。 以下为译文： 介绍 假设你正在运行MongoDB。太好了，现在已经可以为基于数据库的所有查询进行精确匹配了。现在，设想你正要在你的应用中建立一个文本搜索功能，它必须去除拼写错误这个噪音，最终可能会得到一个相近的结果。为此，这个令人生畏的任务，你需要在Lucene、El
MongoDB在2.4版中引入全文索引后几经迭代更新已经比较完美地支持以空格分隔的西语，但一直不支持中日韩等语言，社区版用户不得不通过挂接ElasticSearch等支持中文全文搜索的数据库来实现业务需求，由此引入了许多业务限制、安全问题、性能问题和技术复杂性。作者独辟蹊径，基于纯MongoDB社区版（v4.x和v5.0）实现中文全文搜索，在接近四千万个记录的商品表搜索商品名，检索时间在200ms以内，并使用Change Streams技术同步数据变化，满足了业务需要和用户体验需求。
在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜索和读取性能，而 ElasticSearch 会受到影响。
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
这家公司的真名就叫做“三藏”，和我的名字“悟空”很契合，唐三藏给悟空面试，合情合理，还带有一丝趣味，所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂，技术负责人面的我，欲知面试结果，文末揭晓。
MongoDB提供了一个名为db.collection.find（）的函数，该函数用于从MongoDB数据库中检索文档。
对于使用MongoDB的新人来说，它是一个NoSQL的文档数据库。 文档包括一组键值对并且是MongoDB中的基本数据单元。 它绝对是现在最受欢迎的nosql数据库之一。 它广泛接受并适合各种用途（尽管不是全部）。 在这篇文章中，我想简要介绍一下我过去几年因使用MongoDB的经验而总结的它好的地方、不好之处及拙劣的地方。 好的地方 以下是关于MongoDB的一些好的东西。 灵活的数据模型 在今天动态的用例和每一个变化中的应用程序中，拥有灵活的数据模型是一个福音。灵活的数据模型意味着没有预定义的模式，并且文
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
随着国内服务共享化的热潮普及，共享单车，共享雨伞，共享充电宝等各种服务如雨后春笋，随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战。MongoDB对LBS查询的支持较为友好，也是各大LBS服务商的首选数据库。 腾讯云MongoDB团队在运营中发现，原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈，经腾讯云优化后，云MongoDB在LBS服务的综合性能上，有10倍以上的提升。 腾讯云MongoDB提供的优异综合性能，为国内各大LBS服务商，例如摩拜单车等，提供了强有力的保障。 LBS业务特点 以共享
年MongoDB试图扩大其用户群，包括传统的数据库专业人员，但现在公司转变方向，为其NoSQL Atlas数据库服务（DBaaS）添加功能，将其打造成更完整的数据平台，以支持开发者构建生成式人工智能应用程序。
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配置完成很多同养的事情。
前面了解了多种索引方式，比如单键索引，多键索引，复合索引等，这些感觉都太空，咱今天学习一下实用的索引——全文索引。
MongoDB是一个键值对的数据库管理系统。当涉及到数据库管理时，诸如安全性、备份、对数据库的访问等重要方面都是重要的概念。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它是介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，被看作是非关系数据库中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB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。MongoDB最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
MongoDB中的关键概念之一是数据库管理。当涉及到数据库管理时，安全性，备份，对数据库的访问等重要方面都是重要概念。
传统的计算机应用大多使用关系型数据库来存储数据，比如大家可能熟悉的 MySQL、Sqlite 等等，它的特点是数据以表（table）的形式储存起来的。数据库由一张张排列整齐的表格构成，就好像一个 Excel 表单一样，每个表格会有若干列，比如一个学生信息表，可能包含学号、姓名、性别、入学年份、高考成绩、籍贯等等。而表格的每一排，则是一个个学生的具体信息。在企业级应用和前互联网时代，关系型数据库几乎是不二选择。关系型数据库的特点是有整齐划一的组织，很方便对数据进行描述、插入、搜索。
MongoDB是一个以JSON为数据模型的文档数据库，所谓“文档”，就是“JSON Document”，并不是我们一般理解的pdf，word，excel文档。
关系数据库（Relational Database）是建立在关系模型基础上的数据库，借助于几何代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。所谓关系模型是一对一、一对多或者多对多等关系，常见的关系型数据库有 Oracle、SQL Server、DB2、MySQL 等。
MongoDB 2.4已经发布，该版本增加了一些新特性，如文本搜索、基于哈希的分片、更好的地理空间功能、支持GeoJSON以及一些性能和工具方面的提升。我们还和10gen讨论了MongoDB接下来的路线图。 一些关键的提升如下： 引入了文本搜索，现在是一个测试功能，支持15种语言的词干和断词 基于哈希的分片，用于数据交叉传播时不能轻易预测任何自然分片键的情况 地理空间索引和GeoJSON支持 安全提升——新的模块化身份认证系统、与Kerberos集成以及基于角色的访问控制 一些性能提升，最重要的一项是针对计
大数据的典型特征，包括数据量大、数据类型多、价值密度低等，而具备这样特征的数据，在进入到存储阶段时，就需要根据数据类型及场景，来匹配适当的数据存储解决方案。今天我们来讲讲Java大数据开发当中，必须掌握的四种数据库。
相信很多同学对MongoDB这个非关系型数据库都应该挺熟悉的，在一些高性能、动态扩缩容、高可用、海量数据存储、数据价值较低、高扩展的业务场景下MongoDB可能是我们的首选，因为MongoDB通常能让我们以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）。接下来的一个月博主将会从基础出发，编写一个关于使用MongoDB从入门到实战的相关教程，该项目后端使用的是.NET7、前端页面使用Blazor、使用MongoDB存储数据，更多相关内容大家可以看目录中的MongoDB从入门到实战的相关教程。该系列教程可作为.NET Core入门项目进行学习，感兴趣的小伙伴可以关注博主和我一起学习共同进步。
刚接触ES的小伙伴可能会有这样的疑问: 哪些场景下该使用ES?今天我们主要从市面上一些主流的产品对比分析, 看下那些场景下使用ES, 哪些场景下不适ES. 主要竞品如下: Solr Solr是第一
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论： 对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。 对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比 ElasticSearch 快 500 倍以上。 在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜
通过前面几篇的铺垫，我们基本了解了MongoDB是个什么东西，搭建起了一个MongoDB的小集群环境。接下来，我们就来学习一下MongoDB的基本操作。
MongoDB主要使用B+树作为其索引结构。B+树是一种自平衡的树，能够保持数据有序，并且允许对数据进行高效的插入、删除和查找操作。索引条目由键值对和指向相应文档的指针组成。当执行查询时，MongoDB会首先检查是否有可用的索引。如果存在合适的索引，MongoDB会使用该索引快速定位到数据集中的相关文档，从而避免全表扫描。
随带一提，可以通过配置文件和db.setLogLevel()命令来设置整体的以及每个组件的日志级别。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。
MongoDB 4.2已经发布，我们来看看它增加了哪些新特性？分布式事务？数据库加密？通配符索引？
最近一段时间群里经常有人开始问MOGNODB 的问题，我觉得后面会开始在大量写一些MONGODB 的东西，原来从mongodb 3.2开始弄想起来也有6-7年时间了，相比传统的DBA 对于MONGODB 应该是非常了解和熟悉的，但是我错了，截止到现在，传统的DBA 对于MONGODB 一部分人还是一头雾水，时代不同了，不会MOGNODB 的DBA，如同你吃饭，只有刀叉，没有筷子，筷子更简单，更多变，适应的场景和变化更多，所以这是一个必备的技能，REDIS + MONGODB + MYSQL OR REDIS + POSTGRESQL + MONGODB 这属于DBA铁三角，不信你可以看看招聘信息。
在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
最近将公司的solr集群升级到了最新的6.5版本。 之前用了N年的是3点多的版本，那个时候solr还不支持自带的集群，集群方式都是自己实现的。 公司里用的最多的数据库就是mongodb了，大数据量存储，天生集群支持，分片更简单。 mongodb唯一不足的就是全文检索的能力，不过大部分公司都是用的搜索框架来单独提供搜索服务的。 下面介绍下mongodb怎么结合solr或者es来做搜索。 建索引方案一 solr或者es部分只存储需要搜索的索引和数据的主键ID。比如根据标题搜索，那么只建立标题索引。存储部分只存主
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构，特别是B+树，在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构，它通过维护有序的数据和平衡的树形态，确保了高效的查询、插入和删除操作。
MongoDB 将文档存储在集合中，集合类似于关系数据库中的表，除了集合之外，MongoDB还支持：
MongoDB World 2019 上发布新版本 MongoDB 4.2 Beta，包含多项数据库新特性，本文尝试从技术角度解读。
作为一名研发，数据库是或多或少都会接触到的技术。MongoDB 是火热的 NoSQL 之一，我们怎样才能学好 MongoDB 呢？本篇文章，我们将从以下几方面讨论这个话题：
NoSQL 泛指非关系型数据库，该词是关系型数据库（即 SQL）的相对称呼。MongoDB 是非关系型数据库中较为人熟知的一种。
什么是MongoDB？MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，用于大容量数据存储。MongoDB是2000年代中期出现的一个数据库，属于NoSQL数据库。
计划研究一下搜索search，然后写个学习过程系列博客。开动之前先说说学习搜索的目的：不是想开发个什么搜索引擎，而是想用现成的搜索引擎在传统信息系统中引进搜索的概念和方法。对我来说，传统的管理系统legacy i.t system已经走到了尽头。根本原因是信息在量上的爆发增长，传统数据管理方式已经无法兼顾了。在我看来，除了交易管理，传统的关系数据库方式在业务管理的其它方面，特别是业务相关的数据分析、决策支持等肯定是力不从心了，这些从持续多年我所经历的数据库红色锁标记就很有说服力了。无可否认，必须想办法在大数据、分布式计算方面寻找合适的解决方案。前两年已经完成了一系列分布式计算、分布式数据库，分布式流处理等博客，足够构建一个分布式大数据平台来实现对海量数据的存储、处理了。剩下最重要的问题是如何使用平台上的这些数据，即如何能轻松又高效的使用大数据，否则前面一切努力将化为乌有。现在最迫切的需求（我认为的）就是如何对这些大数据进行高效的分析、关联，组合然后产生全面、精准的业务决策或者系统使用的支持数据。也就是说可以通过搜索把大数据平台上的数据按照业务管理要求的信息内容、表现形式提供给前端系统。
NoSQL是一种非关系型DMS，不需要固定的架构，可以避免joins链接，并且易于扩展。NoSQL数据库用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如，像Twitter，Facebook，Google这样的大型公司，每天可能产生TB级的用户数据。
邓开表同学实战MongoDB系列文章，非常不错，赞！大力推荐！ 本文是第13篇，主要讲述MongoDB查询操作符说明实战操作，非常值得一看。 MongoDB系列文章： MongoDB安全实战之Kerberos认证 MongoDB Compass--MongoDB DBA必备的管理工具 MongoDB安全实战之审计 MongoDB安全实战之SSL协议加密 MongoDB安全实战之网络安全加固 MongoDB索引的介绍 MongoDB存储引擎 MongoDB集合的增量更新 MongoDB数据迁移到MySQL
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