c#中我们可以使用MongoDB.Driver驱动进行对MongoDB数据库的增删改查.
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https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/update/
1.MongoDB与MySQL的对比 # 与MySQL的对比 MySQL MongoDB DB DB table Collections # 表 row Documents # 行<单条数据> column Field # 字段 2.MongoDB支持的字段数据类型 # 支持的数据类型 String # 字符串，必须是utf-8 Boolean # 布尔值，true 或者 false (这里有坑哦~在我们大Python中 Tr
MongoDB是一个著名的NoSQL数据库，顾名思义就是不使用SQL的数据库，目前在很多场景都有使用。如果你不喜欢使用笨拙的各种SQL数据库，可以尝试使用一下MongoDB，会有不一样的感受。本文就是
正式的MongoDB Go Driver近来变成1.0的GA版本。它现在被认为是一个完整的特性， 并且准备好在正式产品中使用。这篇使用说明书将帮助你开始使用 MongoDB Go Driver。你将会创建一个简单的程序并且学到如何：
mongo.Connect()接受Context和options.ClientOptions对象，该对象用于设置连接字符串和其他驱动程序设置。 通过context.TODO()表示不确定现在使用哪种上下文，但是会在将来添加一个 使用Ping方法来检测是否已正常连接MongoDB
Mongo 是 humongous 的中间部分，在英文里是“巨大无比”的意思。所以 MongoDB 可以翻译成“巨大无比的数据库”，更优雅的叫法是“海量数据库”。Mongodb是一款非关系型数据库，说到非关系型数据库，区别于关系型数据库最显著的特征就是没有SQL语句，数据没有固定的数据类型，关系数据库的所使用的SQL语句自从 IBM 发明出来以后，已经有 40 多年的历史了，但是时至今日，开发程序员一般不太喜欢这个东西，因为它的基本理念和程序员编程的想法不一致。后来所谓的 NoSQL 风，指的就是那些不用 SQL 作为查询语言的数据存储系统，而文档数据库 MongoDB 正是 NoSQL 的代表。看一下当下数据库的排名就会发现，目前排在Mongodb数据库前面的无一例外是老牌的关系型数据库，而在NoSQL序列中，Mongodb排名第一，且有上升的趋势。
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。
添加mongodb驱动程序 用于go get将 Go 驱动程序添加为依赖项。 go get go.mongodb.org/mongo-driver/mongo 使用方法 创建main.go 文件 package main import ( "context" "fmt" "go.mongodb.org/mongo-driver/bson" "go.mongodb.org/mongo-driver/bson/primitive" "go.mongodb.org/mon
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总结：MongoDB 可以每行数据的结构都不同，支持非结构化数据。 区别于 传统的严格结构化数据。
关系型数据库对事务之间的关系是无法拆分的关系，提到关系型数据库最重要的解决的问题就是事务。MONGODB 之前被人一直无法在核心数据库上应用的时，被攻击的问题就是事务，事务中最重要的原子性，在MONGODB的多collection是无法被满足的。
MongoDB相对于RDBMS的优势 模式少 -MongoDB是一个文档数据库，其中一个集合包含不同的文档。一个文档之间的字段数，内容和文档大小可能会有所不同。 单个对象的结构清晰。 没有复杂的联接。 深入的查询能力。MongoDB支持使用与SQL几乎一样强大的基于文档的查询语言对文档进行动态查询。 sql Tuning(优化) 易于扩展 不需要将应用程序对象转换/映射到数据库对象。 使用内部存储器存储（窗口式）工作集，从而可以更快地访问数据 RDBMS:关系数据库管理系统 为什么要使用MongoDB 面
mongodb4.0也出来一段时间了，这个版本最为大众期待的特性就是支持了多文档事务（multi-document transaction），本文记录一下尝鲜该特性的过程。
MongoDB作为NoSql数据库中的典型代表，在分布式项目中广泛应用于存储格式灵活的JSON类型数据。在笔者的上一篇文章重点推荐一个基于SpringCloud的电商微服务项目mall-swarm的微服务项目中也用到了MongoDB, 因此为了深入学习这个微服务项目，咱们有必要对MongoDB有个入门的学习。至少得在自己的电脑或者服务器上安装好MongoDB服务，并学会一些基本的CRUD操作。本文笔者就来领大家学会Windows和Linux环境下安装最新稳定版本的MongDB 6.0.2版本服务，并使用学会一些基本的CRUD shell命令操作。
下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的半结构化的非关系型数据库。在海量数据中，可以较高性能的处理存取操作。它是以 BSON 格式进行数据存储（类似 JSON 格式，但类型更为丰富），因此对于复杂的数据类型，可以较轻松的保存和处理。同时，在非关系型数据库阵容中，相比其他数据库产品，它拥有更丰富的功能，并且与关系型数据库类型，所以对于新手使用也能快速上手。
MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，你可以从MongoDB官网下载安装，MongoDB 预编译二进制包下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（二） 主要内容： 更新文档，删除文档，批量写操作，SQL与MongoDB映射图，读隔离（读关注），写确认（写关注） 1 更新文档 1.1 更新 MongoDB提供下列方法用于更新一个集合 db.collection.updateOne() 更新使用指定过滤器匹配到的文档，即使过滤器匹配到多个文档，也只会更新一个文档。 3.2版本新增特性。 db.collection.upda
在 Reactive 越来越流行的今天，传统阻塞式的数据库驱动已经无法满足Reactive应用的需要了，为此我们将目光转向新诞生的数据库新星 MongoDB 。MongoDB 从诞生以来就争议不断，总结一下主要有以下几点：
要在 Windows 系统上安装 MongoDB，首先需要在 MongoDB 的官网（https://www.mongodb.com/try/download/community）下载 MongoDB 的安装包，如下图所示：
概念模型 CDM -> 逻辑模型 LDM -> 物理模型 PDM 对象 -> 实体、属性、关系 -> 表结构、字段列表、主外建
• 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 • 我们的程序都是在内存中运行的，一旦程序运行结束或者计算机断电，程序运行中的数据都会丢失。 • 所以我们就需要将一些程序运行的数据持久化到硬盘之中，以确保数据的安全性。而数据库就是数据持久化的最佳选择。 • 说白了，数据库就是存储数据的仓库。
MongoDB时一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，时当前NoSQL数据库中比较热门的一种。它在需要场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
MongoDB是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，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，采用的是类似json的bjson格式来存储数据，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他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 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。
说明：mongoDBService是对各种常用操作的封装 public class MongoDBService { #region 变量 /// /// 缓存 /// private static ConcurrentDictionary<string, Lazy<MongoClient>> m_mongoClientCache = new Concurren
mongoDB是目前比较流行的一个基于分布式文件存储的数据库，它是一个介于关系数据库和非关系数据库(NoSQL)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。
MongoDB在插入一条数据后，会自动增加一个_id自动，作为主键，如果插入的文档省略了id字段，则会自动生产一个Object_id字段
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（一） 主要内容：CRUD操作简介，插入文档，查询文档。 CRUD操作包括创建、读取、更新和删除文档。 创建操作 执行创建或者插入操作可向集合中添加文档。如果集合不存在，插入操作会创建此集合。 MongoDB提供下列方法向集合中插入文档： db.collection.insert() db.collection.insertOne() 3.2版本新增 db.collection.insertMany(
robt 3t 下载地址： https://download.studio3t.com/robomongo/windows/robo3t-1.4.2-windows-x86_64-8650949.exe
回调API和核心API 回调 API： 启动一个事务，执行指定的操作，并提交（或出错时中止）。 自动包含 "TransientTransactionError" 和 "UnknownTransactionCommitResult" 的错误处理逻辑。 核心 API： 需要显式调用来启动事务并提交事务。 不包含 "TransientTransactionError" 和 "UnknownTransactionCommitResult" 的错误处理逻辑，而是为这些错误提供了包含自定义错误处理的灵活性。 回调API
1、mongoDB文档更新有很多个不同的方法，传统的update，以及3.2版本之后的updateOne，updateMany 2、mongoDB文档替换也有很多个不通的方法，传统的update，以及3.2版本之后的replaceOnye，replaceMany 3、updateOne与updateMany是对update方法的扩展，update方法可以通过multi值为true或false来等同于updateMany以及updateOne 4、replaceOne与replaceMany也是对update方法的扩展，update方法可以通过multi值为true或false来等同于replaceMany以及replaceOne
学习mongodb，试着翻译写，英语能力有限，希望大家指正，不顺畅地方大家担待，会后续翻译后面内容；
对大多数应用环境来说，数据库是一个关键要素。如何存储数据以及在哪里存储数据，对整个系统的性能会产生巨大影响。因此，在做开发之前，数据库的选择肯定是最重要的决定之一。对数据库进行性能测试有助于你达成此项决定，这也是你在开发过程中的一项重要工作。
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应用提供可扩展高性能数据存储解决方案。
打开环境变量中的path，选择path双击，打开后点击“新建”，把bin目录的路径粘贴进去（我的是：E:\mongoDB\bin）
高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有： 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引，包含内部对象。 支持查询。 支持复制和故障恢复。 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象(如视频等)。 自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 支持Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascript，Perl及C++语言的驱动程序，社区中也提供了对Erlang及.NET等平台的驱动程序。 文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。 可通过网络访问。 功能:
今天这个坑可能以后你也会遇到, 随着爬取数据量的增加, 以及爬取的网站数据字段的变化, 以往在爬虫入门时使用的方法局限性可能会骤增.
如果你从来没有接触MongoDB或对MongoDB有一点了解,如果你是C#开发人员,那么你不妨花几分钟看看本文。本文将一步一步带您轻松入门。
MongoDB（来自于英文单词“Humongous”，中文含义为“庞大”）是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及 各类应用程序的开源数据库。作为一个适用于敏捷开发的数据库，MongoDB的数据模式可以随着应用程序的发 展而灵活地更新。与此同时，它也为开发人员 提供了传统数据库的功能：二级索引，完整的查询系统以及严格 一致性等等。 MongoDB能够使企业更加具有敏捷性和可扩展性，各种规模的企业都可以通过使用MongoDB来 创建新的应用，提高与客户之间的工作效率，加快产品上市时间，以及降低企业成本。
在当今互联网时代，数据是任何应用的核心。为了更有效地存储和检索数据，许多开发者和组织转向了NoSQL数据库，其中MongoDB是一个备受关注的解决方案。MongoDB是一个开源的文档型数据库，以其灵活性、可扩展性和高性能而闻名。本文将介绍MongoDB的使用、原理以及其在现代应用程序中的角色。
MongoDB 将数据存储在灵活的json文档中，这意味着可以直接得到从文档到文档的数据、结构等。
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是最接近于关系型数据库的 NoSQL 数据库。它在轻量级JSON 交换基础之上进行了扩展，即称为 BSON 的方式来描述其无结构化的数据类型。尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型。它和上一篇文章讲到的Redis有异曲同工之妙。虽然两者均为 NoSQL ，但是 MongoDB 相对于 Redis 而言，MongoDB 更像是传统的数据库。早些年我们是先有了 Relation Database (关系型数据库)，然后出现了很多很复杂的query ，里面用到了很多嵌套，很多 join 操作。所以在设计数据库的时候，我们也考虑到了如何应用他们的关系，使得写 query 可以使 database 效率达到最高。后来人们发现，不是每个系统，都需要如此复杂的关系型数据库。有些简单的网站，比如博客，比如社交网站，完全可以斩断数据库之间的一切关系。这样做带来的好处是，设计数据库变得更加简单，写 query 也变得更加简单。然后，query 消耗的时间可能也会变少。因为 query 简单了，少了许多消耗资源的 join 操作，速度自然会上去。正如所说的， query 简单了，很有以前 MySQL 可以找到的东西，现在关系没了，通过 Mongo 找不到了。我们只能将几组数据都抓到本地，然后在本地做 join ，所以在这点上可能会消耗很多资源。这里我们可以发现。如何选择数据库，完全取决于你所需要处理的数据的模型，即 Data Model 。如果它们之间，关系错综复杂，千丝万缕，这个时候 MySQL 一定是首选。如果他们的关系并不是那么密切，那么， NoSQL 将会是利器。
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