MongoDB早期版本支持multi-key索引，加快数组检索，很受程序员喜欢；在4.2版本又推出了wildCard索引，支持object和数组检索。这两种索引有相似之处，但在功能上wildCard更强大。日常工作中，有同学对这两种索引的使用场景比较模糊，因此在这里抛砖引玉，供大家借鉴。
今天我们将学习Mongoose，什么是Mongoose呢，它于MongoDB又是什么关系呢，它可以用来做什么呢，介绍Mongoose之前，我们先简单了解一下MongoDB。
是 mongodb 的最小数据集单位，是多个键值对有序租户在一起的数据单元，类似于关系型数据库的记录
一、快速通道 1.1 名词解释 Schema ： 一种以文件形式存储的数据库模型骨架，不具备数据库的操作能力 Model ： 由Schema发布生成的模型，具有抽象属性和行为的数据库操作对 Entity ： 由Model创建的实体，他的操作也会影响数据库 注意： 1.本学习文档采用严格命名方式来区别不同对象，例如： var PersonSchema; //Person的文本属性 var PersonModel; //Person的数据库模型 var Per
MongoDB是一个非常有前途的数据库，MongoDB官方对自己的定位是通用数据库，其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平，但笔者有个可能不恰当的比较，MongoDB就像N年前的MySQL，随着时间的推移，会变得越来越强大，也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。
有一个多行字符串，每行开头会用空格来表示它的层级关系，每间隔一层它的空格总数为2，如何将它转为json格式的树型数据？本文就跟大家分享下这个算法，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
索引的值是按照一定顺序排列的，因此，使用索引键对文档进行排序非常快。然而，只有在首先使用索引键进行排序时，索引才有用。
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
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：
本节中的内容来自对uniCloud官方文档的重新梳理，为了让本课程的学习曲线更加平缓，仅保留我认为对本课程有用的部分。
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。
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 一.查询文档 本段提供了使用 mongo shell中 db.collection.find() 方法查询的案例。案例中使用的 inventory 集合数据可以通过下面的语句产生。db.inventory.insertMany([ { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }, { item: "notebook", qty: 50, s
有关 MongoDB 是什么，MongoDB 如何用，如何发挥最大优势的相关问题，欢迎大家交流探讨。
MongoDB是一种非关系型数据库，它的数据建模原则与传统的关系型数据库略有不同。在使用MongoDB进行数据建模时，需要遵循以下基本原则：
MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库，它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，文档是一种类似于JSON的数据格式，非常灵活和扩展。
常用基本数据类型：nullnull用于表示空值或者不存在的字段：{"data":null}布尔型布尔类型只有两个值，true和false：{"data":true}、{"data":false}字符串字符串类型的数据是由UTF-8字符组成：{"data":"pingan"}正则表达式查询时，使用正则表达式作为限定条件，语法和javascript的正则表达式一样：{"data":/pingan/i}对象id对象id是一个12字节（24字符）的ID，是文档的唯一标识。{"data":ObjectId()}数值s
MongoDb中集合概念就是关系型数据库中的表，本文讨论的内容主要集中在MongoDb数据库库设计集合时关键原则和常见的设计误区。
起初我单纯的认为是，分析人员不会语法导致的，但是后面我发现问题没有那么“简单”。这里以 鹏元的某些反馈的征信数据为例，这样的MONGODB 的“表”设计的确是不得不吐槽。
ES的 Nested 类型用于处理在一个文档中嵌套复杂的结构数据，而 Join 类型用于建立父子文档之间的关联关系。
有了Mock服务器和Excel的文档说明后，相信大家的沟通效率会比以前提升很多，但仍然被沟通占据着绝大部分开发时间，常常遇到的情况会有：
早已久仰NoSQL的大名，知道它相对有关系型数据库，有很多的优点，只是一直没有时间来研究这个东西。所以借这个项目，对Mongodb进行了一次深入了解。
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(注：最近我发现MONGODB 的文字，大家好像不大感兴趣，不知道是大家的公司不使用MONGBDB 还是由于MONGODB 太稳定，所以就忽略了，其实MONGODB 可以聊的话题和使用的范围很大，有的公司可能主力数据库就是MONGODB 所以MONGODB 确实不是可有可无的)
在 时间序列数据和MongoDB中：第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题，以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB：第二部分 - 模式设计最佳实践中， 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中，我们将介绍如何查询，分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具（如 MongoDB Shell 命令行）和 MongoDB Compass（基于GUI的查询工具）。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序，包括C＃，Java，NodeJS，Go，R，Python，Ruby等等。
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流，应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
你也可以设定虚拟值的 setter ，下例中，当你赋值到虚拟值时，它可以自动拆分到其他属性：
Author：Mr.柳上原 付出不亚于任何的努力 愿我们所有的努力，都不会被生活辜负 不忘初心，方得始终 终于还是走到了这一天 要奔向各自的世界 一路我们曾携手并肩 用汗和泪写下永远 拿欢笑荣耀换一句誓言 夜夜在梦里相约 原生javascript结业 nodejs结业 mongodb结业 vuejs结业 该出去找工作了 这几天废寝忘食的写完两个项目 一个nodejs+mongodb结合pug的全栈博客 一个vue的类商城手机app 上传到了github上，有需要的朋友可以
XML是类似于HTML的标记语言，称为可扩展标记语言，用户可以按照XML规则自定义标记。
更多参考 MongoDB 单键(列)索引 MongoDB 复合索引 MongoDB执行计划获取(db.collection.explain())
之前是用过MONGODB 很长一段时间的，想想也有快3年的时间了，在这篇文字前是有一篇关于MONGODB 的文字的也是粗浅的说了说关于数组和嵌套的问题，今天偶然看到一篇文字，说是不深入的学习和理解，在努力也是白费。想想是这样的，如果经常蜻蜓点水的学习，虽然速度快，但很快就会忘记。所以这篇文字准备好好的捋一捋，MONGODB 中关于“集合”方面的设计和反思。
最近一周工作太忙了，用 C# 写了 API、建了数据库、部署了服务器(从 Docker 迁移回了 IIS，API 在 Docker 中的访问速度不稳定，出现随机访问超时问题，应该是 Windows 下，Docker 性能有问题或 SELinux 的问题？)、写了一个钉钉的 E 应用接入公司的系统。由于一直写前台，这一段时间确实认识到了对后台的了解不够深入，但路还是得一步一步走。
目前最流行的文档型数据库 MongoDB 催生了市场上丰富的 MongoDB 管理工具，这些工具可以提高我们的 MongoDB 开发和管理任务的效率，以提高生产力。下面是 10 款优秀的 MongoDB GUI 工具列表，其中包括其简介、主要功能介绍和下载链接。
RedisJSON是RedisLabs公司开发的一款用于扩展Redis的JSON处理模块，能够让Redis像处理其他类型键一样处理JSON格式的数据，相当于扩展了Redis的数据类型。
http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/7483064
字段名限制：不能以“$”开头；不能包含“.”；“_id”是系统保留的字段，但用户可以自己储存唯一性的数据在字段中。
NPM的全称是Node Package Manager，是一个NodeJS包管理和分发工具，已经成为了非官方的发布Node模块（包）的标准。2020年3月17日，Github宣布收购npm，GitHub现在已经保证npm将永远免费。
查询该错误，未找到具体原因。然后在mongodb\cursor.js 854行，增加打印result。得到具体错误信息如下： Overflow sort stage buffered data usage exceeds in internal limit mongo执行sort语句时，内存最大32M，如果数据量大，超过这个限制就出抛出异常。
我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
div、h1~h6、address、blockquote、center、dir、dl、dt、dd、fieldset、form、hr、isindex、menu、noframes、noscript、ol、p、pre、table、ul……
上篇文章我们对MongoDB中的查询操作做了简单介绍，本文我们继续来看更丰富的查询操作。 本文是MongoDB系列的第六篇文章，了解前面的文章有助于更好的理解本文： ---- null null的查询稍微有点不同，假如我想查询z为null的数据，如下： db.sang_collect.find({z:null}) 这样不仅会查出z为null的文档，也会查出所有没有z字段的文档，如果只想查询z为null的字段，那就再多加一个条件，判断一下z这个字段存在不，如下： db.sang_collect.find({z
下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
除了使用JSX语法外，您还可以使用React.createElement()方法来创建虚拟DOM元素。这个方法接受三个参数：元素类型、元素属性和子元素。以下是使用React.createElement()创建虚拟DOM的详细文档和示例：
Mongo 是 humongous 的中间部分，在英文里是“巨大无比”的意思。所以 MongoDB 可以翻译成“巨大无比的数据库”，更优雅的叫法是“海量数据库”。Mongodb是一款非关系型数据库，说到非关系型数据库，区别于关系型数据库最显著的特征就是没有SQL语句，数据没有固定的数据类型，关系数据库的所使用的SQL语句自从 IBM 发明出来以后，已经有 40 多年的历史了，但是时至今日，开发程序员一般不太喜欢这个东西，因为它的基本理念和程序员编程的想法不一致。后来所谓的 NoSQL 风，指的就是那些不用 SQL 作为查询语言的数据存储系统，而文档数据库 MongoDB 正是 NoSQL 的代表。看一下当下数据库的排名就会发现，目前排在Mongodb数据库前面的无一例外是老牌的关系型数据库，而在NoSQL序列中，Mongodb排名第一，且有上升的趋势。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档，MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息，请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
本期给大家带来的是MongoDB的数据模型介绍，废话不多说，我们直接开始本期的大数据开发知识学习。
之前在“这个场景更适合使用NoSQL”文章中通过和SQL的对比 介绍了NOSQL数据存储结构的特点，一位朋友看后希望再介绍下NOSQL查询方面的特点 这里以NOSQL中比较典型的mongodb数据库为例，先从用法上看下mongodb的操作方式，以后会更深入的介绍mongodb查询方面的细节 下面从3个方面看下mongodb的查询方式 （1）简单查询 类似于sql的 select * from table; （2）条件查询 类似于sql的 select * from table where
三、小结 a、数组查询有精确和模糊之分，精确匹配需要指定数据元素的全部值 b、数组查询可以通过下标的方式进行查询 c、数组内嵌套文档可以通过.成员的方式进行查询 d、数组至少一个元素满足所有指定的匹配条件可以使用$elemMatch e、数组查询中返回元素的子集可以通过$slice以及占位符来实现f、占位符来实现 f、all满足所有指定的匹配条件，不考虑多出的元素以及元素顺序问题
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