说句不怕笑话的话，MongoDB使用也有6 7 8 年了，但对于聚合一般我是抗拒的，可能是MOGNODB 3.X落下的顽疾，一听到用MongoDB 做聚合操作，一般都不想听 不想听。但时代不一样,MongoDB已经走到了 8.0UP，聚合早就和之前不一样了。
随着组织产生的数据爆炸性增长，从GB到TB，从TB到PB，传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据。传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加。这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案，比如NoSQL数据库，它提供了所需的数据存储和处理能力、扩展性和成本效率。NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言。这种数据库有多种不同的类型，比如文档结构存储、键值结构存储、图结构、对象数据库等等。 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB，它是一种开源的文档数据库系统，开发语言为C++。它提供
云监控系统，可以做到实时的检测云产品的关键指标，并可自定义告警阈值和发送告警的规则。配置监控的步骤比较简单，跟着页面提示勾勾选选即可完成。但是深究起来，发现里面埋着很多数学计算的复杂逻辑。
上期我们针对MongoDB的聚合操作进行了一个实例的操作并且发现了与传统数据库在操作和索引方面的有意思的不同。这次我们来继续深入聚合操作，我们这里换一个数据集合collection ,将我们的复杂度提高。
在 Go 语言里使用 MongoDB 官方提供的 mongo-go-driver 库进行集合操作时，你是否感到结构体与 MongoDB 集合之间的映射，以及构建 BSON 数据这些操作极其繁琐？特别是在构建 BSON 数据时，各种字段、逗号和括号的排列组合是否让你觉得仿佛在进行一场复杂的拼图游戏？
在很多时候，我们需要临时统计下数据库中的数据，一般的做法是写一个脚本，通过代码来统计分析。 在mongo中，其实可以直接使用命令就可以实现，主要得益于其非常强大的统计命令支撑。
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
项目中使用的是mongodb数据库，在测试数据入库的时候，会根据源数据，然后生成一个自增的id到数据库里面，然后线上和测试环境针对同一条数据的id是不一致的。某些数据又只有id与线上匹配上的时候，才能关联上更多的数据，因此，我会去写一个脚本将同一条数据，将测试环境的id改成和线上的一致。但可能由于脚本写的还不够完善，导致数据库里面可能会写入一些重复id的记录进去，然后id又没有加唯一索引。有重复的数据又会导致正常执行etl任务会报错，因此，需要查询出在mongodb里面某个字段重复的记录。
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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。MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品，是非关系型数据库当中功能最丰富，最像关系型数据库的。
示例：db.User.update({name:"lucy"}, {$set:{age:100, sex:0}})
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询，aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等，并返回计算后的数据结果。
MongoDB的PHP驱动提供了一些核心类来操作MongoDB，总的来说MongoDB命令行中有的功能，它都可以实现，而且参数的格式基本相似。PHP7以前的版本和PHP7之后的版本对MongoDB的操作有所不同，本文主要以PHP7以前版本为例讲解PHP对MongoDB的各种操作，最后再简单说明一下PHP7以后版本对MongoDB的操作。
match进行过滤，这里利用createTime、wxAppId两个字段进行过滤。过滤之后的数据，根据_id进行分组。$group对应的值就是分组以后返回的数据，可以在里面进行聚合操作。
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
在开发使用 MongoDB 的 Go 应用中，我们避免不了要编写 BSON 格式的数据。对于简单的 BSON 格式数据，我们可以轻松快捷地进行编写。而面对复杂的 BSON 格式数据，我们可能需要自己构建多层嵌套的文档，这不仅耗时而且容易出错，一次微小的遗漏或错误就可能导致无法获得预期的结果，增加了开发的难度和调试的时间。
在 Go 语言中使用 MongoDB 官方框架进行集合操作时，深深感到构建 bson 数据是一件非常繁琐的工作。字段、逗号，括号等符号的排列，让我感觉仿佛是在进行一场拼图游戏。因此我在想，有没有一个能让我丝滑，高效操作 MongoDB 的第三方框架呢，遗憾的是，并没有找到符合我预期的框架，索性我就自己动手开发了一个，这就是 go-mongox 框架的由来。
nosql，全称是 not only sql, 即“不仅于sql”，相较于关系型数据库，nosql更加灵活，无需去维护复杂的数据关系。数据是json格式，更加直观易读。
上一篇文章练习了，MongoDB 的以下操作
管道概念 POSIX多线程的使用方式中， 有一种很重要的方式-----流水线（亦称为“管道”）方式，“数据元素”流串行地被一组线程按顺序执行。它的使用架构可参考下图： 以面向对象的思想去理解，整个流水
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组，并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式：聚合管道，map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。文档进入多阶段管道中，管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 其他的管道为分组和排序提供一些
前面2篇文章讲到分页性能优化相关知识点，但并没有介绍如何找出系统中TOP SQL、对于如何清理SQL缓存执行计划(比如走错执行计划，存在数据倾斜的情况)、Mongo如何针对不同查询语句选择执行计划等相关知识点.
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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。
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL 的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL 用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或 Facebook 每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
人工智能、大数据快速发展的今天，对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀，从2010年至今得到飞跃式的发展。 Elasticsearch 以其开源、分布式、RESTFul API 三大优势，已经成为当下风口中“会飞的猪”。
mongodb适用于经常要进行操作的应用系统，适应于读写性能要求极高的场景，Hadoop则侧重于对数据的统计分析的应用。 同时mongo的处理时延一般在10ms,而Hadoop一般进行离线分析，通过mapreduce分析，一般时延较长。但是当业务中存在大量的复杂逻辑操作，不要用mongodb数据库。
在 mongo 使用过程中遇到了一个问题，需求就是要对mongo 库中查询到数据进行分页，mongo库我们知道都会存储大容量的数据，刚开始使用的 skip 和 limit 联合使用的方法，来达到截取所需数据的功能，这种方法在库里数据容量小的情况下完全可以胜任，但是如果库里数据多的话，上面两个方法就不好使了，就像题目中那个错误，这时会报一个 Query failed with error code 96 and error message 'Executor error during find command:OperationFailed: Sort operation used more than the maximum 33554432 bytes of RAM.Add an index, or specify a smaller limit.' 按照错误提示，知道这是排序的时候报的错，因为 mongo 的 sort 操作是在内存中操作的，必然会占据内存，同时mongo 内的一个机制限制排序时最大内存为 32M，当排序的数据量超过 32M,就会报上面的这个错，解决办法就像上面提示的意思，一是加大 mongo 的排序内存，这个一般是运维来管，也有弊端，就是数据量如果再大，还要往上加。另一个办法就是加索引，这个方法还是挺方便的。创建索引及时生效，不需要重启服务。 创建索引也不难， db.你的collection.createIndex({“你的字段”: -1})，此处 -1 代表倒序，1 代表正序； db.你的collecton.getIndexes(); 这两个语句，第一个是添加索引，第二个是查询索引，如果查看到你刚才添加的那个索引字段，就说明索引添加成功了。这时候在你的程序里再运用 sort 方法的话，这样就不会报错而且速度很快。 添加索引会带来一定的弊端，这样会导致数据插入的时候相对之前较慢，因为索引会占据空间的。综上考虑，根据实际情况判断采用合适的方法。 案例： mongodb执行如下语句
在 mongo 使用过程中遇到了一个问题，需求就是要对mongo 库中查询到数据进行分页，mongo库我们知道都会存储大容量的数据，刚开始使用的 skip 和 limit 联合使用的方法，来达到截取所需数据的功能，这种方法在库里数据容量小的情况下完全可以胜任，但是如果库里数据多的话，上面两个方法就不好使了，就像题目中那个错误，这时会报一个 Query failed with error code 96 and error message 'Executor error during find command
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。
可以注意到，标签和文章的对应关系还是简单的一对多，如果做成比较灵活的多对多还需要增加一张关系表，这样就是四张表了。
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。
本文所说的整数问题，其实并不是MongoDB的问题，而是PHP驱动的问题：MongoDB本身有两种整数类型，分别是：32位整数和64位整数，但旧版的PHP驱动不管操作系统是32位还是64位，把所有整数都当做32位整数处理，结果导致64位整数被截断。为了在尽可能保持兼容性的前提下解决这个问题，新版PHP驱动加入了mongo.native-long选项，以期在64位操作系统中把整数都当做64位来处理，有兴趣的可参考：64-bit integers in MongoDB。
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连接： killall mongo mongo --host 127.0.0.1:27017 创建超级管理员 >use admin >db.createUser({ user:"wjb", pwd:"wjb123456", roles:[ { role:"userAdminAnyDatabase", db:"admin" } ] }) Successfully added user: { "user" : "user", "roles" : [ { "role" : "dbOwner", "db" : "mydb" } ] } > 如果 MongoDB 开启了权限模式，并且某一个数据库没有任何用户时，在不验证权限的情况下，可以创建一个用户，当继续创建第二个用户时，会返回错误，若想继续创建用户则必须登录,并且要先进入admin数据库。 PS:roles角色官网中分为built-in roles and user-defined roles Built-In Roles（内置角色）： 1. 数据库用户角色：read、readWrite; 2. 数据库管理角色：dbAdmin、dbOwner、userAdmin； 3. 集群管理角色：clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager； 4. 备份恢复角色：backup、restore； 5. 所有数据库角色：readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase 6. 超级用户角色：root // 这里还有几个角色间接或直接提供了系统超级用户的访问（dbOwner 、userAdmin、userAdminAnyDatabase） 7. 内部角色：__system 创建用户时可以在其数据库中创建，这样不用每次都进入admin数据库登录后再切换。如在数据库"mydb"创建用户"newwjb"。 use admin db.auth("admin","admin") 创建新数据库 use test#创建新数据库 #查看所有数据库，没有看到test，插入一条数据才能看到 db.createUser( { user: "testwjb", pwd: "testwjb", roles: [ { role: "dbOwner", db: "test" } ] } ) db.auth("testwjb","testwjb") db.wjbdb.insert({"name":"iamtest"}) show dbs#此时已看到test数据库 删除数据库 use test#切换当前数据库 db.dropDatabase() robomongo客户端软件连接： 地址：https://robomongo.org/download user: "testwjb",pwd: "testwjb"连接即可
MongoDb 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。 它是可扩展的高性能数据存储解决方案，经常被用于非关系型数据的存储，能存储海量的数据。 常
由于我们在开发的过程中难免会遇到数据库选型的问题，那么数据库的选型那我们必须通过结合我们的业务场景还有他们的设计初衷，及各自在各个方面的优势。现在我们就在业务开发中遇到了选择 mongoDB还时MYsql。之前没有怎么了解过mongoDB，那今天就开始我的mongoDB第一步。
某日早上八点半，笔者接到客户反馈，门户首页待办访问异常缓慢，经常出现“访问异常，点击重试”。当时直觉告诉我，应该是大量用户高并发访问 MongoDB 库，导致 MongoDB 库连接池出问题了，因为上线发版时，功能是正常的。
1.创建数据库语法 如果数据库不存在，则指向数据库，但不创建（等待实际数据入库时创建），否则切换到指定数据库。
MongoDB Shell，作为MongoDB数据库的官方命令行界面工具，是与MongoDB数据库进行交互的主要方式之一。它不仅提供了基本的数据库操作功能，如创建数据库、集合，插入、查询和更新文档，还支持复杂的聚合查询、索引管理以及数据导入导出等功能。熟练掌握MongoDB Shell的使用，对于数据库管理员和开发人员来说至关重要。本文将详细讲解MongoDB Shell的安装步骤，常用命令以及一些高级功能的运用，帮助读者深入了解并高效利用这一强大工具。
某个集合， 要获取某个字段的最大值，有两种办法，一个是用sort, 另一个是用聚合（Aggregate），下面是代码演示：
最近一直在忙着开发一套知识图谱的接口，主要用到的是mongoDB和neo4j，今天先来总结一部分：mongoDB的使用。
1、分组求和 db.collection.aggregate([{$group : {_id : null, sum : {$sum : "$property"}}}]) 2、多层次分组求和 db.collection.aggregate([{$group : {_id : null, sum : {$sum : "$property.sub_property"}}}]) 3、查询集合中元素的个数 db.collection.count() 4、导出数据 mongoexport -d xinqiu_s -c user -o /var/mongo_data/user_s.dat 5、导入数据 mongoimport --db xinqiu --collection user --file /var/mongo_data/user_s.dat 6、更新数据 db.user.update({"_id" : 1004991}, {$set : {"land.1.dig_time" : 1529272800}}) 7、查询数据 db.user.find({"_id" : 1004991}).pretty()
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即反SQL运动，指的是非关系型的数据库，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选（filtering）、投射（projecting）、分组（grouping）、排序（sorting）、限制（limiting）和跳过（skipping）。 二、聚合函数 db.driverLocation.aggregate( {"$match":{"areaCode":"350203"}}, {"$project":{"dr
关于Docker的基础知识相关内容基本上写完了，剩下的就是需要我们去多多熟练学习了。 一篇知识的完毕，不是结束，而是另外的一个开始。我们接下来的系列文章就是Mongodb的知识。 我们也会跟Docker一样逐步的从基础知识开始深入了解。 那么就开始我们Mongodb的学习之旅吧
默认每页显示20条记录，当显示不下的情况下，可以用it迭代命令查询下一页数据。注意：键入it命令不能带“；”
微服务经常是按业务维度划分多个服务(当然还有其他各种考虑维度), 划分为多个维度后, 好处自然很多, 其中也会有一些问题, 比如我们讲的数据依赖问题
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