pymongo模块是python操作mongo数据的第三方模块，记录一下常用到的简单用法。
在实际应用中，我们可能只需要缓存某些查询结果。此外，我们还需要考虑缓存大小的限制，以确保Redis服务器不会耗尽内存。
一星陨落，黯淡不了星空灿烂；一花凋零，荒芜不了整个春天。——巴尔扎克 之前写过一篇，用时间实现，今天提供另一种思路 我们的逻辑删除字段，如果和联合唯一索引同时使用，还可以使用下面这一种方式： 如果未删除，使用魔法值 如果已删除，使用NULL 因为mybatisPlus官方文档也提到了： 字段类型支持说明: 支持所有数据类型(推荐使用 Integer,Boolean,LocalDateTime) 如果数据库字段使用datetime,逻辑未删除值和已删除值支持配置为字符串null,另一个值支持配置
排序（sort） • 在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序，可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序
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。
表示获取的是data下forecast数组中所有的type字段值。获取值为：[“多云”,“中到大雨”,“多云”,“小雨”,“多云”]
数据库非常重要，程序的数据增删改查需要数据库支持。python处理数据库非常简单。而且不同类型的数据库处理逻辑方式大同小异。本文以sqlite数据库为例，介绍一下python操作数据库的方法。
在es中，mapping的存在类似数据库的表结构定义或者solr里面的schemal文件，它里面定义了每个添加的doc的处理方式。 mapping type定义了不同的逻辑上组隔离，这一点类似于数据库的各个表，例如用户表，订单表，商品表，在es里面 每个表都有自己的一个mapping type，每个mapping type包含： 元数据字段： （1），身份元数据 _index : 此doc例如于那个index名 , 自动被索引，可被查询，聚合，排序使用，或者脚本里访问 _type：
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库，它具有高性能，高可用性，自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来
Hash(哈希) 类似于Java的Map<String,Map<String,Object>>的结构第一层的String-key就是存放在Redis中的Key,而里面的Map就是Hash 设置值 hs
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。
MongoDB 和 Redis 一样均为 key-value 存储系统，它具有以下特点：
配置文件的作用：修改SpringBoot自动配置的默认值；SpringBoot在底层都给我们自动配置好；
示例：db.User.update({name:"lucy"}, {$set:{age:100, sex:0}})
一、前言 MongoDB是最为流行的开源文档数据库之一。Spring Data MongoDB提供了三种方式在Spring应用中使用MongoDB： 通过注解实现对象-文档映射； 使用MongoTemplate实现基于模板的数据库访问； 自动化的运行时Repository生成功能。 二、集成实现 启用MongoDB 为了有效的使用Spring Data MongoDB，我们需要在Spring配置中添加几个必要的bean。首先，我们需要配置MongoClient，用它来创建Mongo实例，以便于访
【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
1 便捷的遍历方法 示例 QMap<QString, int> map; ... foreach (int value, map) cout << value << endl; 2 判断是否包含某个字段 接口 bool contains(const Key &key) const 3 获取指定字段的值，没有则给与默认值 接口 const T value(const Key &key, const T &defaultValue = T()) const 示例 QVariantMap map; map
使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档，其中 save 命令可以参照“插入 MongoDB 文档命令”部分。
注意如果存在相同键值，比如说： a={'a':1,'b':2,'c':3,'aa':12} b= {'aa':11,'bb':22,'cc':33} 那么方法一＼二＼三得到结果为
1、在springboot项目中的resources目录下新建一个文件 application.yml 2、编写一个实体类 Dog；
/* ============ 辅助操作接口API =============== */
RedisTemplate操作Redis，这一篇文章就够了(一） StringRedisTemplate和RedisTemplate的区别（二） StringRedisTemplate的一个小案例（三）
什么是MongoDB 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。他支持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。 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。 特点 高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。 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
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2.3.4 Web API -- MVC终结点 MVC与MVVM 模型绑定 自定义模型绑定器 模型验证 返回数据处理 MVC与MVVM MVC ASP.NET Core MVC 概述：https://
后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用 MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题
使用MongoDB需要对文档结构进行合理的设计，以满足某些特定需求。比如随机选取文档，使用skip跳过随机个文档就没有在文档中加个随机键，
注意：直接使用./redis-server方式启动使用的是redis-server这个shell脚本中默认配置
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。
会话技术：Cookie（客户端），Session（服务端）。一次会话中包含多次请求和响应直到一端断开，在一次会话范围内多次请求间共享数据。 Cookie由服务器发送给客户端使用，供客户端多次使用。服务端：创建Cookie（Cookie对象的构造函数传入Cookie信息）、发送Cookie（response.addCookie方法传入参数），接收Cookie（getCookies）。 idea的Settings-->File and Code Templates-->Web-->Java code templates下可以修改Servlet Annoteated Class自动生成的代码以方便自定义自动生成。 服务器发送cookie保存在，响应头的set-cookie下的参数被客户端获取。当客户端再次请求数据时，请求头中的cookie字段添加了之前获取的cookie。 一次请求可以发送多个cookie键值对（多个Cookie对象通过addCookie方法添加），cookie默认在浏览器关闭时被销毁，可设置持久化存储到硬盘时间（Cookie的setMaxAge方法传入整数秒设定存活时间，0为删除，负数为默认方式） cookie在tomcat8之后支持中文数据（直接使用，但特殊字符仍需编码），在tomcat8之前需要编码（可以使用URLEncoder.encode方法decode解码）。cookie范围，默认情况下tomcat服务器多个项目的cookie不能共享（只能在当前虚拟目录下共享），可以使用setPath方法设置为/则可以共享。 不同的tomcat服务器直接的cookie也可以共享，使用setDomain(String path)，设置一级域名，则可以在指定一级域名下共享。 浏览器下的cookie大小有限制（4kb，20个），用于存储少量，不太敏感的数据（不安全）。可以用于网页离线的信息设置和同步（不登录情况下的网页偏好设置）。
查询结果如下，现在需要把 “证券代码” =》 “code” ； “发行人中文名称” =》 “COMP_NAME”
声明： 由于上篇文章，写完复制到公众号后，文章内容格式发生了变化。无序列表不能显示第三级，第三级都显示成了第2级。但是文章中的技术内容无误。看文章时别被误导了就好，下次我也会注意的。高级性能测试系列《8.脚本写法》
python 字典操作提取key,value dictionaryName[key] = value
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。
软件开发职位通常需要的技能是NoSQL数据库（包括MongoDB）的经验。本教程将探索使用API收集数据，将其存储在MongoDB数据库中以及对数据进行一些分析。
最近几年，nosql数据库发展迅猛，mongo无疑是最闪耀的那颗明星；以前我们部门的系统，用到数据库时基本上mysql是标配；现在越来越多的项目都开始选择mongo（无论自己搭建还是使用sa的ocean）；无论是mysql还是mongo，数据库是一个系统最容易出现问题、瓶颈的地方。
范围过滤器允许您根据一个范围值来过滤API数据。它通常用于获取一个特定范围内的对象或一组对象。在Django REST Framework中，可以使用django_filters.rest_framework.filters.RangeFilter类来实现范围过滤器。
一文教你如何通过 Docker 快速搭建各种测试环境这篇超帅，教你阿里云服务器快速安装，redis、mysql、mongoDB、elesticsearch等，而且比较全，刚好满足最近笔者的所有需求。
mongodb由C++编写，其名字来自humongous这个单词的中间部分，从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
[这篇文章是由DeWayne Filppi撰写的。]
Redis中的Hash字典相当于C#中的Hashtable,是一种无序字典,内存存储了很对的键值对,实现上和Hashtable一样,都是"数组+链表"二维结构,都是对关键字(键值)进行散列操作,讲关键字散列到Hashtable中的某一个槽位中去,这个过程中如果发生了碰撞,散列函数可能将不同的关键字散列到Hashtable中的同一个槽位中去,通过"链表的方式"进行连接。
MongoDB目前3大核心优势：『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』，通过json文档来实现灵活模式，通过复制集来保证高可用，通过Sharded cluster来保证可扩展性。
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