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。
如果<update>中不包含任何更新操作符，那么db.<collections>.update()命令将会使用<update>中的文档直接替换符合筛选条件的文档
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。
其中，'localhost'是MongoDB服务器的主机名，27017是服务器的端口号。
贯穿整个《使用模式构建》，我希望你已经了解到一件事，即模式是什么样子取决于数据的访问方式。如果我们有许多相似的字段，属性模式可能是一个很好的选择。为了适配一小部分数据的访问会极大地改变我们的应用程序吗？也许异常值模式是值得考虑的。还有一些模式，例如子集模式，会引用额外的集合，并依赖JOIN操作将每个数据块重新组合在一起。如果需要大量的JOIN操作来聚集那些需要频繁访问的数据，这时要怎么办呢？这就是我们可以使用扩展引用模式的地方。
mongodb中的库就类似于传统关系型数据库中库的概念，用来通过不同库隔离不同应用数据。mongodb中可以建立多个数据库。每一个库都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。默认的数据库为"test"，数据库存储在启动指定的data目录中。
在这个MongoDB教程中，我们将解释如何在CentOS 7上安装数据库，然后提供一些基本特性和功能的简短指南。
在计算机领域，有一个有趣的趋势，往系统中写入数据需要做更多的工作。我们需要对数据进行重新组织、合并、重新建立数据库索引等操作，才能使写入的内容更加有用。如果不这样做，必须实现内容搜索或其他工作来支持未来的数据读取。
本文首先阐述了 RESTful 风格 API 的基础理论知识以及 Richardson 成熟度模型，随后讨论了好的 API 应该具有哪些特征，最后对流行的 API 实现方式，即 GraphQL 和 RESTful，进行了对比。
使用MongoDB时，如果需要比增、删、改、查操作更复杂的功能，过去我们会求助于聚合框架，装配出功能强大的操作管道，执行文档转换功能。在MongoDB 4.2中，管道功能被引入了update命令，使该命令的功能得到了极大提升。我们将向你介绍该命令的工作方式，再介绍新的聚合运算符以及4.2版本中的表达式，为你提供更多选项——三角函数、正则表达式和当前时间。
在Ubuntu上，Nginx Web服务器将其文档存储在/var/www/html中，该文档通常位于其余具有操作系统部分的根文件系统上。但有时，将文档根移动到另一个位置（例如单独安装的文件系统）会很有帮助。例如，如果您从同一个Nginx实例提供多个网站，则将每个网站的文档根目录放在其自己的卷上，这样您就可以根据特定网站或客户端的需求进行扩展。
MongoDB是一款流行的文档型数据库，可以在Node.js中使用官方的MongoDB包或者第三方包mongoose进行操作。
使用.来分割不同命名空间的子集合，例如一个博客系统可能包含两个集合，分别时blog.posts和blog.authors。
ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合，类比传统关系型数据库的一个数据库（database），或者一个数据存储方案（schema）。索引由其名称（必须全小写字符）进行标识，并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。
基于聚合的创建集合听起来就像是$out，它是聚合框架中的一个执行阶段，从很早的MongoDB 2.6就有了。$out阶段可以获取聚合结果，将其放到新的集合中，并用新的结果完全替换掉集合中原来的内容。这一过程很有用，但会大量消耗CPU和IO资源，因为每次都要重新生成整个集合。至少$out的操作是原子级的，它构建了一个临时集合，而且，只有在聚合管道完成工作后才进行交换。
hello，大家好，我是小面！今天有个小伙伴私信我说如何使用Java的Jar文件？今天将给大家介绍一下Java的jar文件。
通过前面两篇文章的阅读，相信读者已经熟练掌握 DeleteByQuery的用法了，本文则来继续看文档的Update API。
MongoDB 单键(列)索引 MongoDB 复合索引 MongoDB 多键索引 MongoDB执行计划获取(db.collection.explain())
例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据:
mongodb数据结构学习–增删改查 插入文档 在数据库中，数据插入是最基本的操作，在MongoDB使用db.collection.insert(document)语句来插入文档； document是文档数据，collection是存放文档数据的集合。 例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据: db.users.insert(user); 如果collection存在，document会添加到collection目录下， 如果collection不
本文介绍如何使用 .NET 标准，更容易地实现向 .NET Core 迁移。文中会讨论计划包含的 APIs，跨构架兼容性如何工作以及这对 .NET Core 意味着什么。 如果你对细节感兴趣，这篇文章正是为你准备的；如果你没有那么多时间或者对细节并不感兴趣，你可以仅仅只阅读 TL;DR 章节。 TL;DR 对于跨平台的 .NET 开发者来说，.NET 标准解决了编码共享的问题。.NET 标准带来了所有你所需要的和期待的，跨环境的 APIs：桌面应用，移动应用/游戏和云服务。 .NET 标准是一组所有 .NE
ArangoDB是一个NoSQL数据库。它创建于2011年，当时已有许多NoSQL数据库，其目标是成为一个涵盖各种用例的综合数据库解决方案。
编辑手记：Oracle 12.2 在内核上有许多创造性的改进，这些改进让数据库的操作更加高效便捷，同时一些面向智能运维和大数据的改进，则迈出了云和大数据时代的重要一步。在今年的DB-Engines的评选中，Oracle位居榜首，而我们从12.2的这些更新中便知道，Oracle是DBMS当之无愧的领导者。 注：文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多，请查阅官方文档。 1、Partition-Specific Near Real-Time Indexes（近实时索引的配置） 12.2中可以在分区级别指定使用
支持应用程序让其不仅会通过 API 调用语言模型，而且还会数据感知（将语言模型连接到其他数据源），Be agentic（允许语言模型与其环境交互），最终让应用程序更强大和更具差异化。
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。
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。
下面我们罗列在主分片和复制分片上成功新建、索引或删除一个文档必要的顺序步骤：
倒序索引也被称为“反向索引”或“反向文件”，是一种索引数据结构。倒序索引在“内容”和存放内容的“位置”之间的映射，其目的在于快速全文索引和使用最小处理代价将新文件添加进数据库。通过倒序索引，可以快速根据“内容”查到包含它的文件。这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中，倒排索引有两种不同的索引形式：
为了确保正确连接，你需要指定数据库名，如果数据库在mongoDB中不存在，mongoDB会自动创建
BaasBox是一个充当数据库服务器和应用程序服务器的应用程序。开箱即用，BaasBox通过备份提供用户注册，用户管理，角色管理，内容管理，文件管理和数据库管理功能。由于所有这些功能都是通过标准HTTP REST API公开的，因此Web和移动应用程序的开发人员可以使用BaasBox作为后端来存储数据。开发人员还可以创建基于BaasBox的微服务，这些服务由其应用程序的其他部分使用。
我们上文中介绍的ES内部索引的写处理流程是在ES的内存中执行的，而数据被分配到特定的主、副分片上之后，最终是存储到磁盘上的，这样在断电的时候就不会丢失数据。具体的存储路径可在配置文件 …/config/elasticsearch.yml 中进行设置，默认存储在安装目录的 Data文件夹下。建议不要使用默认值，因为若 ES 进行了升级，则有可能导致数据全部丢失。文件配置如下：
本文是对PDF Explained(by John Whitington)第三章《File Structure》的摘要式翻译。
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。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程十四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
点击下方公众号关注并分享，获取MongoDB最新资讯！ 名词解释 Glossary bucket：带有相同的元数据且在一段有限制的间 隔区间内的测量值组。 bucket collection ：用于存储时序型集合的底层的分组桶的系统集合。复制、分片和索引都是在桶级别上完成的。 measurement：带有特定时间序列的K-V集合。 meta-data：时序序列里很少随时间变化的K-V对，同时可以用于识别整个时序序列。 time-series：一段间隔内的一系列测量值。 time-series coll
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：
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。
本文源自工作中的一个问题，在使用 Mongoose 做关联查询时发现使用 populate() 方法不能直接关联非 _id 之外的其它字段，在网上搜索时这块的解决方案也并不是很多，在经过一番查阅、测试之后，有两种可行的方案，使用 Mongoose 的 virtual 结合 populate 和 MongoDB 原生提供的 Aggregate 里面的 $lookup 阶段来实现。
MongoDB提供了数据验证功能，可以在插入或更新文档时强制执行数据验证规则。数据验证可以确保文档符合特定的规范和限制，从而提高数据的质量和一致性。
之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB：第一部分 - 简介 ”中，介绍了时间序列数据的概念，然后介绍了一些常见问题，可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在，我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取，写入，更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
我们上文中介绍的ES内部索引的写处理流程是在ES的内存中执行的，而数据被分配到特定的主、副分片上之后，最终是存储到磁盘上的，这样在断电的时候就不会丢失数据。具体的存储路径可在配置文件 ../config/elasticsearch.yml 中进行设置，默认存储在安装目录的 Data文件夹下。建议不要使用默认值，因为若 ES 进行了升级，则有可能导致数据全部丢失。文件配置如下：
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；
Zotero 是一个免费易用的 Firefox 扩展与客户端软件， 可以协助我们收集、管理及引用研究资源， 本文记录相关内容。 简介 📷 Zotero 是一个免费易用的 Firefox 扩展与客户端软件，可以协助我们收集、管理及引用研究资源，包括期刊、书籍等各类文献和网页、图片等。 与 Endnote 等不同的是，它既可以单独使用，也可以内嵌于 Firefox 与 Google 浏览器等环境下使用。随着互联网的发展，我们获取文献资源大都是通过浏览器，而 Zotero 与浏览器的密切结合使我们
检索增强生成（RAG）是对大型语言模型输出进行优化的方法，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）通过海量数据进行训练，利用数十亿个参数执行诸如回答问题、语言翻译和生成句子等任务。在已经具备强大功能的LLM基础上，RAG通过扩展其能力，使其能够访问特定领域或企业的内部知识库，而无需重新训练模型。这种方法经济高效，能够有效改进LLM输出，在不同情境下保持相关性、准确性和实用性。
上一章讨论了数据模型与查询语言，即向数据库给出数据时数据的格式以及数据查询的机制，其可以理解为从应用开发者的角度出发讨论了上述两件事情。本章将从「数据库」的角度来进行讨论，即如何存储给出的数据以及如何在要求查询时找到所需的数据，所介绍的存储引擎可以用于传统的关系数据库和大多数 NoSQL 数据库。
MongoDB是当今非常流行的一款NoSQL数据库，本文介绍如何使用MongoDB的Java驱动来操作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。
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