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。
4.MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据
对于后端开发工程师，NoSQL是一个需要掌握的技术点，而NoSQL中比较火热的技术当属MongoDB。欢迎入门MongoDB，进入无模式的文档数据库世界。
MongoDB 是基于分布式文件存储的数据库，由 C++语言编写，专为 WEB 应用提供可扩展性、高性能和高可用性的数据存储解决方案。它可以从单服务器部署扩展到大型、复杂的多数据中心架构。利用内存计算的优势，MongoDB 能够提供高性能的数据读写操作。MongoDB 的本地复制和自动故障转移功能让应用程序具有企业级的可靠性和操作灵活性。
95道MongoDB面试题（含答案），1万字详细解析！
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。
MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
有时候不得不感慨一下，系统升级真的是好处多多，不仅让我有机会重构了之前的烂代码，也满足了我积极好学的虚荣心。你看，Redis 入门了、Elasticsearch 入门了，这次又要入门 MongoDB，感觉自己变秃的同时，也变强大了。
目录[-] Python是开发社区中用于许多不同类型应用的强大编程语言。很多人都知道它是可以处理几乎任何任务的灵活语言。因此，在Python应用中需要一个什么样的与语言本身一样灵活的数据库呢？那就是NoSQL，比如MongoDB。 英文原文:https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python 1、SQL vs NoSQL 如果你不是很熟悉NoSQL这个概念，MongoDB就是一个NoSQL数据库。近几年来它越
MongoDB 是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前 NoSql 数据库中比较热门的一种。
mongodb是最早热门非关系数据库的之一，使用也比较普遍，一般会用做离线数据分析来使用，放到内网的居多。由于很多公司使用了云服务，服务器默认都开放了外网地址，导致前一阵子大批 MongoDB 因配置漏洞被攻击，数据被删，引起了人们的注意，感兴趣的可以看看这篇文章：场屠戮MongoDB的盛宴反思：超33000个数据库遭遇入侵勒索，同时也说明了很多公司生产中大量使用mongodb。 mongodb简介 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
MongoDB允许多个客户端读取和写入相同的数据。为了确保一致性，它使用锁定和其他并发控制措施来防止多个客户端同时修改同一条数据。总之，这些机制保证对单个文档的所有写入完全或根本不发生，并且客户端永远不会看到数据的不一致视图。
mongodb是最早热门非关系数据库的之一，使用也比较普遍，一般会用做离线数据分析来使用，放到内网的居多。由于很多公司使用了云服务，服务器默认都开放了外网地址，导致前一阵子大批 MongoDB 因配置漏洞被攻击，数据被删，引起了人们的注意， 超33000个数据库遭遇入侵勒索，同时也说明了很多公司生产中大量使用mongodb。
MongoDB，被归类为NoSQL数据库，是一个以类JSON格式存储数据的面向文档的数据库系统.MongoDB在底层以名为bson的二进制编码格式表示JSON文档，MongoDB bson实现是轻量级、快速和高度可遍历的。这意味着MongoDB为用户提供了JSON文档的易用性和灵活性，以及轻量级二进制格式的速度和丰富性。其实在我看来在很多场景中MongoDb都可以取代关系型数据库。
在MongoDB中，数据模型是非常重要的，它可以直接影响到数据库的性能和可扩展性。在本文中，我们将介绍如何设计MongoDB数据模型，并创建索引来提高查询效率。
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。
MongoDB 是一种文档数据库，支持对文档进行原子性操作，但对于跨文档事务的支持一直较弱。从 MongoDB 4.0 开始，它支持了多文档事务，使得开发者可以在 MongoDB 中使用 ACID 事务。
上一章节我们快速的在Docker容器中安装了MongoDB，并且通过Navicat MongoDB可视化管理工具快速的连接、创建数据库、集合以及添加了文档数据源。这一章节我们主要是了解一下在日常工作中MongoDB一些常用的操作命令。
MongoDB是一个面向文档的数据库，是免费的开源软件。它被归类为NoSQL数据库，因为它不依赖于传统的基于表的关系数据库结构。相反，它使用类似JSON的文档和动态模式。与关系数据库不同，MongoDB在向数据库添加数据之前不需要预定义的模式。您可以随时根据需要随时更改架构，而无需使用更新的架构设置新数据库。
当涉及MongoDB时，一个经常被问到的问题是“我如何在MongoDB中为我的应用程序构造模式（schema）？”老实说，这要看情况而定。你的应用程序读操作比写操作多吗？从数据库中读取时需要将哪些数据放在一起？有哪些性能因素需要考虑？文档有多大？它们今后会变成多大？你预计数据会如何增长和扩展？
前段时间因为团队调整，大部分时间放在了团队上，这系列的更新又耽误了一下。但既然承诺持久更新，那就不会落下，今天开始继续更新这部分的内容！
上一篇介绍了如何在Mac环境下安装PyMySQL，这一次同样可以使用pip这个工具安装mongoDB。
我们之前的案例都是在单个节点上实现的，在生产环境中这种做法是有风险的，如果服务宕机、崩溃或者硬盘坏了都会对公司业务造成损失，因此我们需要数据备份。在MongoDB中我们可以通过副本集来实现这一需求，MongoDB副本集(Replica Set)是有自动故障恢复功能的主从集群，有一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成，如果Primary崩溃了，会自动从Secondary中选择一个将其升级为新的主服务器，本文我们先来看看副本集环境的搭建。 本文是MongoDB系列的第十五篇文章，了解前
MongoDB是一个流行的NoSQL数据库，而传统的关系型数据库则是SQL数据库。这两种数据库之间存在许多差异，包括数据模型、查询语言、性能、可扩展性等方面。在本文中，我将详细介绍MongoDB和传统关系型数据库的对比，并给出一些示例来说明它们之间的差异。
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。
不知你是否注意过：查看页面时，随着页码的增加，翻页的速度也会随之变慢？应用程序设计人员虽然经常处理这个问题，但该问题依然存在。对此，有什么解决方案吗？我们可以使用一种灵活、易用的数据模型，MongoDB就是理想的解决方案，它提供强大的数据建模方法，使分页变得快速、高效。今天，我们就来探索在大量数据的前提下如何快速简单分页的问题。
MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，用于处理大量的非结构化数据。它可以快速访问和处理文档、图像、视频、音频等数据，并且非常适合分布式数据处理。在本文中，我们将介绍如何在Linux上安装和配置MongoDB。
1）MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 2）MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 3）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。 4）2007年10月，MongoDB由10gen团队所发展。2009年2月首度推出。 5）MonggoDB支持Unix、linux、windows等系统平台。 6）在许多场景下用于代替传统的关系型数据库或键/值存储方式，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。是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。
我们之前的案例都是在单个节点上实现的，在生产环境中这种做法是有风险的，如果服务宕机、崩溃或者硬盘坏了都会对公司业务造成损失，因此我们需要数据备份。在MongoDB中我们可以通过副本集来实现这一需求，MongoDB副本集(Replica Set)是有自动故障恢复功能的主从集群，有一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成，如果Primary崩溃了，会自动从Secondary中选择一个将其升级为新的主服务器，本文我们先来看看副本集环境的搭建。 ---- 单台服务器模拟 我们在实际的生产环境中肯
其中，'localhost'是MongoDB服务器的主机名，27017是服务器的端口号。
最近，在使用MongoDB时，碰到这样的一个需求：针对某个Collection手动在开发环境创建了索引，但在测试环境和生产环境不想再手动操作了，于是就想着通过代码的方式在ASP.NET 6应用启动时自动创建。
昨天搭建完毕 MongoDB 集群 后，开始计划了解 MongoDB ，并引入使用场景，这里介绍一下学习过程中的一些笔记，帮助读者快速了解 MongoDB 并使用 C# 对其进行编码。
存储引擎是数据库的一部分，负责管理如何在内存和磁盘上存储数据。许多数据库支持多个存储引擎，其中不同的引擎对特定工作负载的性能会更好。例如，一个存储引擎可能为读取繁重的工作负载提供更好的性能，另一个可能支持更高的写入操作吞吐量。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。
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。
mongoDB是业界最受欢迎的非关系型数据库解决方案之一，是众多公司和开源项目的首要选择；这主要归功于mongoDB的下面这些优点
最初接触MongoDB是为了存储轨迹大数据，因其较早很好地支持了地理空间的索引。MongoDB采用文档式的存储方式，以对象或JSON存储数据；它可以将热点数据加载到内存，查询性能很高；MongoDB的集群分片功能使其具有了非常好的扩展性。车辆轨迹数据实时更新，几百万辆车不出几个月就能达到TB级别的数据量，MySQL在单表超过500万后，性能就会急剧下降；回放车辆轨迹的应用场景要求较低的延迟，如果用OLAP等分析性数据库，比如Hive，Druid等，延迟响应一般达不到毫秒级，而MongoDB响应延迟能控制在10毫秒以下，另一方面MongoDB对地理空间索引做了大量的优化，因此MongoDB成了我们的最佳选择。
主键，不可重复，自带索引，可以在定义的列名上标注，需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键，mongo会自动生成一个唯一主键，并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键，应交给mongo自己生成，自己可以设置一个业务id，如int型字段，用自己设置的业务id来维护相关联的表。
RESTful架构，REST的名称”表现层状态转化”。就是目前最流行的一种互联网软件架构。它结构清晰、符合标准、易 于理解、扩展方便，所以正得到越来越多网站的采用。
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：
传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心 解释：“三高”需求：
MongoDB Compass 是 MongoDB 官网开发及提供的 MongoDB GUI（图形化用户界面）管理工具。它能以视觉化的方式探索数据、在数秒内运行即时查询、创建数据库及管理集合和文档、与数据交换实现 CRUD 功能、查看和优化查询性能、构建地理查询等。让你能在索引、文档验证等方面作出更合理的决策。提供 Linux、Mac 及 Windows 版本。
db.addUser("xingoo","123",true) 参数分别为 用户名、密码、是否只读
New in MongoDB 3.6. What’s New in MongoDB 3.6. Part 1 – Speed to Develo
从我第一次听到Nosql这个概念到如今已经走过4个年头了，但仍然没有具体的去做过相应的实践。最近获得一段学习休息时间，购买了Nosql技术实践一书，正在慢慢的学习。在主流观点中，Nosql大体分为4类，键值存储数据库，列存储数据库，文档型数据库，图形数据库。 今天主要快速的浏览了文档型数据库中目前市场占有率的最高的MongoDB数据库。记得初次见到和关注这个数据库还是我刚来上海的时候，公司将该数据库作 为新建的项目管理系统的后台数据库，当时还是很向往的，只是无缘参与那个项目，也就一直没有和该数据库打
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。
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