注意: 上图已经告知我们mongo不支持事务，在开发项目应用时，想要保证数据的完整性请考虑关系型数据库（经典例子银行转账）。 mongo提供了许多原子操作，比如文档的保存，修改，删除等，都是原子操作。所谓原子操作就是要么这个文档保存到mongodb，要么没有保存到mongodb，不会出现查询到的文档不完整的情况。
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网址：https://www.mongodb.com/try/download/community
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。
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？
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。
12月的第一天，祝所有小伙伴儿的12月都能够被温柔以待。 能在学校悠哉写推送的日子所剩不多了，为了珍惜剩下所剩不多的推送机会，打算12月写一些实践性强一些的内容，比如数据库（包括关系型的和noSQL）。 前段时间一直在探索数据抓取的内容，那么现在问题来了，抓完数据如何存储呢？ 保存成本地文件是一种方案，但是借助关系型数据库或者noSQL数据库，我们可以给自己获取的数据提供一个更为理想的安身之所。 今天这一篇粗浅的聊一聊非结构化数据存储，以及R语言和Python与mongoDB之间的通讯。 写这一篇是因为之
是非关系数据库当中功能最丰富，它支持的数据结构非常松散，是类似 JSON 的 BSON 格式的
在 MongoDB 的 Shell 里修改文档里某个符合条件的数组里的值的字段，可以这样：
最近有同事提起想把网页上的图片存在MongoDB里，我十分赞同。比起把图片以文件形式存放在硬盘子目录的方式，MongoDB有太多的优势。首先，MongoDB是分布式数据库，图片可以跨服务器存储。在一个集群环境里通过复制集、分片等技术可以提高图片读取速度、实现数据的高可用和安全性。再就是对大量的图片可用规范的记录管理方式来进行处理，甚至在一个大流量环境里还可以用集群节点负载平衡方式来助力图片的存取。
Change Stream可以直译为"变更流"，也就是说会将数据库中的所有变更以流式的方式呈现出来。用户可以很方便地对数据库建立一个监听（订阅）进程，一旦数据库发生变更，使用change stream的客户端都可以收到相应的通知。使用场景可以包括但不限于以下几种：
mongodb官方没有关于go的mongo的驱动，因此只能使用第三方驱动，mgo就是使用最多的一种。
虽然MongoDB给了我们很多驱动可以用，但是都没有mongodb的shell来的方便。 就比如说最近需要做的DBRef嵌套类型的数据要做CRUD如果使用mog驱动的话会非常麻烦。 因此我们这里来做个试验，首先给test数据库添加初始化数据添加Server-side script 以及测试 mongo 添加数据 db.people.insert({"_id":"test","phone","233333"}) //输入原始数据 // 数据库修改函数 // update之后返回修改后的数据。 people
再次看了看上篇博客的源代码，发现连自己都看不懂了。想是为了赶时间交货不知不觉又回到OOP行令模式了，看看下面这段代码：
今天许多现代Web应用程序开发人员都选择在他们的项目中使用NoSQL数据库，而MongoDB通常是他们的首选。如果您在生产场景中使用MongoDB，则定期创建备份以避免数据丢失非常重要。幸运的是，MongoDB提供了简单的命令行工具来创建和使用备份。本教程将介绍如何使用这些工具。
完成了一套标准的rest风格数据库CRUD操作httpserver后发现有许多不足。主要是为了追求“通用”两个字，想把所有服务接口做的更“范generic”些，结果反而限制了目标数据库的特点，最终产生了一套功能弱小的玩具。比如说吧：标准rest风格getbyId需要所有的数据表都具备id这个字段，有点傻。然后get返回的结果集又没有什么灵活的控制方法如返回数量、字段、排序等。特别对MongoDB这样的在查询操作方面接近关系式数据库的分布式数据库：上篇提到过，它的query能力强大，条件组合灵活，如果不能在网络服务api中体现出来就太可惜了。所以，这篇博文会讨论一套专门针对MongoDB的rest-server。我想达到的目的是：后台数据库是MongoDB，通过httpserver提供对MongoDB的CRUD操作，客户端通过http调用CRUD服务。后台开发对每一个数据库表单使用统一的标准增添一套新的CRUD服务。希望如此能够提高开发效率，减少代码出错机会。
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。
Mongodb是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，使用C++开发，是当前Nosql数据库产品中最热门的一种。这 里说到nosql数据库，就简单描述一下什么是nosql。nosql（not only sql非关系型数据库）的主要特点是非关系型的、分布式、开源的、水平扩展的。nosql的原始目的是为了大规模web应用，通常应用如模式自由、支持简单复制、简单的API、最终的一致性和大容量数据等。
mongo官方没有golang 的官方驱动，但是有一个社区驱动： http://labix.org/mgo api文档：https://godoc.org/gopkg.in/mgo.v2#Collection.Update 数据的连接操作请看的我的上一篇博客，本文重点介绍mgo的CURD操作及遇到的坑。 mog的文档可以不用特别的创建，在数据插入的时候，如果驱动发现文档不存在，会自动创建。 连接操作
这次总结，主要还是我之前打算用Gin写一个自己的个人博客网站来练手，我没有选择常用的MySQL，而是打算使用MongoDB作为个人博客网站数据库，有以下几点原因：
MongoDB是一个NoSQL的非关系型数据库 ，支持海量数据存储，高性能的读写。
【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
上一篇文章《构建基于 Rust 技术栈的 GraphQL 服务（2）- 查询服务第一部分》中，介绍了构建 GraphQL Schema、整合 Tide 和 async-graphql，以及验证 query 服务。
我们经过【附近】系列的二、三、四篇章后，已经基本了解了市面上用于解决LBS问题的几种常见方案和做法，当然除了PostGre外... ...那个有兴趣的哥们可以考虑补一篇PostGre版本直接投稿。实际上前面的思路是很简单的，算是循序渐进类型的，从MySQL到MongoDB再到ES，大概就是从GeoHASH到Google S2再到R树们。我没有在文章里显式地说这些但是背后就是这些，往深处地挖掘全靠诸位自己了~
需要 MongoDB 3.6 及以上, 需要 ReplicaSet 模式。 监听一个字段的变化：
本文系谷歌时发现，代码很好，注释全面，故先码过来，有需要的可以先学习。 #http://cran.r-project.org/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_introduction.html library(rmongodb) # Connecting R to MongoDB ------------------------------------------------- m=mongo.create() mongo.is.con
1.在JSON中，要跳过一个文档进行数据读取，需要对此文档进行扫描才行，需要进行麻烦的数据结构匹配,遍历比较慢
邓开表同学实战MongoDB系列文章，非常不错，赞！大力推荐！ 本文主要讲诉MongoDB的审计能力。在数据库安全的生命周期中，包括：保护、检测、响应及补救。检测的核心就是审计（Audit）。有些情况下，审计不仅仅用于检测不好的行为，也作为对整个数据库的行为进行监控而存在。审计能够告诉我们谁访问了什么、在什么地方、什么时间、采用了何种方式。 1、前言 在数据库安全的生命周期中，包括：保护、检测、响应及补救。检测的核心就是审计（Audit）。有些情况下，审计不仅仅用于检测不好的行为，也作为对整个数据库的行为进
mongo.Connect()接受Context和options.ClientOptions对象，该对象用于设置连接字符串和其他驱动程序设置。 通过context.TODO()表示不确定现在使用哪种上下文，但是会在将来添加一个 使用Ping方法来检测是否已正常连接MongoDB
如何查看文档的大小？常见是查看集合中平均文档大小，但很少查看单个文档或者特定范围文档的大小甚至查看文档中字段长度大小？通过查看官方文档来解答如上问题,默认返回都是字节为单位(byte),以下整理自官方文档以及jira.
本文整理了一年多以来我常用的MongoDB操作，涉及mongo-shell、pymongo，既有运维层面也有应用层面，内容有浅有深，这也就是我从零到熟练的历程。
行文开始，先感谢几位指导的老师。相关标题和内容都已经在博客站点修改，微信公众号中就不重复推送了。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/82999747
mongodb由 C++ 写就，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。 安装及使用： 首先在Ubuntu上安装MongoDB
在构建 Rust 异步 GraphQL 服务：基于 tide + async-graphql + mongodb（3）- 第一次重构之后，因这段时间事情较多，所以一直未着手变更服务的开发示例。现在私事稍稍告一阶段，让我们一起进行变更服务的开发，以及第二次重构。
mongodb这类nosql数据库，还是先定义结构比较好啊。存取方便。蛋疼的是golang定义个嵌套的struct好费劲啊。。 primitive.NewObjectID() 可以生成一个mongodb的_id，找了半天这个函数。网上都是 mgo的函数。好像好久不更新了。mongo-driver是mongodb的官方驱动？所以不用第三方的了吧。
MongoDB是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，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，采用的是类似json的bjson格式来存储数据，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。
除了通过启动 MongoDB进程进如 Shell 环境访问数据库外，MongoDB 还提供了其他基于编程语言的访问数据库方法。
【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
包含 增删改查，索引设置，事务，max,cout等的使用 和 压力测试 主要是要适应习惯 bson.M/A/D的使用 其中事务需要有 replica set集群支持 完整代码如下： package main import ( "context" "flag" "fmt" "go.mongodb.org/mongo-driver/bson" "log" "math/rand" "sync" "time" "go.mongodb.o
JSON是一种简单的数据表示方式，它易于理解、易于解析、易于记忆。但从另一方面来说，因为只有null、布尔、数字、字符串、数组和对象这几种数据类型，所以JSON有一定局限性。例如，JSON没有日期类型，JSON只有一种数字类型，无法区分浮点数和整数，更别说区分32为和64位数字了。再者，JSON无法表示其他一些通用类型，如正则表达式或函数。
1、mongorestore恢复数据默认是追加，如打算先删除后导入，可以加上--drop参数，不过添加--drop参数后，会将数据库数据清空后再导入，如果数据库备份后又新加入了数据，也会将新加的数据删除，它不像mysql有一个存在的判断。
Mongodb的客户端支持 作为一款非常成熟NoSQL数据库，Mongdb对各种编程语言的支持已经非常完善了，目前已经支持各大主流编程语言包括： 1，mongo shell 2，python 3，java 4，c# 5，node.js 6，c++ 在这些语言里面，最简单，最轻巧的就莫属mongo shell了，无须任何其他的依赖环境，只需要一个mongo客户端，就可以连接本地的，远程的各个mongo库了，这非常像各个数据库的界面工具，如Navicat，Sql Plus等， 交互
在MongoDB中，文档是对数据的抽象，它被使用在Client端和Server端的交互中。所有的Client端（各种语言的Driver）都会使用这种抽象，它的表现形式就是我们常说的BSON（Binary JSON ）。
mongodb4.0也出来一段时间了，这个版本最为大众期待的特性就是支持了多文档事务（multi-document transaction），本文记录一下尝鲜该特性的过程。
MongoDB 是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，采用C++开发，是当前NoSQL数据库中比较热门的一种，在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
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。
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
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