在MongoDB中，文档可以包含其他文档作为其字段。这些嵌套的文档称为嵌入式文档。嵌入式文档的设计是MongoDB嵌入式数据模型的核心，因为它决定了如何组织和存储数据。
什么是MongoDB MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。MongoDB是个开源的NoSql数据库，其通过类似于JSON格式的数据存储，这使得它的结构就变得非常自由。通过MongoDB的查询语句就可以查询具体内容。 为什么使用MongoDB 其实大部分原因只是因为MongoDB可以快速查找出结果，它大概可以达到10亿/秒。当然MongoDB很流行的另外一个原因是在很多应用场景下，关系型数据库是不适合的。例如，使用到非结构化，半自动化和多种状态的数据的应用，或者对数据可扩展性要求高的。
可以用被称为方法的多个操作来操作数组。这些方法允许我们对数组进行添加、删除、修改挤执行更多操作。
索引的重要性在数据库中是不言而喻的，mysql 中使用了 B+ 数来当做索引的数据结构，为 mysql 性能提升做了很大的贡献，那么在 mongoDB 中又使用了什么数据结构呢？今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引
相信不少人看到标题，立即嗤之以鼻，VLOOKUP 谁不会？是的，大家都会，但用的好的人不多。相信我，这篇文章一定可以算得上通俗易懂，又有深度的一篇文章，熟练掌握本文所讲内容，一定会在日常 Excel 处理时如鱼得水。
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
对数据库的操作一定要放在@Service 类中，而不是放在 @Controller 类中；且 @Controller 类可以调用 @Service 类的方法，反之则不行。这是 SpringMVC的经典架构理论。
给定一组数字L以及一个目标数值target，要求你找出如何在数字间设置+和-两种符号，使得数字的计算结果等于给定数值，例如给定数组[1, 2, 2, 3, 1]以及目标数值3，那么有3种表达式方式使得数组元素计算后得到目标数值： 1 + 2 + 2 - 3 + 1 = 3 1 + 2 - 2 + 3 - 1 = 3 1 - 2 + 2 + 3 - 1 = 3
前面我们学习了如何套用常见的设计模式打造合适的模型设计，本篇我们来看看在MongoDB中如何使用索引来提高查询效率。
最近开始学习R语言，把学习笔记和小伙伴们分享一下吧，欢迎一起交流 R 起源： R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实
随着我在程序开发中愈加成熟，我愈加重视底层的原理 —— 这是在我还是个初学者时所被我所忽视的，但现在随着开发经验越来越丰富，这些基础的原理也具有了深厚的意义。
在这篇短文中，我将介绍一些你可以用来改进你的代码的方法。本文代码示例均使用 JavaScript。
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。
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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。
编者按：本文作者奇舞团前端开发工程师何文力，同时也是 W3C CSS 工作组成员。
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。
在本系列中，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：
通过一段时间的学习和了解以及前面几篇关于Slick的讨论后对Slick这个函数式数据库编程工具有了些具体的了解。回顾我学习Slick的目的，产生了许多想法，觉着应该从实际的工作应用角度把我对Sl
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
首先我们会选择复制按钮和所有复选框元素。然后，它会为复制按钮添加一个事件监听器。当按钮被点击时，代码将循环遍历所有复选框，检查它们是否被选中，并将它们的值添加到一个数组中。最后，它会将所选值组合成一个单独的字符串，并将其复制到剪贴板中。
今天我们学习第4题寻找两个有序数组的中位数，这是我们遇到的第一个困难题。这个题目很新颖，需要打破常规思维去思考。下面我们看看这道题的题目描述。
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。
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。
文档（document）是MongoDB中数据的基本存储单元，非常类似与关系型数据库管理系统中的行，当更有表现力。
在集群高并发环境下，要保证分布式唯一全局ID的生成，是一个很重要的问题。传统的方式如自增、UUID 等方法在分布式环境下容易出现问题，因此需要采用特殊的方案来解决。
mysql数据库做分页用limit关键字，它后面跟两个参数startIndex和pageSize
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。
出自：http://blog.csdn.net/ycl111/事务是一组组合成逻辑工作单元的数据库操数据库
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。
group by 的基本用法 group by做为分组来使用，后面为条件，可以有多个条件，条件相同的为一组，配
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。
一个基于分布式的文件存储数据库，旨在简化开发和扩展。属于NoSQL数据库，由C++语言编写，为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
【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
你们有没有遇到被面试官嘲讽的场景；之前有位刚毕业的小学弟在上海魔都某某某大公司面试，二面主要是问了关于redis的相关知识点，回答的也是磕磕绊绊的，其中一个问题是如何实现搜索附近人加好友功能；想跟小伙伴们一起分享、一起探讨下。如果有不正确的地方，欢迎指正批评，共同进步~~~
WordPress的自定义字段是个非常有用的功能，自定义域是对wp文章功能的扩展和补充，通过使用WP自定义字段功能，可以给文章增加些额外的内容，如用WP做淘客模板时给产品添加商品价格显示，添加购买链接等，还可以实现文章缩略图。下面博客吧详细介绍wp自定义字段的使用方法步骤。
从格罗滕迪克那里，我学习到不要以证明过程的难度为荣：困难意味着我们尚未理解。也就是说我们要能绘制出让证明过程显而易见的图景。 ——著名数学家 Pierre Deligne
为了解成本，需要了解一下复杂度的概念，具体考虑时间复杂度，一般用O表示，对应某个算法（查询），对于其随着数据量的增加复杂度增加趋势，而非具体值，O给出了一个很好的描述。时间复杂度一般用最坏时间复杂度表示，除此还有算法内存复杂度，算法I/O复杂度。
后来我发现在 leet code 也有类似的题，是个找零问题，就是不同面值的硬币组合成一个数有多少种情况。还挺有意思的，我就做了一下，用了递归：
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
在 chaos(id,v1,v2,v3) 表中获取每个 id 对应的 v1、v2、v3 字段的最大值，v1、v2、v3 同为数值类型。
在本教程中，我们将探讨如何使用 Pillow 在 Python 中水平和垂直连接图像。图像串联是将两个或多个图像组合成单个图像的过程。通过连接图像，我们可以创建令人惊叹的图像拼贴，将多个图像组合成单个图像，或创建图像序列。我们将在本文的后续部分中深入探讨使用 Pillow 加载图像、调整图像大小并最终将它们水平和垂直连接的过程。
1、文档查询db.users.find()等价于db.users.find( {} ) 2、基于and运算符的多个组合条件可以省略and运算符的多个组合条件可以省略and，直接将条件组合即可 3、对于$and运算符内的条件，用[]括起来，相当于数组形式 4、对于数组查询，可以使用基于下标的方式精确配置特定的元素值 5、对于内嵌文档，可以使用”文档键.内嵌文档键”方式进行访问 6、对于数组内内嵌文档的方式，可以使用”数组名.下标.内嵌文档键”方式访问 7、对于哪些列名需要显示可以通过{ field1: <0|1>, … }来设定 8、本文参考:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/query-documents/
我们看两道关于动态规划的算法题。第一题的题目如下：在某些语言例如拉丁语，泰语，他们没有空格将不同意思的单词分开，因此有些字处理软件在处理这样语言时，给定一串字符串，它必须有办法将他们分割成有意义的单词组合。我们有一个单词对照表，例如[“cat”, “cats”, “eat”, “mice”, “seat”], 同时给定一个字符串”catseatmic”,那么根据单词对照表，它可以分解成句子如下：cat seat mice, 或者 cats eat mice ，请给出算法，在给定对照表和字符串后，将它分解成对应单词组合。
一、索引简介 再来老生常谈一番，什么是索引呢？数据库索引与书籍的索引类似。有了索引就不需要翻整本书，数据库可以直接在索引中查找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，这能使查找速度提高几个数量级。 然而，使用索引是有代价的：对于添加的每一个索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为，当数据发生变动时，MongoDB不仅要更新文档，还要更新集合上的所有索引。因此，MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上
函数式编程的精髓就在于，我们可以用好多好多小小函数，搭搭搭，组成一个个大函数，最终写出整个程序来。比如我们想写一个函数
具体数据需要我们从数据库中查询，因为我这边业务还未完成，所以显示的数据为：“该分组下没有参数”。
译者注：本篇内容由MongoDB官方从'2020.12.23'开始更新，处于未完成的状态。
题目理解: 2~9相对应的映射到的字母，获得它所能组成的(((所有的)))字母组合.注意，1什么都没有，1不用算. 比如输入的是23，就是2与3进行组合，并且组合成的数组每一个数组的下标是两个字符的。。。。。 例如输入234，那就是先23进行组合，组合成的数组又与4进行组合，然后输出的每一个数组1的下标是3个。以此类推。。。。。
shell中数组的定义是使用 小括号来表示的，其中数组元素之间用空格作为分隔，比如：
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