MongoDB数据库是现在使用较为广泛的数据库，但是使用它都是需要一定的应用环境，在实际的开发环境之中，传统的关系型数据库依然是使用的主体，因为这样的数据属于结构化数据，而MongoDB这样的NOSQL数据库只是一个辅助，与Node.JS结合的时候它就是主力。
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
数据库的作用 数据库的作用是保存并灵活运用数据（图 2.25）。除此之外，其作用还包括从保存的数据中找出与所指定条件相符的数据。另外，数据库还能把多条数据连在一起，把它们作为一个数据取出。 打个比方，已知与特定传感器相关的 ID，测量时间，以及温度传感器的值。光凭这些数据，是无法理解数据指的是哪个房间的温度的。因此就需要传感器的 ID 以及跟房间名字有关的数据。把这两条数据加在一起，才能知道某房间的温度。 图 2.25 展示的是一个叫作 RDB（关系数据库）的数据库。最近，除了 RDB 以外还出现了一种叫作 NoSQL 的数据库。 RDB 用一种叫作 SQL 的专门用来操作数据库的语言来保存和提取数据。另一方面， NoSQL 则是用 SQL 以外的各种方法来操作数据库。 本书还会介绍键值存储（ Key-Value Store，简称 KVS）和文档型数据库等种类的数据库。
mongodump是MongoDB自带的备份工具，用于将MongoDB的数据导出到一个指定的目录中，以便后续恢复。下面是mongodump命令的参数说明：
创建集合分为两步，一是对对集合设定规则，二是创建集合，创建mongoose.Schema构造函数的实例即可创建集合。
今天我们学习一种新的NoSQL数据库，叫做Redis。Redis是一种基于键值对（key-value）的NoSQL数据库。Redis与其它数据库相比，不同的是Redis的值可以存储多种数据类型。它们具体包括：string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset(有序集合)、Bitmaps（位图）、GEO（地理信息定位）等。除此之外Redis还会将数据保存到内存中，所以Redis数据库地读写性能非常高。这时可能有人会说，那Redis岂不是很不安全，因为保存在内存中的数据是不安全的，如果碰到突然断电或者系统故障的话，那保存到Redis中的数据岂不是就要丢失了。在这一点上，我们恰恰不用担心，因为Redis为我们提供了快照和日志等方式，来允许我们将内存中的数据保存到硬盘上，这样当遇到上述故障重Redis时，Redis就会重新从硬盘加载已经保存好的数据，重新加载到内存中。除了上述功能外，Redis还提供了很多附加的高级的功能。如键过期、发布订阅、事物、流水线、Lua脚本等功能。下面我们看一下Redis中的特性。
本文来自获得《2021MongoDB技术实践与应用案例征集活动》入围案例奖作品 作者：张先明 1. 背景介绍 成立于上个世纪 50 年代，有 60 多年历史的某中心（以下简称“中心”）所提供服务的属性是软科学；中心服务提供的产品是大量面向专业的，高质量的专业技术报告。如何更好的利用这些海量的文献以促进工作发展，是一个中心要面对的问题。 为此，信息化部门开始着手建设“信息资源共享系统”（以下简称“系统”）。系统的建设目 标与意义是： 在单位内部，开展不同部门之间的信息资源的共用，以便达到合理的资源配置；
mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。 和memcached更为接近的是redis。它们都是内存型数据库，数据保存在内存中，通过tcp直接存取，优势是速度快，并发高，缺点是数据类型有限，查询功能不强，一般用作缓存。在我们团队的项目中，一开始用的是memcached，后来用redis替代。 相比memcached： 1、redis具有持久化机制，可以定期将内存中的数据持久化到硬盘上。 2、redis具备binlog功能，可以将所有操作写入日志，当redis出现故障，可依照binlog进行数据恢复。 3、redis支持virtual memory，可以限定内存使用大小，当数据超过阈值，则通过类似LRU的算法把内存中的最不常用数据保存到硬盘的页面文件中。 4、redis原生支持的数据类型更多，使用的想象空间更大。 5、前面有位朋友所提及的一致性哈希，用在redis的sharding中，一般是在负载非常高需要水平扩展时使用。我们还没有用到这方面的功能，一般的项目，单机足够支撑并发了。redis 3.0将推出cluster，功能更加强大。
常用基本数据类型：nullnull用于表示空值或者不存在的字段：{"data":null}布尔型布尔类型只有两个值，true和false：{"data":true}、{"data":false}字符串字符串类型的数据是由UTF-8字符组成：{"data":"pingan"}正则表达式查询时，使用正则表达式作为限定条件，语法和javascript的正则表达式一样：{"data":/pingan/i}对象id对象id是一个12字节（24字符）的ID，是文档的唯一标识。{"data":ObjectId()}数值s
欢迎回到数据库深度探索，在这里我们将与数据库领域的工程师、构建者和领导者进行一对一的交流。最近，我们采访了来自MongoDB的Richard Kreuter。
自从MongoDB切换到WiredTiger存储引擎后，默认生成的文件名称、格式以及空间分配规则等与早期MMAPv1存储引擎有了很大不同。为了更好的实施数据迁移、备份恢复甚至数据修复等工作，我们需要了解WiredTiger存储引擎在磁盘上生成的文件及其内容。
前面一至四篇我们学习了如何使用 python 来获取网页并将网页中的有效数据解析出来，当获取到有效数据以后，不可能将数据放在内存中，一旦系统出现问题辛辛苦苦获取的数据都付诸东流了，此时需要考虑数据持久化的事情，数据持久化我们有两种选择一是将数据保存在文件中「比如 txt 文件或 execl 文件」，另一种是将数据保存在数据库中。
创建集合分为两步，-是对对集合设定规则，二是创建集合，创建mongoose.Schema构造函数的实例即可创建集合。
最近运维中时常涉及到MongoDB的维护工作，今天详细梳理下MongoDB数据存储方面的内容。首先需要深入了解的一个概念：Memeory-Mapped Files 通过上图可以看出MongoDB数据库
在对于爬取数量数量较少时，我们可以将爬虫数据保存于CSV文件或者其他格式的文件中，既简单又方便，但是如果需要存储的数据量大，又要频繁访问这些数据时，就应该考虑将数据保存到数据库中了。目前主流的数据库有关系性数据库MySQL，以及非关系性数据库MongoDB和Redis等。这里我先来讲讲MySQL。
随着5G的到来，访问网络越来越方便，但是不可否认的是，我们总会遇到断网的时候，在这个时代，断网有时候比停水，停电更让人揪心。
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 是非关系型数据库，也就是nosql，存储json数据格式会非常灵活，要比mysql更好，同时也能为mysql分摊一部分的流量压力。另外呢，对于非事务的数据完全可以保存到MongoDB中，这些数据往往也是非核心数据。
从本月起，我们将从逻辑正确、内容完整的角度全面介绍WiredTiger存储引擎，推出WiredTiger存储引擎系列文章。由于源码体量很大，通读工作量巨大，细节之处如有问题和错误，欢迎大家指出。
ongoimport -h 127.0.0.1:27017 -d xx -c xx C:\xx\xx\Desktop/test.json
祝大家新年快乐，今天看到的文章然后就翻译了一下，涉及到的技术点都很简单，算是一篇水文，而且我对文章的改动比较大，但是还希望能给你带来一点帮助。
当我们从 MongoDB 获取数据的时候，我们通过 cursor 来操作，读操作会被延迟到需要实际数据的时候才会执行。
到目前为止，你都是把MongoDB当做一台服务器在用，每个mongod实例都包含应用程序数据的完整副本。就算使用了复制，每个副本也都是完整克隆了其他副本的数据。对于大多数应用程序而言，在一台服务器上保存完整数据集是完全可以接受的。但随着数据量的增长，以及应用程序对读写吞吐量的要求越来越高，普通服务器渐渐显得捉襟见肘了。尤其是这些服务器可能无法分配足够的内存，或者没有足够的CPU核数来有效处理工作负荷。除此之外，随着数据量的增长，要在一块磁盘或者一组RAID阵列上保存和管理备份如此大规模的数据集也变得不太现实。如果还想继续使用普通硬件或者虚拟硬件来托管数据库，那么这对这类问题的解决方案就是将数据库分布到多台服务器上，这种方法称之为分片。
GridFS 用于存储和恢复那些超过16M（BSON文件限制）的文件(如：图片、音频、视频等)，如果没有超过16m大小可以将数据保存在BSON数据中。 GridFS 也是文件存储的一种方式，但是它是存储在MonoDB的集合中。
标签是一种用于描述和分类博客内容的元数据，它可以帮助读者快速找到感兴趣的主题，也可以提高博客的搜索引擎优化（SEO）。然而，手动为每篇博客文章添加合适的标签是一件费时费力的工作，有时候也容易遗漏或重复。本文将介绍如何使用Puppeteer这个强大的Node.js库来构建一个博客内容的自动标签生成器，它可以根据博客文章的标题和正文内容，自动提取出最相关的标签，并保存到数据库中。
随着大数据和人工智能技术的快速发展，对于大规模数据的处理需求日益增多。NoSQL数据库作为一种新兴的数据存储解决方案，具有高可扩展性、高性能和灵活性数据模型等优势，已经在许多行业得到广泛应用。传统的关系型数据库在处理海量数据时可能会遇到性能瓶颈，而NoSQL数据库则提供了一种可扩展性强、适用于非数据重构的解决方案。本文将介绍如何使用Python将网页数据保存到NoSQL数据库，并提供相应的代码示例。
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。
它们对应于四种 BLOB 类型，并具有相同的最大长度和存储要求。 BLOB 和 TEXT 类型之间的唯一区别在于对 BLOB 值进行排序和比较时区分大小写，对 TEXT 值不区分大小写。
95道MongoDB面试题（含答案），1万字详细解析！
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。
最近一直使用morphia，给mongo数据查询带来很多遍历，但是最近项目遇到了一个严重的问题，在从Mongo数据库中查询Map<String, List<Object>>字段时，针对value值为空list时(即[ ])，竟然读到数据的严重问题，具体描述如下：
admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
随着互联网+大数据时代的来临，传统的关系型数据库已经不能满足中大型网站日益增长的访问量和数据量。这个时候就需要一种能够快速存取数据的组件来缓解数据库服务I/O的压力，来解决系统性能上的瓶颈。
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据库管理系统，它主要用于存储和检索数据。Redis支持各种数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合、哈希表等，而且它可以在内存中高效地执行读写操作。Redis还提供持久性选项，以便将数据保存到磁盘上，以便在服务器重新启动时恢复数据。Redis通常用于缓存、会话存储、队列系统等应用，因为它的读写性能非常高。
SQL 标准定义的四个隔离级别为： read uncommited ：读到未提交数据 read committed：脏读，不可重复读 repeatable read：可重读 serializable ：串行事物
一个MongoDB可以建立多个数据库，MongoDB默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。
今天我们将学习Mongoose，什么是Mongoose呢，它于MongoDB又是什么关系呢，它可以用来做什么呢，介绍Mongoose之前，我们先简单了解一下MongoDB。
MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个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。
其中，'localhost'是MongoDB服务器的主机名，27017是服务器的端口号。
“ 前面的文章里爬取了豆瓣上女神王祖贤的海报和对应的评论（传送门），今天来把坑填上，处理MongoDB数据，生成词云”
MongoDB是一种流行的数据库，可以在不受任何表格schema模式的约束下工作。数据以类似JSON的格式存储，并且可以包含不同类型的数据结构。例如，在同一集合collection 中，我们可以拥有以下两个文档document：
这是经典的主从分布式爬虫结构图，图中的控制节点ControlNode就是上面提到的master，爬虫节点SpiderNode就是上面提到的slave。下面这张图展示了爬虫节点slave的执行任务示意图
一、特点 学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？ 传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库，我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
作者：Slavik Dimitrovich 摘自：infoq 关系型数据库到底有什么问题？ 正如你们中的很多人可能已经知道的，关系型数据库（RDB）技术自从1970年代就已经存在，直到1990年代末一直是结构化存储的事实标准。RDB几十年来很出色地支持了高度一致性事务的工作负载，并依然保持强劲。随着时间的推移，该项古老的技术为应对客户的需求获得了新的能力，比如BLOB存储、XML/文档存储、全文检索、在数据库中执行代码、使用星形数据结构的数据仓库、以及地理空间扩展。只要一切都能挤进关系型数据结构的定义中，并
mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。
集群间如何实现session共享【面试+工作】 一、引言 针对企业，为了应对庞大的用户访问压力，目前大多数大型网站服务器都采用集群部署的方式；针对个人，仅一台服务器而言，也会安装多个tomcat进行错时更新，保证更新后台业务时服务不断开，即模拟了集群的运行方式。在此集群中，我们就不得不考虑一个用户鉴权的问题，即在不同服务上如何保证用户均已登录，并能获取相同的用户登录信息。 二、Java Web推荐的（公认的）用户鉴权机制 说此部分之前先了解几个概念： 1.请求，即Request，指客户端向服务器发送的信
现在的分布式项目基本都会用到redis和mongodb，可是redis和mongdb到底有什么不同呢，今天我就基于我们公司的项目来具体介绍一下redis和mongodb的各自的应用场景。
是的。MongoDB Atlas是一种云托管的数据库即服务。有关更多信息，请访问MongoDB Atlas文档。
Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能(NOSQL)的key-value数据库,Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。(Vmware在资助着redis项目的开发和维护)
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