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。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（一） 主要内容：CRUD操作简介，插入文档，查询文档。 CRUD操作包括创建、读取、更新和删除文档。 创建操作 执行创建或者插入操作可向集合中添加文档。如果集合不存在，插入操作会创建此集合。 MongoDB提供下列方法向集合中插入文档： db.collection.insert() db.collection.insertOne() 3.2版本新增 db.collection.insertMany(
MongoDB是一种面向文档的数据库，因此在进行数据建模时，其与传统的关系型数据库有所不同。MongoDB支持多种数据关系建模方法，包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。
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。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档，MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息，请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
【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
《「一起学」》系别终于启动了，这个系列我主要会「按照我学习的思路」，给大家更新一下，为的是「学习方法和思路」，当然重要的还有知识，以及 moon 平常是怎么学习一个新的技术的
这里第一句话很关键，文档上说，mongoDB 是一个「文档型数据库，旨在简化开发和扩展」。
MongoDB是一种NoSQL数据库，具有灵活的数据模型。在MongoDB中，文档是最基本的数据单元，它可以包含任意数量的字段和嵌套文档。
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 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统，MongoDB 是由 C++ 语言开发，旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下，通过添加更多的节点，可以保证服务器性能。
MongoDB为文档集合中的任何字段提供完整的索引支持 。默认情况下，所有集合在_id字段上都有索引，应用程序和用户可以添加其他索引以支持重要的查询和操作。
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。
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。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作，我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的，后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB，使用了几个月的时间后，由于数据库服务非常不稳定，再加上无人看管，同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库，最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验，所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制，保证数据库中数据的合法。
MongoDB 将文档存储在集合中，集合类似于关系数据库中的表，除了集合之外，MongoDB还支持：
是 mongodb 的最小数据集单位，是多个键值对有序租户在一起的数据单元，类似于关系型数据库的记录
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：
你有没有MongoDB数据库的性能问题？常见的情况是运行查询时突然出现性能问题。显而易见的第一个解决方案是，“让我们创建一个索引！” 虽然这在某些情况下有效，但在尝试优化MongoDB时还需要考虑其他选项。
MongoDB Manual (Version 4.2）> MongoDB CRUD Operations
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。
总结：MongoDB 可以每行数据的结构都不同，支持非结构化数据。 区别于 传统的严格结构化数据。
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常用数据库,通常面试都会说用SQLite 嵌入式数据库是轻量级的，独立的库，没有服务器组件，无需管理，一个小的代码尺寸，以及有限的资源需求。目前有几种嵌入式数据库，你可以在移动应用程序中使用。让我们来看看这些最流行的数据库。 Berkeley DB Berkeley DB是由美国Sleepycat Software公司开发的一套开放源代码的嵌入式数据库管理系统（已被Oracle收购），它为应用程序提供可伸缩的、高性能的、有事务保护功能的数据管理服务。 Berkeley DB（BDB）是一个高效的嵌入式
(注：最近我发现MONGODB 的文字，大家好像不大感兴趣，不知道是大家的公司不使用MONGBDB 还是由于MONGODB 太稳定，所以就忽略了，其实MONGODB 可以聊的话题和使用的范围很大，有的公司可能主力数据库就是MONGODB 所以MONGODB 确实不是可有可无的)
MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，它以其灵活性和可扩展性而闻名。MongoDB的数据模型是基于文档的，这意味着数据被组织成文档，而不是传统的表格。
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：
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。
MongoDB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。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它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，如果用一句话来概括的话：MongoDB是一个高可用、分布式、灵活模式的文档数据库，用于大容量数据存储。
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。
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？
向量搜索引擎是数据库一个重要的新增功能，它面临着扩展性、垃圾回收、并发性、磁盘利用效率和组合能力等多方面的架构挑战。本文将介绍DataStax如何在Astra DB和Apache Cassandra中添加这些功能。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作（三） 主要内容： 原子性和事务（Atomicity and Transactions），读隔离、一致性和新近性，分布式查询（Distributed Queries），分布式写操作，模拟两阶段任务提交，在副本集中执行配额读取 1 原子性和事务（Atomicity and Transactions） 在MongoDB中，写操作在单文档级别具有原子性，即使修改一个文档中的多个嵌入式文档也是如此。 当一个写操作修改多个文档时
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。
相信很多同学对MongoDB这个非关系型数据库都应该挺熟悉的，在一些高性能、动态扩缩容、高可用、海量数据存储、数据价值较低、高扩展的业务场景下MongoDB可能是我们的首选，因为MongoDB通常能让我们以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）。接下来的一个月博主将会从基础出发，编写一个关于使用MongoDB从入门到实战的相关教程，该项目后端使用的是.NET7、前端页面使用Blazor、使用MongoDB存储数据，更多相关内容大家可以看目录中的MongoDB从入门到实战的相关教程。该系列教程可作为.NET Core入门项目进行学习，感兴趣的小伙伴可以关注博主和我一起学习共同进步。
链接：https://www.sea-ql.org/blog/2022-11-10-whats-new-in-0.10.x/
在过去的几年里，Rust在程序员中获得了热情的追随。技术趋势来来往往，因此很难区分新事物带来的兴奋与技术优势带来的兴奋，但RT-Thread社区开发人员Liu Kang认为Rust是一种真正设计良好的语言。Kang说，Rust旨在帮助开发人员构建可靠、高效的软件，它从一开始就是为了这个目的而设计的。在本文中，Kang演示了Rust的许多关键特性，这些特性正是Rust适合嵌入式系统的原因。
MongoDB 是一个非关系型数据库（NoSQL）。它拥有很多优秀特性，例如高性能、高可用、支持丰富的查询语句、无需预定义数据模型和水平可伸缩等，这些特性使它受到众多开发者的青睐。
嵌入式C语言和普通C语言在语法上几乎没有差别，其主要差别在于普通C语言的运行环境是OS之上，有很多的标准库函数支撑调用，分配的内存是电脑的内存，其处理器就是电脑的CPU；而在嵌入式环境中，会涉及到底层的硬件，而硬件本身是没有标准库可以调用的，因而就需要开发者使用C语言编程调试硬件，使其可以工作，对于开发某一款芯片，有针对的编译器（或者交叉编译环境），可以分配的内存则是芯片的RAM、Flash，处理器则是芯片自身带的MCU，例如ARM、DSP等。
MongoDB的引用式数据模型是一种将数据拆分为多个文档的方法，用于管理大量数据或需要频繁更新的数据。引用式数据模型使用一个文档来引用另一个文档，而不是将所有数据存储在单个文档中。
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。
INTO子句和主机变量仅在嵌入式SQL中使用。它们不在动态SQL中使用。在动态SQL中，%SQL.Statement类为输出变量提供了类似的功能。在通过ODBC、JDBC或动态SQL处理的SELECT查询中指定INTO子句会导致SQLCODE-422错误。
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。
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：
有了Mock服务器和Excel的文档说明后，相信大家的沟通效率会比以前提升很多，但仍然被沟通占据着绝大部分开发时间，常常遇到的情况会有：
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。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它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。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作（四） 1 查询方案（Query Plans） MongoDB 查询优化程序处理查询并且针对给定可利用的索引选择最有效的查询方案。然后每次执行查询时，查询系统使用此查询方案。 查询优化程序仅缓存可能有多种切实可行的方案的查询计划。 对于每一个查询，查询规划者在查询方案高速缓存中搜索适合查询形式的查询方案。如果没有匹配的查询方案，查询规划者生成几个备选方案并在一个实验周期内做出评估。查询规划者选择获胜的方案，创建包含获胜
该文介绍了如何利用C语言实现字符串的反转、检查字符串中的特定字符、字符串替换以及字符串比较等操作。同时，文章还介绍了如何使用C语言中的指针、数组和结构体等数据结构来实现字符串操作，并给出了相应的示例代码。
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