MONGODB 所以MONGODB 确实不是可有可无的) 今天开发一个美女，她刚开始使用MONGODB，所以会经常问我问题，例如为什么 update 无法更新数据，我过去看了看，原来数据中包含了嵌套和数组...要说清楚这个问题，其实这就牵扯到一些MONGODB 的document 设计的问题，这里有一个经常被问到的问题，是嵌套好，还是数组好，我应该在设计中多用嵌套，还是多用数组。...个人领会，MONGODB collection 的设计，要考虑后期的查询便利性和数据更改的便利性，太复杂的多层嵌套数组，是不利于MONGODB 的查询和分析的。...而如果我们要将其他符合条件的数组嵌套也都更改过来，其实就没有那么好做了，如果我们在cisReport那层不只有一个数组的情况下，我们将更难的处理这样数据的更改（详情请参加上面的占位符的限制） 所以MONGODB...中的设计，尽量避免大量的多层的嵌套数组，这样给查询和更新数据都提高了难度。
如果在mongodb中存在如下数据 { audit:{ experts:[{expertId:"1",result:"success",........{expertId:"2",result:"success",......} ] } } 如果是 需要查询数组需要查询...这就需要用到mongodb查询符号"$elemMatch" "audit.experts" : { "$elemMatch" : { "expertId" : "1"..., "result" : "success" } } 由于是嵌套了几层查询，所以当数据量很大时效率不高，这时需要创建一个联合索引 {“audit.experts.expertId...”:1,“audit.experts.result”:1}； 由于该索引mongodb默认不会被使用，所以需要使用hint方法来强制其使用索引。
mongodb aggregate多表联查多阶数组嵌套查询实现 多个表的关系如下： 比如某市的中学信息数据库 聚合查询 方法一 思路： 1....$unwind 拆解 Array $group 根据_id 重新组合成Array 3.最后将主表的属性重新连接 优点：在对mongodb 不熟悉的情况下，最容易想到的方法 缺点：要进行多次的stage，...$lookup 可以支持pipeline 是否可是在$lookup 嵌套$lookup 呢 3.答案是显而易见的 优点：极大的减少的代码的数量 缺点：对$lookup理解不够深，可能不会想到这么用（）...个人建议多看看mongodb的官方文档 lookup let aggregate=[ { $lookup: { from: "class",
4 对于硬件的依赖，MONGODB 与其他数据库相比对于内存的依赖更为重要，并且一个好的IOPS的磁盘系统也是一个必需品，所以要想MONGODB 表现好，必须提供更大的内存和更好的磁盘系统。...通常的使用的方式，将多个表融合到一个COLLECTION 中并通过 嵌套的方式在DOCUMENT 中体现。...这里我们以设计的角度来看看如何将这些信息存放到MONGODB中 1 链接大法 使用连接的思路和传统数据库设计类似，这里面可以设计成四个COLLECTIONS 1 客户信息集合 2 产品信息集合...O_disabled”:订单退货或作废, P_info：[1,2,3,4,5,6,6]， O_id: 客户ID｝ 上面的设计将订单和产品的关系表融合到了订单信息中，并且利用数组...这里围绕MONGODB的 链接还是嵌套还需要针对嵌套层数过多的问题的理解和数组中元素过多和修改以及添加的问题的理解。
因为是用 JSON 存储，而 JSON 又可以表示复杂的数据结构，比如字段可以存数组，字段可以嵌套字段，而且可以存很多字段。换做 MySQL，则需要设计几张表来存。...MongoDB 缺点 （1）目前 4.0 以前不支持多文档事务。 结合 MongoDB 文档模型内嵌数组、文档的支持，目前的单文档事务能满足绝大部分开发者的需求。...不能存储数组、嵌套字段等格式的数据。 （2）扩展表结构不方便。 操作不存在的列会报错，而增加列又需要执行 SQL 语句才行。...（3）占用内存高。 关系型数据库在对大量数据的表进行统计之类的运算时，占用内存会很高，因为它即使只针对某一列进行运算，也会将整行数据从存储设备读入内存。...另外也解决了部分存储格式的问题，因JSON 可以表示数组，还可以嵌套字段存储。 列式存储型 比如 HBase，按照列来存储数据，解决了大数据场景下的 I/O 问题。
Documents MongoDB 的文档可以理解为关系型数据库（Mysql）的一行记录 MongoDB 将数据记录为 BSON 格式的文档 BSON 是 JSON 文档的二进制表示，但它支持的数据类型更加丰富...fieldN: valueN } 字段的值可以是任何 BSON 数据类型，比如：其他文档、数组、文档数组 小栗子 var mydoc = { _id: ObjectId("...访问文档里面的数组 "." 数组小栗子 假设有一个文档，想取 contribs 字段的第三个值 { ......更多查询数组字段的方法后面展开详解 访问文档里面的嵌套文档 "." 嵌套文档小栗子 { ......更多嵌套查询的方法后面展开详解 字段值的限制 对索引字段的最大长度有限制（后面更新文章再更新这里） 文档的限制 文档大小限制 最大 BSON 文档大小为 16 mb 最大文档大小有助于确保单个文档不能使用过多的内存
使用规范与限制 MongoDB 灵活文档的优势 灵活库/集合命名及字段增减 同一字段可存储不同类型数据 Json 文档可多层次嵌套文档 对于开发而言最自然的表达 MongoDB 灵活文档的烦恼...@#%^&*()-+ 最佳实践 集合命名只包含下划线和小写英文字母 如: students_books 1.3 Bson 单文档的大小及嵌套限制 单文档不超过16 MB 嵌套不能超过100 层 如果单条记录超过...MongoDB 如果索引字段是数组，那我们可以理解为对每个数组元素创建索引。如果要是多个数组字段建组合索引，就意味着它可能会产生笛卡尔级数据量的索引。...尽量避免对数组字段创建索引 前面说过，对存储数组的字段创建索引，实际上是多数组每个元素创建索引，同时，字段值更新也同步更新索引字段。...Date 类型 MongoDB 底层以 BSON 存储而按照 BSON Date/Time 数据类型定义日期时间被称为 UTC 时间，故业务计算时需注意与本地时间进行转换： 获取当前本地时间 Date
MongoDB使用分片键来确定如何将文档分配给特定的分片。当执行查询时，MongoDB会根据分片键将查询路由到相应的分片上。 6. 问题：在MongoDB中如何处理事务？...问题：MongoDB中的$elemMatch操作符有什么作用？如何使用它？ 答案：MongoDB中的elemMatch操作符用于在嵌套数组字段中查询满足多个条件的元素。...例如，如果我们有一个包含嵌套文档的数组字段items，每个文档都有price和quantity字段，我们可以使用以下查询语句来查找价格大于10且数量小于5的项：db.collection.find({...此外，它还支持在内存中缓存热点数据，以提高读取性能。 21. 问题：MongoDB的架构是怎样的？它如何支持高并发和可扩展性？ 答案：MongoDB采用分布式、面向文档的架构。...MongoDB中的数据结构是面向文档的，每个文档都可以有不同的字段和值。字段名可以是字符串，值可以是任何BSON支持的数据类型。MongoDB还支持嵌套文档和数组字段，允许存储复杂的数据结构。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值（key=>value）对组成。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 使用文档的优点是： 文档（即对象）对应于许多编程语言中的内置数据类型。...嵌入式文档和数组减少了对昂贵连接的需求。 动态模式支持流畅的多态性。 Ps：MongoDB 将文档存储在集合中。集合类似于关系数据库中的表。...：MongoDB支持多个存储引擎：WiredTiger 存储引擎（包括对静态加密的支持 ）、内存存储引擎。...不过需要注意的是： 不同的数据库拥有独立的权限，即使在磁盘上，不同数据库也放在不同的文件中； MongoDB 中有三个特殊的数据库：admin（可以看做“root”数据库）、local（本地数据库...revieved:false } # 一个嵌套的例子： { name:"lemo", age:"12", address:{ city:"suzhou",
背景： 1,golang自带的json解析库encoding/json提供了json字符串到json对象的相互转换，在json字符串比较简单的情况下还是挺好用的，但是当json字符串比较复杂或者嵌套比较多的时候...，就显得力不从心了，不可能用encoding/json那种为每个嵌套字段定义一个struct类型的方式，这时候使用simplejson库能够很方便的解析。...从文件中读入一个巨大的json数组用json.Decoder json.Decoder会一个一个元素进行加载，不会把整个json数组读到内存里面 从文件中读入json流用json.Decode 本来就以...[]byte存在于内存中的用json.Unmarshal
{"data":3.33}，表示Double类型{"data":NumberInt("3")}，表示Int类型{"data":NumberLong("3")}，表示Long类型数组数据列表或者数据集都可以表示为数组...数组的元素可以是数值、字符串等等其他基本数据类型，元素之间用英文逗号分隔开。...{"data":[1,2,3]}、{"data":["a","b","c"]}日期日期被存储为自新纪元以来经过的毫秒数，不存储时区：{"data":new Date()}内嵌文档文档可以嵌套其他文档，被嵌套的文档作为父文档的值...数据库： 在MongoDB中，多个文档组成集合，而多个集合可以组成数据库，一个MongoDB实例，可以承载多个数据库，每个数据库拥有0个或者多个集合。...local：这个数据库永远都不可以复制，且一台服务器上的所有本地集合都可以存储在这数据库中。 config：MongoDB用于分片设置时，分片信息会存储在config数据库中。
说明 除了其他的属性之外，tags字段采用了嵌套文档数组的结构； 每一个元素都对应了一个tag对象，包含 tagName/tagValue/tagType几个字段。 然后是查询的模式： ?...然而，在整个执行过程中(executionStats)，出现了内存排序(SORT)。...在索引的匹配中，只能单键命中tags.tagName: “pipeline” 这一个条件，那么由于 tags是一个嵌套文档的数组， 对于上面的查询，语义上是指那些 包含某个元素 可命中tagName，且包含某个元素...但 MongoDB 在嵌套数组索引的构建上是按照同一个元素的字段组合去构建的。...关于这点，可以参考下面的地址： https://docs.mongodb.com/manual/core/index-multikey/#multikey-embedded-documents 对于数组元素的条件匹配
嵌入式文档的设计在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。...嵌入式文档和数组的使用MongoDB中的嵌入式文档和数组是一种强大的工具，可以用来存储和操作复杂的数据结构。...嵌入式文档的使用在MongoDB中，可以将嵌套的文档嵌入到其他文档中，以组成更复杂的数据结构。...数组的使用在MongoDB中，数组可以包含嵌套的文档和其他数组。这使得可以轻松地存储和操作复杂的数据结构，如列表、多级目录和树形结构。...通过使用数组，可以轻松地添加、删除和更新联系方式，同时保持文档结构的一致性。
可以是普通的整型、字符串，可以是数组，也可以是嵌套的子文档，使用嵌套的好处是在MongoDB中仅需一次简单的查询就能够获取到你所需的数据。...在电商配套的物流领域，可以将一个快递的物流信息直接嵌套在以商品id为唯一索引的文档中，一次查询就可以获取完整的快递流向信息。MongoDB查询还提供了非常丰富的操作符，在查询中组合使用效率倍增。...MongoDB集合在创建时默认就基于_id字段创建了唯一索引，数据插入时会检查_id字段的唯一性，MongoDB可以在包括数组中字段或嵌套文档中的字段几乎任意字段上创建索引（一般为二级索引），大大提高了查询效率...在内存足够的情况下，索引会被加载到Cache中，如果执行的查询是索引覆盖的（https://docs.mongodb.com/manual/core/query-optimization/#read-operations-covered-query...），其性能甚至可以媲美Redis等内存数据库等。
（比如：将网页标题、作者、内容分别存储到不同的collections中） 非规范化存储：-这种方式将若干对象数据，以嵌套的方式存储到单个文档中。它在读取数据的时候表现更好，但在写入时会变慢。...一对多关系 与RDBMS相比，在MongoDB中对“一对多”关系建模需要进行更细粒度的设计。许多初学者陷入将文档数组嵌入父文档中的陷阱。...在DbSchema中，您还可以为MongoDB创建外键，当然仅在本地创建，只用于设计目的。 ? 2.4.智能索引 为了保持数据库的良好性能，有必要建立智能索引，这将简化写入和读取操作。...知道MongoDB的索引优势和局限性非常重要，MongoDB保留用于排序操作的内存限制为32MB。...如果你不使用索引，则排序时数据库将被迫将所有排序文档hold在内存里面，如果达到32M的限制，则数据库将返回错误或空集。
因此，本章后面的内容将以B-Tree为核心来分析MongoDB是如何将文档数据在磁盘和内存间进行流传以及WiredTiger存储引擎的其它高级特性。...图：WiredTiger在内存上的数据结构 上图是WiredTiger在内存里面的大概布局图，通过它我们可梳理清楚存储引擎是如何将数据加载到内存，然后如何通过相应数据结构来支持查询、插入、修改操作的。...包含集合中的真正数据即keys/values和指向父页的home指针； 内存上的leaf page会维护一个WT_ROW结构的数组变量，将保存从磁盘leaf page读取的keys/values值，每一条记录还有一个...cell_offset变量，表示这条记录在page上的偏移量； 内存上的leaf page会维护一个WT_UPDATE结构的数组变量，每条被修改的记录都会有一个数组元素与之对应，如果某条记录被多次修改，...内存上的leaf page会维护一个WT_INSERT_HEAD结构的数组变量，具体插入的data会保存在WT_INSERT_HEAD结构中的WT_UPDATE属性上，且通过key属性的offset和size
图-1 场景图-机场 针对MongoDB中数据库字段的存储字符长度的疑问，本文采用提出问题假设，描述使用场景，给出对应的接入方案的方式，探讨MongoDB数据建模中字段存储和展示相关的问题，为基于MongoDB...基于MongoDB是基于内存的文档数据库，出于节约内存存储的考虑，MongoDB中的集合字段是否应该越短越好。如果字段越短越好那就失去了字段本身的语义化作用。...介绍一个架构新词-BFF（这个和微服务也有关系） 这一层基于外部接口做业务，业务数据持久化到MongoDB，那么在node程序层面就会出现如何将业务变量的命名字段和MongoDB数据库集合的字段相互对应...node采用其本身规范，在MongoDB存储时，程序内部映射为长度较短的key。MongoDb集合中存储为较短字符的字段。...图-3 嵌套数据集 { sku: "00e8da9b", type: "Audio Album", title: "A Love Supreme", description:
MONGODB 的想法是数据如果要被访问,他们就应该在一起,而不是分开他们. 在mongodb的应用中数组的应用中和索引之间的性能是成反比的....2 如果你的数据经常变动,并且有大量的无法评估的无边界的数组,则使用数组的设计方式,是不适合的....在建立索引的同时需要考虑索引的利用率,过多的使用率较低的索引会影响 1 写入的速度 2 Wiretiger 的数据处理的速度, 内存的消耗 MONGODB中对于多余的索引和空的或建立大量无用的collection...是比较反感的，我们尽量还是有效的利用内存和减少无用的collection的使用。...我们则不在将销售人员和销售的订单信息 以及销售的货品信息，在分成三个表，而是以查询为基础的设计模式，我们查询中是以订单为基础的的，其中订单包含商品的信息，以及销售人员的信息，则以显示信息为准的情况下，我们直接将这些信息，通过嵌套数组等方式组合在一起
MongoDb的设计原则建议多种对象以关联嵌套的方式组织在一个文档中，方便应用程序一次读取。 注意这里说的是建议，不是【必须】，因为有特定场景下，完全嵌套是不能满足存储需求的。...控制字段尽量不插入null值和空值，这样可以节约内存存储，MongoDb中的稀疏索引类型专门为【不是每个文档都有的字段】而设计。...那如何避免这种情况，我的方法是预估最大字段数，以20个字段为节点，多于20则采用嵌套document的设计方式组织document。 第三条准则 时间可以直接定义为格式化的时间，便于识别和查询。...也是考虑到内存优化。...所谓分桶优化，就是与其对每一条数据创建一个文档，我们可以把某一个时间段内的测量数据聚合到一起放到一个文档内，利用MongoDB提供的内嵌式数组或子文档特性 时间序列数据 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列
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