如果有人说我精通ORACLE ，MYSQL ，那我信，但如果有人说特别精通MONGODB 的原理以及源代码，那就真的佩服了。这方面的书比较少，所以说精通MONGODB 的原理，那真是比较不容易。
对于使用MongoDB的新人来说，它是一个NoSQL的文档数据库。 文档包括一组键值对并且是MongoDB中的基本数据单元。 它绝对是现在最受欢迎的nosql数据库之一。 它广泛接受并适合各种用途（尽管不是全部）。 在这篇文章中，我想简要介绍一下我过去几年因使用MongoDB的经验而总结的它好的地方、不好之处及拙劣的地方。 好的地方 以下是关于MongoDB的一些好的东西。 灵活的数据模型 在今天动态的用例和每一个变化中的应用程序中，拥有灵活的数据模型是一个福音。灵活的数据模型意味着没有预定义的模式，并且文
千呼万唤始出来。自从JetBrains在今年7月24日发布了IDEA 2019.2版本后，从9月份开始我便一直在关注此版本正式版的发布。JetBrains公司在9月中旬就对外公布了下一个主要版本 2019.3的Roadmap，而且马上就发布了第一个早期访问版本（ EAP 版本），因此我一直对它保持着关注。
与关系型数据库相比，MongoDB的优点： ①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度： 举例来说，在 传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例如通过ATM查看账户信息的 时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约” 的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积
MONGODB 已经走到了6.0，但大多数的公司使用MONGODB 可能都没有到5.0 这个版本，大多还在4.X 晃悠，偶然看到一篇关于 7大理由升级到6.0 的文字，翻译并分享，看看有什么需求促使我们升级到更高版本的MONGODB
MongoDB 因其灵活的文档模型、可扩展分布式设计广受开发者喜爱，在此基础上，MongoDB 4.0 推出了更强大的功能支持，目前4.0第一个RC版本已经发布，本文将介绍 MongoDB 4.0 核心的一些新特性。
举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的较精确值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“较精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定： 每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从节点可以使用“-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。
商品页面展示的数据很多，主要是商品的基本信息，比如名称颜色，商品介绍页，还有图片和视频展示，最要命的是不同类的商品的参数不同，比如电脑有内存，显卡，CPU等参数，衣服有尺码，男女等参数，口红有色号等参数
pip install 走公网到files.pythonhosted.org 跨境质量差，用内网源没问题
SQL（Structured Query Language）数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。
文章来源：https://severalnines.com/database-blog/battle-nosql-databases-comparing-mongodb-and-oracle-nosql
MongoDB和CouchDB都是基于文档的NoSQL数据库类型。文档数据库又称mdocument store，通常用于存储半结构化数据的文档格式及其详细描述。它允许创建和更新程序，而不需要引用主模式。移动应用程序中的内容管理和数据处理是可以应用文档存储的两个字段。
上一篇跟大家简单的介绍了一下 mongoDB 的特点，做了一个简单的入门，不知道大家是否还记得，不记得的小伙伴可以回顾一下《一起学》mongodb 之第一卷
导语 | 腾讯云MongoDB目前广泛应用于游戏、电商、ugc、物联网等场景，为了更好地为客户提供服务，腾讯数据库团队对MongoDB进行升级，诞生了青胜于蓝的腾讯云MongoDB 4.2版本，并且已经正式在腾讯云发布啦，让我们一起来看看新版有哪些亮点吧~ 一、 CMongo 介绍 MongoDB作为时下最流行的nosql数据库，是一款集高性能、分布式、易扩展等特性为一身的文档型数据库，同时其易用性和功能丰富程度是其他同类产品所不能比拟的。 CMongo是腾讯云数据库联合团队基于开源Mongo
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。
在不知道如何运行某个数据库的情况下，请不要在该数据库上运行基准测试。本篇案例很好的解释了原因。
MongoDB在2.4版中引入全文索引后几经迭代更新已经比较完美地支持以空格分隔的西语，但一直不支持中日韩等语言，社区版用户不得不通过挂接ElasticSearch等支持中文全文搜索的数据库来实现业务需求，由此引入了许多业务限制、安全问题、性能问题和技术复杂性。作者独辟蹊径，基于纯MongoDB社区版（v4.x和v5.0）实现中文全文搜索，在接近四千万个记录的商品表搜索商品名，检索时间在200ms以内，并使用Change Streams技术同步数据变化，满足了业务需要和用户体验需求。
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
MongoDB 4.4和5.0即将停止维护，是时候升级数据库软件了。下面简述升级的方法。
缓存已经成了项目中是必不可少的一部分，它是提高性能最好的方式，例如减少网络I/O、减少磁盘I/O 等，使项目加载速度变的更快。
分布式计算系统中的一个重要的优点是可靠性。一台服务器的系统崩溃并不影响到其余的服务器。
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
在 Python 操作 MongoDB 数据库（上） 这篇文章中，我们学洗了 MongoDB 数据库的安装运行和使用，以及用 Python 连接 MongoDB。我们建立的 books 引用的是一个 MongoDB 的集合对象，既然是对象，那么就有一些方法供我们使用，今天我们就来学习一下。
不管什么电商系统，商品详情页一定是整个系统中日均访问次数最高的页面之一.不难理解，用户购物，看商品详情不一定买，一定会看好多商品详情页货比三家.如果在设计存储时，没有考虑到并发，on sale 时，支撑商详页的商品系统必然是第一个被流量冲垮的系统
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
近期在 win10 系统的电脑上安装了 MongoDB 4.0.1 版本，发现比以前版本的安装简单很多了，基本上一路 next就可以使用了，不需要进行繁琐的设置了。
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
最近一段时间群里经常有人开始问MOGNODB 的问题，我觉得后面会开始在大量写一些MONGODB 的东西，原来从mongodb 3.2开始弄想起来也有6-7年时间了，相比传统的DBA 对于MONGODB 应该是非常了解和熟悉的，但是我错了，截止到现在，传统的DBA 对于MONGODB 一部分人还是一头雾水，时代不同了，不会MOGNODB 的DBA，如同你吃饭，只有刀叉，没有筷子，筷子更简单，更多变，适应的场景和变化更多，所以这是一个必备的技能，REDIS + MONGODB + MYSQL OR REDIS + POSTGRESQL + MONGODB 这属于DBA铁三角，不信你可以看看招聘信息。
BSON 全称是 Binary JSON, 和 JSON 很像，但是采用二进制格式进行存储。相比 JSON 有以下优势：
虽然Redis 支持持久化，但是Redis的数据存储全部都是在内存中，成本昂贵。建议根据业务场景只将高频热数据存储到Redis 中，其他低频数据可以使用es、mongoDb等存储方式，不仅节省内存成本，而且数据量小操作速度更快，效率更高。
SQL(结构化的查询语言)数据库是过去四十年间存储数据的主要方式。20世纪90年代末随着Web应用和MySQL、PostgreSQL和SQLite等开源数据库的兴起，用户爆炸式的增长。
作者 ｜ Miloslav Voloskov 译者 ｜ 平川 策划 ｜ 万佳 本文为实现可扩展架构提出了几个原则：使用合适的工具。不要把写入优先和读取优先数据库弄混了。什么东西都配置多份。要实现多份配置，就必须让它们保持无状态。不要让后端完成数据库的工作，那样总是更慢。 可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实，那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。 首先，要针对工作选择合适
可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实，那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。
NoSQL 数据库是非关系数据库，不使用结构化查询语言 (SQL) 进行数据操作。相反，他们使用其他数据模型进行访问和数据存储。SQL 数据库通常用于处理结构化数据，但它们可能不是处理非结构化或半结构化数据的最佳选择。
对于某些用例，当前存储设计是次优的。我们相信可以通过在”heap”操作和存储之间添加一个抽象层来进行改进。当前，存储设计基于按行组织页的假设：heapam.h假设：每个tuple只有一个元组头和一个数据区域，即包括HeapTuple及tuple逻辑操作的代码，比如delete、update、加锁。类似，执行器代码表示TupleTableSlot抽象层的元组，该抽象层下面是HeapTuple。2015年2ndQuadrant致力于在PG中实施列式存储项目，以下是根据实施过程中吸取的经验得出的计划。
Redis和MongoDB都是非常流行的NoSQL数据库。Redis通常用于缓存和高速读取，而MongoDB则适用于数据存储和快速检索。在这篇文章中，我们将介绍如何将Redis与MongoDB集成，以实现更好的性能和可伸缩性。
码匠是一款面向开发者的低代码平台，它可以帮助企业快速构建和部署应用程序，提高业务流程的自动化和数字化水平。在码匠平台上，数据源是一个重要的组成部分，它提供了丰富的数据连接和数据处理功能，能帮助用户轻松地获取和管理各种数据。本篇文章将为大家详细介绍码匠所支持的数据源。
(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)
上篇博文我们大话了一下，什么是NoSQL。我们对NoSQL有了一个全面的认识，从这篇博文开始，将带领大家走入MongoDB的世界，下面我们开始介绍MongoDB。
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。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 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
joepie91认为，MongoDB不仅存在诸多问题，而且并无突出之处。如果项目涉及用户账户或者两条记录之间存在某种关系，那么就应该使用关系型数据库，而不是文档存储；如果项目在使用Mongoose，那么也应该使用关系型数据库，因为Mongoose只是使用文档存储模拟了有模式的关系型数据库。因此，大多数情况实际上需要的都是一个关系型数据库。在这些情况下，PostgreSQL是个不错的可选方案。开发者可以使用查询构建器或ORM来简化使用过程，比如，在Node.js中，可以选用Knex、Bookshelf、Sequelize或Waterline。即使真得需要一个文档存储，那么也有比MongoDB更好的选项。另外，他也不认为MongoDB适合于创建原型，因为如果生产环境使用不同的数据库，则还需要重写所有的代码。总之，MongoDB并没有什么适用场景。它在技术上比不上其它可选方案，并没有提供真正有用的独有的特性，而且开发人员也无法确保数据一致性和安全。最后，joepie91指出，流行度并不等同于质量，只能说明产品有一个不错的市场团队：
我们很高兴发布了Meteor 1.4，这个版本的主要更新包括了Node和MongoDB，以及更加灵活的基于社区的发布流程。1.4的发布注重平台长期的稳定性，使得我们的工作能够让Meteor和更广泛的JavaScript生态结合，并且比先前更加融入社区。 这里是一些亮点：我们更新了Node到长期支持版本4.4.7。我们同样使用了最新的MongoDB 3.2.6。这个版本的MongoDB包括了性能优异的WiredTiger存储引擎，现在默认开启。我们还引入了一个灵活的方式到Meteor核心扩展包发布流程中去。这
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动优秀应用案例：MongoDB在七牛云的应用，作者李鑫。
谈到NoSQL数据库，MongoDB几乎是首先能被我们想到的一个。作为NoSQL最杰出的代表，从2009年MongoDB正式对外发布，到今年MongoDB走过了十年。十年来，“小绿叶”所代表的MongoDB已经在全球100多个国家拥有13400多个客户，在MongoDB的社区服务器总下载量超过6000万，过去的16个季度每个季度的净平均收益率超过120%，拥有1万多家企业版正式付费客户。根据MongoDB最新财报，新财年第一季度MongoDB的订阅和服务收入增长强劲，营收为8940万美元，同比增长78％。在中国市场，MongoDB同样表现优异，不仅拥有招商银行、泰康保险、国泰君安证券等头部用户，中国也是MongoDB下载量最高的国家。中国已经成为MongoDB最重要的市场之一。
MongoDB最明显的优势之一就是文档数据模型。它在模式设计和开发周期中均提供了很大的灵活性。用MongoDB文档可以很容易地处理那些不知道之后会需要哪些字段的场景。然而，有些时候当结构是已知的，并且能够被填充或扩充时，会使设计简单得多。这就是我们可以使用预分配模式的地方。
如果你已经完成了自己新的MongoDB应用程序的开发，并且现在正准备将它部署进产品中，那么你和你的运营团队需要讨论一些关键的问题： 最佳部署实践是什么？ 为了确保应用程序满足它所必须的服务层次我们需要监控哪些关键指标？ 如何能够确定添加分片的时机？ 有哪些工具可以对数据库进行备份和恢复？ 怎样才能安全地访问所有新的实时大数据？ 本文介绍了硬件选择、扩展、HA和监控。在查看详细信息之前，首先让我们处理一个最常见的问题： 部署MongoDB和部署RDBMS有什么不同？ 你会发现MongoDB作为一个文档
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
