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
之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB：第一部分 - 简介 ”中，介绍了时间序列数据的概念，然后介绍了一些常见问题，可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在，我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取，写入，更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
MongoDB 2.4已经发布，该版本增加了一些新特性，如文本搜索、基于哈希的分片、更好的地理空间功能、支持GeoJSON以及一些性能和工具方面的提升。我们还和10gen讨论了MongoDB接下来的路线图。 一些关键的提升如下： 引入了文本搜索，现在是一个测试功能，支持15种语言的词干和断词 基于哈希的分片，用于数据交叉传播时不能轻易预测任何自然分片键的情况 地理空间索引和GeoJSON支持 安全提升——新的模块化身份认证系统、与Kerberos集成以及基于角色的访问控制 一些性能提升，最重要的一项是针对计
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：
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。
在存储优化(2)-排序引起的慢查询优化中我们提到过排序对查询选择索引的影响。但是的解决办法就是增加一个索引。在线上给mongo的大表增加一个索引要慎重。在增加索引的过程中也遇到了一些问题，这边进行相关的记录与分析。
MongoDB是一个非常有前途的数据库，MongoDB官方对自己的定位是通用数据库，其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平，但笔者有个可能不恰当的比较，MongoDB就像N年前的MySQL，随着时间的推移，会变得越来越强大，也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。
前面我们学习了模型设计中的内嵌模式与引用模式的使用，本篇我们来看看在模型设计中如何套用常见的设计模式来降低设计难度，提高查询效率。
关于 B 树与 B+ 树，网上有一个比较经典的问题：为什么 MongoDb 使用 B 树，而 MySQL 索引使用 B+ 树？
由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分， MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果。
MongoDB是一个NoSQL文档数据库。 它是大多数用例的理想选择，然而当它不适用你的用例时，您仍然可以通过使用以下设计模式来克服它的一些限制。 1.查询命令隔离模式 对副本集合中的不同节点隔离不同
上一章节主要概述了MongoDB的优劣势、应用场景和发展史。这一章节将快速的概述一下MongoDB的基本概念，带领大家快速入门MongoDB这个文档型的NoSQL数据库。
很多初学者认为在MongoDB中针对一对多建模唯一的方案就是在父文档中内嵌一个数组子文档，但是这是不准确的。因为你可以在MongoDB内嵌一个文档不代表你就必须这么做。 当你设计一个MongoDB数据库结构，你需要先问自己一个在使用sql时不会考虑的问题：这个关系中集合的大小是什么样的规模？你需要意识到一对很少，一对许多，一对非常多，这些细微的区别。不同的情况下你的建模也将不同。 一对很少 一个人的地址为例，这时候使用内嵌文档是很合适，可以在person文档中嵌入数组地址文档： < db.person.fi
随带一提，可以通过配置文件和db.setLogLevel()命令来设置整体的以及每个组件的日志级别。
在MongoDB中，数据模型是非常重要的，它可以直接影响到数据库的性能和可扩展性。在本文中，我们将介绍如何设计MongoDB数据模型，并创建索引来提高查询效率。
个人博客：https://suveng.github.io/blog/ 2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置（例如地图上的点）相关联。MongoDB将位置字段中的二维坐标解释为点，并且可以将这些点编入特殊索引类型以支持基于位置的查询。地理空间索引提供特殊的地理空间查询操作。例如，您可以基于与其他位置的邻近度或基于指定区域中的包含查询文档。
MongoDB 4.2已经发布，我们来看看它增加了哪些新特性？分布式事务？数据库加密？通配符索引？
Meteor默认使用MongoDB作为数据库，虽然它正对Mongo进行了封装，但当应用扩大后，对于MongoDB性能调优的了解也是必不可少的。本文来自OneAPM，教给你使用MongoDB所需要了解的8个方面。 应用性能高低依赖于数据库性能，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。 本文针对实时监控 MongoD
作为一名研发，数据库是或多或少都会接触到的技术。MongoDB 是火热的 NoSQL 之一，我们怎样才能学好 MongoDB 呢？本篇文章，我们将从以下几方面讨论这个话题：
8.2 架构 在数据承载节点中，一个且只有一个成员被视为主节点，而其他节点则被视为辅助节点。节点接收所有 写入操作，一个副本集只能有一个主实例能够写入，主节点记录所有变更到它的记录 辅助节点复制主节点的 oplog 并将操作应用于数据集。 仲裁员不维护数据集，仲裁器的目的是通过响应其 他副本集成员的心跳和选择请求来维护副本集中的仲裁。 因为它们不存储数据集，所以仲裁器是提供副本集仲裁功能的一种好方法。 与具有数据集的完全功能副本集成员相比，仲裁器的资源成本更低，如果副本集的成员数为偶数，则添 加一个仲裁器以在初选中获得多数票。 当一个主服务器在超过配置的周期（默认为 10 秒）内未与该组的其他成员通信时，符合条件的辅助服 务器将要求选择将其自身指定为新的主服务器。集群试图完成新的初选并恢复正常操作。 8.3 搭建步骤 (1) 准备三台虚拟机服务器，并各自安装好 mongoDB 注：为了保证复制集中三个服务器之间正常连接，请保证三个服务器的防火墙都已关闭！ 192.168.132:27017 192.168.133:27017 192.168.134:27017 (2) 修改 mongodb.conf 文件，添加 replSet 配置 ( 三台都需要修改成同一个名称 ) ，然后启动服务器 replSet=rep1 (3) 初始化复制集 登录任意一台执行初始化操作 说明 : _id 指复制集名称， members 指复制集服务器列表，数组中的 _id 是服务器唯一的 id,host 服务器主 机 ip # 复制集名称 rs.initiate({_id:'rep1',members:[{_id:1,host:'192.168.197.132:27017'}, {_id:2,host:'192.168.197.133:27017'},{_id:3,host:'192.168.197.134:27017'}]}) (4) 查看集群状态 (5) 测试 # 添加数据 db.users.insert({"name":"lisi","age":11}) # 查询数据 db.users.find() # 切换到从数据库查询数据 如果不允许查询，是因为默认情况下从数据库是不允许读写操作的，需要设置。 >rs.slaveOK() 执行该命令后可以查询数据 (6) 测试复制集主从节点故障转移功能 # 关闭主数据库 , 注意从数据库的变 >db.shutdownServer() (7) 主复制集添加仲裁者 (arbiter) 现在我们的环境是一主两从，仲裁者对偶数集群有效。需要停止一个从机，在主服务器中运行下面命令 在一主一从关系中，任意节点宕机都无法选举出主节点，无法提供写操作，此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.remove("ip: 端口号 ") // 删除从节点 在一主一从关系中，任意节点宕机都无法选举出主节点，无法提供写操作，此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.addArb("ip: 端口号 ")
NoSQL 泛指非关系型数据库，该词是关系型数据库（即 SQL）的相对称呼。MongoDB 是非关系型数据库中较为人熟知的一种。
MongoDB 是一款流行的开源文档型数据库，从它的命名来看，确实是有一定野心的。MongoDB 的原名一开始来自于 英文单词"Humongous", 中文含义是指"庞大"，即命名者的意图是可以处理大规模的数据。
MongoDB自带了mongostat 和 mongotop 这两个命令来监控MongoDB的运行情况。这两个命令用于处理MongoDB数据库变慢等等问题非常有用，能详细的统计MongoDB当前的状态信息。除此之外，还可以用db.serverStatus()、db.stats()、开启profile功能通过查看日志进行监控分析。
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。
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在数组中创建索引，需要对数组中的每个字段依次建立索引。所以在我们为数组 tags 创建索引时，会为 music、cricket、blogs三个值建立单独的索引。
在评估数据库系统的价值的时候，一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库，也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中，反之亦然。
【编者按】本文摘录自Appboy联合创始人兼CIO Jon Hyman在MongoDB World 2015上的演讲。Appboy正在过手机等新兴渠道尝试一种新的方法，让机构可以与顾客建立更好的关系，可以说是市场自动化产业的一个前沿探索者。在移动端探索上，该公司已经取得了一定的成功，知名产品有iHeartMedia、PicsArt、Etsy、Samsung、Urban Outfitters等。本文主要包括Statistical Analysis、Multivariate Testing and Rate L
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。
MongoDB 是基于文档的 NoSql 存储引擎。MongoDB 的数据库管理由数据库、Collection（集合,类似MySql的表）、Document（文档，类似MySQL的行）组成，每个Document都是一个类JSON结构BSON结构数据。 MongoDB 的核心特性是：No Schema、高可用、分布式（可平行扩展），另外MongoDB自带数据压缩功能，使得同样的数据存储所需的资源更少。
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是最接近于关系型数据库的 NoSQL 数据库。它在轻量级JSON 交换基础之上进行了扩展，即称为 BSON 的方式来描述其无结构化的数据类型。尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型。它和上一篇文章讲到的Redis有异曲同工之妙。虽然两者均为 NoSQL ，但是 MongoDB 相对于 Redis 而言，MongoDB 更像是传统的数据库。早些年我们是先有了 Relation Database (关系型数据库)，然后出现了很多很复杂的query ，里面用到了很多嵌套，很多 join 操作。所以在设计数据库的时候，我们也考虑到了如何应用他们的关系，使得写 query 可以使 database 效率达到最高。后来人们发现，不是每个系统，都需要如此复杂的关系型数据库。有些简单的网站，比如博客，比如社交网站，完全可以斩断数据库之间的一切关系。这样做带来的好处是，设计数据库变得更加简单，写 query 也变得更加简单。然后，query 消耗的时间可能也会变少。因为 query 简单了，少了许多消耗资源的 join 操作，速度自然会上去。正如所说的， query 简单了，很有以前 MySQL 可以找到的东西，现在关系没了，通过 Mongo 找不到了。我们只能将几组数据都抓到本地，然后在本地做 join ，所以在这点上可能会消耗很多资源。这里我们可以发现。如何选择数据库，完全取决于你所需要处理的数据的模型，即 Data Model 。如果它们之间，关系错综复杂，千丝万缕，这个时候 MySQL 一定是首选。如果他们的关系并不是那么密切，那么， NoSQL 将会是利器。
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本篇为mongodb篇，包含实例演示，mongodb高级查询，mongodb聚合管道，python交互等内容。
本章将会讲解在数组中创建索引，需要对数组中的每个字段依次建立索引。所以在我们为数组 tags 创建索引时，会为 music、cricket、blogs三个值建立单独的索引。
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：
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。
MongoDB 提供了 TTL 索引自动在后台清理过期数据，该功能广泛应用在数据清理和分布式锁等业务场景，但是有些业务在使用过程中却发现并非那么理想。本文结合 4.2.11 版本的内核代码，以及腾讯云 MongoDB 产品多年的运营经验，对 TTL 索引原理、缺陷和优化措施进行描述，并对常用业务场景的解决方案进行探讨。
MongoDB World 2019 上发布新版本 MongoDB 4.2 Beta，包含多项数据库新特性，本文尝试从技术角度解读。
随着国内服务共享化的热潮普及，共享单车，共享雨伞，共享充电宝等各种服务如雨后春笋，随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战。MongoDB对LBS查询的支持较为友好，也是各大LBS服务商的首选数据库。 腾讯云MongoDB团队在运营中发现，原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈，经腾讯云优化后，云MongoDB在LBS服务的综合性能上，有10倍以上的提升。 腾讯云MongoDB提供的优异综合性能，为国内各大LBS服务商，例如摩拜单车等，提供了强有力的保障。 LBS业务特点 以共享
本文快速入门,MongoDB 结合SpringBoot starter-data-mongodb 进行增删改查
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。
关系数据库（Relational Database）是建立在关系模型基础上的数据库，借助于几何代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。所谓关系模型是一对一、一对多或者多对多等关系，常见的关系型数据库有 Oracle、SQL Server、DB2、MySQL 等。
【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
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL（意即"不仅仅是SQL"） 的缩写，其显著特点是不使用SQL作为查询语言，数据存储不需要特定的表格模式。
MongoDB 和 Redis 一样均为 key-value 存储系统，它具有以下特点：
原文：Daniel Coupal and Ken W. Alger 译者：牟天磊
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