项目中使用的技术五花八门，接触了很多新技术，之前也没用过mongo，今天恶补一下基础的知识，开始吧。
张培跃 ID：laozhangsishu 不止于前 关注 增删改查： var mongodb=require("mongodb"); var MongoClient=mongodb.MongoClient; var connStr="mongodb://127.0.0.1:27017/"; //连接数据库 function _connect(cb){ MongoClient.connect(connStr,function(err,client){ if(err){
1.MongoDB与MySQL的对比 # 与MySQL的对比 MySQL MongoDB DB DB table Collections # 表 row Documents # 行<单条数据> column Field # 字段 2.MongoDB支持的字段数据类型 # 支持的数据类型 String # 字符串，必须是utf-8 Boolean # 布尔值，true 或者 false (这里有坑哦~在我们大Python中 Tr
c#中我们可以使用MongoDB.Driver驱动进行对MongoDB数据库的增删改查.
上篇文章<深入浅出mongodb(一)>阐述了mongoose的scheme和model基础知识，有了上面的认知，我们开始下面的一系列骚操作，亲爱滴小伙伴们准备好了吗？
MongoDB连接，使用“username:password@hostname/dbname’”的形式进行连接。 连接本地数据库服务器，端口是默认的。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（二） 主要内容： 更新文档，删除文档，批量写操作，SQL与MongoDB映射图，读隔离（读关注），写确认（写关注） 1 更新文档 1.1 更新 MongoDB提供下列方法用于更新一个集合 db.collection.updateOne() 更新使用指定过滤器匹配到的文档，即使过滤器匹配到多个文档，也只会更新一个文档。 3.2版本新增特性。 db.collection.upda
提示：新创建的数据库，若需要显示需要向该数据库中创建集合，同时集合只有在内容插入后才会创建，即创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。
随着大数据时代的到来，数据急速增长，导致关系型数据库（SQL）越来越不够用。高性能、可扩展的数据库变得越来越重要起来，在这样的场景下，非关系型数据库（NoSQL）应运而生，这里的“NoSQL”不是“NoSQL（不是SQL）”，而是“Not only SQL（不仅是SQL）”的简称。2009年，分布式文档型数据库MongoDB引发了一场去SQL的浪潮。
打开环境变量中的path，选择path双击，打开后点击“新建”，把bin目录的路径粘贴进去（我的是：E:\mongoDB\bin）
概念区别 关键字和函数区别 语句区别 创建表/集合 db.people.insertOne( { user_id: "abc123", age: 55, status:
引入第三方模块 cnpm i mongodb 连接数据库 let MongoClient = require('mongodb').MongoClient let url = "mongodb://localhost:27017/" MongoClient.connect(url,{useNewUrlParser:true,useUnifiedTopology:true},function(err,db){ if(err)throw err var dbo = db.db('test')
MongoDB相对于RDBMS的优势 模式少 -MongoDB是一个文档数据库，其中一个集合包含不同的文档。一个文档之间的字段数，内容和文档大小可能会有所不同。 单个对象的结构清晰。 没有复杂的联接。 深入的查询能力。MongoDB支持使用与SQL几乎一样强大的基于文档的查询语言对文档进行动态查询。 sql Tuning(优化) 易于扩展 不需要将应用程序对象转换/映射到数据库对象。 使用内部存储器存储（窗口式）工作集，从而可以更快地访问数据 RDBMS:关系数据库管理系统 为什么要使用MongoDB 面
Mongo 是 humongous 的中间部分，在英文里是“巨大无比”的意思。所以 MongoDB 可以翻译成“巨大无比的数据库”，更优雅的叫法是“海量数据库”。Mongodb是一款非关系型数据库，说到非关系型数据库，区别于关系型数据库最显著的特征就是没有SQL语句，数据没有固定的数据类型，关系数据库的所使用的SQL语句自从 IBM 发明出来以后，已经有 40 多年的历史了，但是时至今日，开发程序员一般不太喜欢这个东西，因为它的基本理念和程序员编程的想法不一致。后来所谓的 NoSQL 风，指的就是那些不用 SQL 作为查询语言的数据存储系统，而文档数据库 MongoDB 正是 NoSQL 的代表。看一下当下数据库的排名就会发现，目前排在Mongodb数据库前面的无一例外是老牌的关系型数据库，而在NoSQL序列中，Mongodb排名第一，且有上升的趋势。
MongoDB Limit() 方法 如果你需要在MongoDB中读取指定数量的数据记录，可以使用MongoDB的Limit方法，limit()方法接受一个数字参数，该参数指定从MongoDB中读取的记录条数。 语法 limit()方法基本语法如下所示： >db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER) > db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(2){ "title" : "PHP 教程" }{ "title" : "Java 教程"
使用Python操作MongoDB需要使用一个第三方库——PyMongo。安装这个库与安装Python其他的第三方库一样，使用pip安装即可：
1.创建数据库语法 如果数据库不存在，则指向数据库，但不创建（等待实际数据入库时创建），否则切换到指定数据库。
使用之前文章提到的MongoDB Compass用法分别添加数据库[myDb]和集合(表)[userinfos]信息，
语法格式：db.COLLECTION_NAME.insertOne(document)
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 ")
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。
继上篇文章「Koa2+MongoDB+JWT实战--Restful API最佳实践」后，收到许多小伙伴的反馈，表示自己对于mongoose不怎么了解，上手感觉有些难度，看官方文档又基本都是英文（宝宝心里苦，但宝宝不说
MongoDB 将数据存储在灵活的json文档中，这意味着可以直接得到从文档到文档的数据、结构等。
下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community
指定删除Array中的某一个元素,只要满足条件,就会将Array中所有满足条件的数据全部清除掉
从项目中由浅入深的学习vue,微信小程序和快应用 (1) 从项目中由浅入深的学习react (2) 从项目中由浅入深的学习typescript (3)
上一章节我们快速的在Docker容器中安装了MongoDB，并且通过Navicat MongoDB可视化管理工具快速的连接、创建数据库、集合以及添加了文档数据源。这一章节我们主要是了解一下在日常工作中MongoDB一些常用的操作命令。
多行命令 您可以输入多行javascript表达式。如果括号、大括号等没有关闭，你会看到一个新行开始的……的字符。输入表达式的其余部分。按Ctrl-C中止数据输入，如果您被卡住了。
MongoDB在插入一条数据后，会自动增加一个_id自动，作为主键，如果插入的文档省略了id字段，则会自动生产一个Object_id字段
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的半结构化的非关系型数据库。在海量数据中，可以较高性能的处理存取操作。它是以 BSON 格式进行数据存储（类似 JSON 格式，但类型更为丰富），因此对于复杂的数据类型，可以较轻松的保存和处理。同时，在非关系型数据库阵容中，相比其他数据库产品，它拥有更丰富的功能，并且与关系型数据库类型，所以对于新手使用也能快速上手。
示例：db.User.update({name:"lucy"}, {$set:{age:100, sex:0}})
可以看到，我们刚创建的数据库 Hero并不在数据库的列表中， 要显示它，我们需要向Hero数据库插入一些数据。
引入驱动jar包 <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongo-java-driver</artifactId> <version>3.2.2</version> </dependency> 编写工具类 /** * @author daijiyong */ public class MongodbUtils {
最近手头上的项目使用mongoDB存储物联网设备采集上来的实时数据，增删改查与传统关系数据库差别很大，开发过程中也踩了不少坑，记录下来供有需要的朋友参考。
1、mongoDB文档更新有很多个不同的方法，传统的update，以及3.2版本之后的updateOne，updateMany 2、mongoDB文档替换也有很多个不通的方法，传统的update，以及3.2版本之后的replaceOnye，replaceMany 3、updateOne与updateMany是对update方法的扩展，update方法可以通过multi值为true或false来等同于updateMany以及updateOne 4、replaceOne与replaceMany也是对update方法的扩展，update方法可以通过multi值为true或false来等同于replaceMany以及replaceOne
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选（filtering）、投射（projecting）、分组（grouping）、排序（sorting）、限制（limiting）和跳过（skipping）。 二、聚合函数 db.driverLocation.aggregate( {"$match":{"areaCode":"350203"}}, {"$project":{"dr
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。
基于我们的数据特性，在进行数据库选型时选择了mongo数据库。在文档数量很大的情况下，存在慢查询，影响服务端性能。合理地对数据库命令及索引进行优化，可以很大幅度提升接口性能
数据更新，CRUD中的U，对任何数据库而言都是最基本的操作。看似简单的更新操作中会藏着哪些坑？今天聊一聊这个话题。
• 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 • 我们的程序都是在内存中运行的，一旦程序运行结束或者计算机断电，程序运行中的数据都会丢失。 • 所以我们就需要将一些程序运行的数据持久化到硬盘之中，以确保数据的安全性。而数据库就是数据持久化的最佳选择。 • 说白了，数据库就是存储数据的仓库。
传统的计算机应用大多使用关系型数据库来存储数据，比如大家可能熟悉的 MySQL、Sqlite 等等，它的特点是数据以表（table）的形式储存起来的。数据库由一张张排列整齐的表格构成，就好像一个 Excel 表单一样，每个表格会有若干列，比如一个学生信息表，可能包含学号、姓名、性别、入学年份、高考成绩、籍贯等等。而表格的每一排，则是一个个学生的具体信息。在企业级应用和前互联网时代，关系型数据库几乎是不二选择。关系型数据库的特点是有整齐划一的组织，很方便对数据进行描述、插入、搜索。
启动mongodb：在安装的mongodb的文件夹下的bin目录打开cmd输入mongo，即可启动mongodb，cmd窗口关闭或者按ctrl+c即可退出mongodb
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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。
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