上篇文章中我们介绍了MongoDB中索引的简单操作，创建、查看、删除等基本操作，不过上文我们只介绍了一种类型的索引，本文我们来看看其他类型的索引。 ---- _id索引 我们在上文介绍过，我们往集合中添加文档时，默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段，这个字段就是一个索引。默认情况下，一般的集合都会帮我们创建这个字段作为索引，但也有一些集合不会将_id默认作为索引，比如固定集合，这个我们后面的文章会详细说到这个问题。 复合索引 如果我们的查询条件有多个的话，我们可以对这多个查询条件都建
如果你从来没有接触MongoDB或对MongoDB有一点了解,如果你是C#开发人员,那么你不妨花几分钟看看本文。本文将一步一步带您轻松入门。
昨天搭建完毕 MongoDB 集群 后，开始计划了解 MongoDB ，并引入使用场景，这里介绍一下学习过程中的一些笔记，帮助读者快速了解 MongoDB 并使用 C# 对其进行编码。
对于一个MongoDB的复杂查询，如何才能创建最好的索引？在本篇文章中，我将展现一种给读请求定制的索引优化方法，这种方法会考虑读请求中的比较，排序以及范围过滤运算，并展示符合索引中字段顺序的最优解。我们将通过研究explain()命令的输出结果来分析索引的优劣，并学习MongoDB的索引优化器是如何选择一个索引的。
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。
在使用 Oracle、MySQL 以及 MongoDB 数据库时，其中查询时经常遇到 null 的性能问题，例如 Oracle 的索引中不记录全是 null 的记录，MongoDB 中默认索引中会记录全是 null 的文档，MongoDB 查询等于 null 时，表示索引字段对应值是 null 同时还包括字段不存在的文档。因为 MongoDB 是动态模式，允许每一行的字段都不一样，例如记录 1 中包括包括字段 A 等于 1，记录 2 包括字段 A 等于 null，记录 3 不包括字段 A，那么索引中不仅会包括 A 等于 null 的文档，同时也记录不包括 A 字段的文档，同样会赋予 null 值（空数组属于特殊的）。正是由于这些设计规则不同，难免在使用过程中遇到各种性能问题。常见查询包括统计 null 总数以及对应明细数据。其中以汇总统计为例：
在使用ORACLE、MYSQL以及MongoDB数据库时,其中查询时经常遇到NULL的性能问题，例如Oracle的索引中不记录全是NULL的记录,MongoDB中默认索引中会记录全是null的文档，MongoDB查询等于null时，表示索引字段对应值是null同时还包括字段不存在的文档.因为MongoDB是动态模式,允许每一行的字段都不一样,例如记录1中包括包括字段A等于1,记录2包括字段A等于null,记录3不包括字段A,那么索引中不仅会包括A等于null的文档，同时也记录不包括A字段的文档，同样会赋予null值(空数组属于特殊的).正是由于这些设计规则不同,难免在使用过程中就会遇到各种性能问题.常见查询包括统计null总数以及对应明细数据.其中以汇总统计为例.
一、Mongodb简介 官网地址：http://www.mongodb.org/ MongoDB是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前NoSql数据库中比较热门的一种。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。它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。它是由C++语言编写的一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，它的目的在于为WEB应 用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系型数据
要在 Windows 系统上安装 MongoDB，首先需要在 MongoDB 的官网（https://www.mongodb.com/try/download/community）下载 MongoDB 的安装包，如下图所示：
MongoDB的核心优势之一可扩展性,给运维带来的极大便利与节约成本,业务初期可以部署小的集群或者副本集,后续可以水平扩容节点或者把副本集转换成集群模式来满足业务快速增长.其中集群模式下集合也可以非分片.本次主要讨论将非空的非分片集合转换成分片集合时注意事项以及遇到的问题.否则转换后造成业务不可用且转换是不可逆都操作,此动作发生时,需要在测试环境中应用经过完整的测试后可在生产环境上线,转换动作就是索引+shardCollection 2个组合动作即可(非常简单),如何把副本集转换成集群模式不在本次讨论范围内.
这些年在做AgileEAS.NET SOA 中间件平台的推广、技术咨询服务过程之中，特别是针对我们最熟悉的医疗行业应用之中，针对大数据分析，大并发性能的需求，我们也在慢慢的引用NoSQL技术来满足数据分析与性能等多方面的需要，也进一步完善我们的SOA基石架构风格：
Mongo DB ,是目前在 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql),其灵活的数据存储方式,备受当前 IT 从业人员的青睐。Mongo DB 很好的实现了面向对象的思想(OO 思想),在 Mongo DB 中 每一条记录都是一个 Document 对象。Mongo DB 最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写 SQL 语句,直接调用方法就可以轻松的实现 CRUD 操作。 一、下载 mongodb 前往 mongodb 官网下载页面：https://www.mongodb.org
https://blog.lindexi.com/post/C-%E5%BE%88%E5%B0%91%E4%BA%BA%E7%9F%A5%E9%81%93%E7%9A%84%E7%A7%91%E6%8A%80.html
https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/18006914
一、关于NoSQL的项目需求 这些年在做AgileEAS.NET SOA 中间件平台的推广、技术咨询服务过程之中，特别是针对我们最熟悉的医疗行业应用之中，针对大数据分析，大并发性能的需求，我
启动mongodb 启动前，先指定mongodb的data目录，如果没有就创建一个： 1 2 [root@test6 ~]# cd /usr/local/mongodb [root@test6 mongodb]# mkdir data 然后，执行如下命令即可启动mongodb： 1 [root@test6 mongodb]# /usr/local/mongodb/bin/mongod --dbpath=/usr/local/mongodb/data/ --logp
MongoDB的Change Stream有点类似关系型数据库中的触发器，但是原理不完全相同。
MongoDB作为NoSql数据库中的典型代表，在分布式项目中广泛应用于存储格式灵活的JSON类型数据。在笔者的上一篇文章重点推荐一个基于SpringCloud的电商微服务项目mall-swarm的微服务项目中也用到了MongoDB, 因此为了深入学习这个微服务项目，咱们有必要对MongoDB有个入门的学习。至少得在自己的电脑或者服务器上安装好MongoDB服务，并学会一些基本的CRUD操作。本文笔者就来领大家学会Windows和Linux环境下安装最新稳定版本的MongDB 6.0.2版本服务，并使用学会一些基本的CRUD shell命令操作。
上篇文章我们讲了mongodb的crud基本操作 http://blog.csdn.net/stronglyh/article/details/46812579
c#中我们可以使用MongoDB.Driver驱动进行对MongoDB数据库的增删改查.
Mongodb中的mongoexport工具可以把一个collection导出成JSON格式或CSV格式的文件。可以通过参数指定导出的数据项，也可以根据指定的条件导出数据。
1.1 MongoDB的常用命令 mongoexport / mongoimport mongodump / mongorestore 有以上两组命令在备份与恢复中进行使用。 1.1.1 导出工具mongoexport Mongodb中的mongoexport工具可以把一个collection导出成JSON格式或CSV格式的文件。可以通过参数指定导出的数据项，也可以根据指定的条件导出数据。 该命令的参数如下： 参数 参数说明 -h 指明数据库宿主机的IP
今天的内容接着昨天的来看，昨天我们说了MongoDB的部署、数据存储方式以及简单的用户创建，今天我们来看MongoDB的其他一些特点
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。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对系统的性能是非常致命的。索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构
存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，不是基于数据库，存储引擎可被称为表类型，默认InnoDB。
mongodb由 C++ 写就，其名字来自humongous这个单词的中间部分，从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。 安装及使用： 首先在Ubuntu上安装MongoDB
后面会把前端进阶的课程内容都总结一遍。有些都是很常见的知识，但是为了梳理自己的知识树，所以尽量模糊的地方都会记录
MongoDB从3.6开始推出了Change Stream功能，提供实时的增量数据流功能，为同步、分析、监控、推送等多种场景使用带来福音。4.0中引入的混合逻辑时钟，可以支持分片集群在不关闭balancer的情况下，吐出的增量数据在即使发生move chunk发生的情况下，还能够保证数据的因果一致性。不但如此，随着4.0.7开始推出的High Water Mark功能，使得返回的change stream cursor包括Post Batch Resume Token，更好的解决Change Stream中ResumeToken推进的问题。关于Change Stream的功能解读，网上可以找到比较多的资料，比如张友东的这篇解读介绍了Change Stream与oplog拉取的对比以及基本的使用。本文将主要侧重从内核源码层面进行解读，主要介绍分片集群版下Change Stream在mongos和mongod上都执行了哪些操作。此外，由于4.0开始MongoDB使用了混合逻辑时钟，从而保证了move chunk的因果一致性，所以本文还会先简单介绍一下MongoDB中混合逻辑时钟的原理。
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。
上一章我们把系统所需要的MongoDB集合设计好了，这一章我们的主要任务是使用.NET Core应用程序连接MongoDB并且封装MongoDB数据仓储和工作单元模式，因为本章内容涵盖的有点多关于仓储和工作单元的使用就放到下一章节中讲解了。仓储模式（Repository ）带来的好处是一套代码可以适用于多个类，把常用的CRUD通用方法抽象出来通过接口形式集中管理，从而解除业务逻辑层与数据访问层之间的耦合，使业务逻辑层在存储、访问数据库时无须关心数据的来源及存储方式。工作单元模式（UnitOfWork）它是用来维护一个由已经被业务修改(如增加、删除和更新等)的业务对象组成的列表，跨多个请求的业务，统一管理事务，统一提交从而保障事物一致性的作用。
1、本文简要描述了mongoDB的CRUD的常规操作，并给出了示例演示 2、CRUD基本上等同于SQL数据库的增删改查 3、每一个操作都有更详细以及更丰富的用法，具体可参考官方文档
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。
最近一段时间使用mongodb做媒资数据的接入，简单介绍一下mongodb的特性和语法。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写。它具有自动分片、支持完全索引、支持复制、自动故障处理、高效存储二进制大对象（比如照片和视频）等特点。MongoDB的查询方式多样，可以查询文档中内嵌的对象及数组。MongoDB支持多种语言。但是，它不支持事务处理和join操作。在MongoDB中，默认没有密码。可以通过use操作符来创建数据库。使用db.dropDatabase()可以删除数据库。在MongoDB中，可以使用.insert()方法插入文档。通过db.table_name.find()可以查询数据表中的记录。使用db.table_name.remove()可以删除表中的所有记录。使用db.table_name.count()可以查询表中的记录数。在MongoDB中，可以通过.ensureIndex()方法添加索引。使用db.table_name.find()方法进行条件查询。MongoDB支持多种查询方式，包括等于、不等于、小于、小于等于、大于、大于等于、字符串匹配、数组匹配等。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregat
最近，一直在研究服务器性能优化和高并发请求访问，调研了非结构化数据（NoSQL）和内存加速（Cache），对老平台服务进行重新架构设计，力求节约成本10000美金/每月。
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。
什么是MongoDB 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。他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最大的特点是他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。 特点 高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引
1.MongoDB是一款跨平台、面向文档的数据库，可以实现高性能，高可用性，并且能够轻松扩展。MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 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可以为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
本次介绍下出口易跨境电商物流供应链系统从单体应用过渡到面向服务的分布式系统架构的过程中，遇到的一些挑战和实现。其中包括了基于MongoDB建模和数据持久化方面上具体实践。 关于出口易物流 出口易物流是
对于技术人员来说，“管道” 相信大家都不会感到陌生，在很多技术领域都有管道的概念，例如Linux管道，CI/CD管道。同样的，MongoDB 2.2版本也新增了聚合管道功能，虽然功能发布已久，但是社区的复杂场景的实践并不多，给大家造成了聚合管道“不好用”的错觉。实际在业务场景中，适当的运用聚合往往会带来事半功倍的效果。
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
知识点名 "什么是MongoDB ? MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 分布式系统 分布式系统（distributed system）由多台计算机和通
MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
上一篇主要介绍了MongoDB的基本操作，包括创建、插入、保存、更新和查询等，链接为MongoDB基本操作。 在本文中主要介绍MongoDB的聚合以及与Python的交互。
{ "_id" : "Mary", "sum_age" : 75 } { "_id" : "Jack", "sum_age" : 66 } { "_id" : "zhengyunamei", "sum_age" : 0 } { "_id" : "Tom", "sum_age" : 120 } { "_id" : "陈加兵", "sum_age" : 22 } { "_id" : "Lucy", "sum_age" : 66 } { "_id" : "郑元梅", "sum_age" : 22 }
MongoDB 如今是最流行的 NoSQL 数据库，被广泛应用于各行各业中，很多创业公司数据库选型就直接使用了 MongoDB。MongoDB一经推出就受到了广大社区的热爱，可以说是对程序员最友好的一种数据库，下面我们来了解一下它的特性。
MongoDB 提供范围广泛的索引类型和功能以及特定于语言的排序顺序，以支持对数据的复杂访问模式。 MongoDB 索引可以按需创建和删除来适应不断变化的应用程序需求和查询模式，并且可以在文档中的任何字段上声明，包括嵌套在数组中的字段。本文介绍一下 MongoDB 中的索引底层结构、索引遍历过程、建索引以及如何使用。
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。
编者按：作者通过创建和扩展自己的分布式爬虫，介绍了一系列工具和架构, 包括分布式体系结构、扩展、爬虫礼仪、安全、调试工具、Python 中的多任务处理等。以下为译文： 大概600万条记录，每个记录有15个左右的字段。 这是我的数据分析项目要处理的数据集，但它的记录有一个很大的问题：许多字段缺失，很多字段要么格式不一致或者过时了。换句话说，我的数据集非常脏。 但对于我这个业余数据科学家来说还是有点希望的-至少对于缺失和过时的字段来说。大多数记录包含至少一个到外部网站的超链接，在那里我可能找到我需要的信息。因此
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