MongoDB是一种开源的文档式数据库系统，它使用类似于JSON的格式来存储和表示数据。Java是一种流行的高级编程语言，它被广泛用于开发Web应用程序、企业应用程序和移动应用程序等。
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。
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL 的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL 用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或 Facebook 每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
本文来自vivo官网商城开发团队，主要讲述 vivo 评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。
随着公司业务发展和用户规模的增多，很多项目都在打造自己的评论功能，而评论的业务形态基本类似。当时各项目都是各自设计实现，存在较多重复的工作量；并且不同业务之间数据存在孤岛，很难产生联系。因此我们决定打造一款公司级的评论业务中台，为各业务方提供评论业务的快速接入能力。在经过对各大主流 APP 评论业务的竞品分析，我们发现大部分评论的业务形态都具备评论、回复、二次回复、点赞等功能。
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。
MongoDB的PHP驱动提供了一些核心类来操作MongoDB，总的来说MongoDB命令行中有的功能，它都可以实现，而且参数的格式基本相似。PHP7以前的版本和PHP7之后的版本对MongoDB的操作有所不同，本文主要以PHP7以前版本为例讲解PHP对MongoDB的各种操作，最后再简单说明一下PHP7以后版本对MongoDB的操作。
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。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
有关 MongoDB 是什么，MongoDB 如何用，如何发挥最大优势的相关问题，欢迎大家交流探讨。
11月初我们发布了1.4.0里程碑稳定版本，增加了一些新功能包括丰富了查询控件、支持查询JS/CSS增强、支持mongodb、redis、存储过程数据集、支持分组小计、支持图表钻取、条件钻取、支持表格背景设置斑马线、支持分栏功能、支持分版功能、支持动态合并格等等；下面就让我们一起来看一下具体的功能吧。
为了维护共享复制集的最新节点，复制集的次要成员节点将同步或复写其他成员节点的数据。MongoDB用了两种方式做数据同步：用全量数据初始化节点，用增量数据复写到节点。
参考文章-https://www.cnblogs.com/melonjiang/p/6536876.html
再次执行db.col.find({“title” : {$type : 2}}).pretty();
使用Spring Data Mongodb 也是使用面向对象的方式进行操作MongoDB，省略了使用Mongodb的Java客户端API把Document转换为实体类的过程
当客户端提交的数据未做处理或转意直接带入数据库（My SQL / Sql Server/Access/oracle等数据库 ）就造成了SQL注入。
MongoDB 是非关系型数据库的代表，一款基于键值储存的高性能数据库。常作为爬虫储存数据库。
Mongodb 2.2 开始就提供了数据Aggregation Pipeline (聚合管道)用于简单数据分析统计,包括计数(count),求和(sum),均值(average),标准差(stddev) 等. 这个特性相较以前的 Map Reduce 方式提升了很多. 遗憾的是在服务端代码上使用 Aggregation Pipeline 还是需要使用比较繁复的 API, 包括 Spring Data 和 Morphia 提供的 API. 这大多是因为 Aggregation Pipeline 需要兼顾各种情况, 比如嵌入数组的 rewind, 还有对第一次聚合数据进行再聚合等.
MongoDB数据库是现在使用较为广泛的数据库，但是使用它都是需要一定的应用环境，在实际的开发环境之中，传统的关系型数据库依然是使用的主体，因为这样的数据属于结构化数据，而MongoDB这样的NOSQL数据库只是一个辅助，与Node.JS结合的时候它就是主力。
在很多时候，我们需要临时统计下数据库中的数据，一般的做法是写一个脚本，通过代码来统计分析。 在mongo中，其实可以直接使用命令就可以实现，主要得益于其非常强大的统计命令支撑。
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。属于NoSQL（非关系型数据库）。
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。
{ "_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 }
mongodb11天之屠龙宝刀（六）mapreduce：mongodb中mapreduce原理与操作案例 一 Map/Reduce简介 MapReduce 是Google公司的核心模型，用于大规模数据集(大于1TB）的并行计算。“映射（Map)”与“化简（Reduce)”的概念是它们的主要思想。MapReduce使用JavaScript作为“查询语言”，能够在多台服务器之间并行执行。MapReduce将负责的运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象为两个函数(Map和Reduce),利用一个输入<
mongodb11天之屠龙宝刀（六）mapreduce：mongodb中mapreduce原理与操作案例 原文连接：直通车
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询，aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等，并返回计算后的数据结果。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程七(内容来源：Spring中国教育管理中心）
YApi是高效、易用、功能强大的API管理平台，旨在为开发、产品、测试人员提供更优雅的接口管理服务。YApi在Github上已累计获得了18K+Star，具有优秀的交互体验，YApi不仅提供了常用的接口管理功能，还提供了权限管理、Mock数据、Swagger数据导入等功能，总之功能很强大！
信息科学中的聚合是指对相关数据进行内容筛选、处理和归类并输出结果的过程。MongoDB 中的聚合是指同时对多个文档中的数据进行处理、筛选和归类并输出结果的过程。数据在聚合操作的过程中，就像是水流过一节一节的管道一样，所以 MongoDB 中的聚合又被人称为流式聚合。
项目介绍一款免费的低代码可视化报表，像搭建积木一样在线拖拽设计！低代码开发必备，功能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！秉承“简单、易用、专业”的产品理念，极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题，完全免费的！ 当前版本：v1.5.4 | 2022-10-25集成依赖<dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-start
在使用Python操作MongoDB数据库时，查询文档是一项非常重要的任务。当我们使用PyMongo进行查询操作时，我们可以获取一个游标对象，它可以用于遍历查询结果并对查询结果进行处理。
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
随着开发的推进，各种各样的文档会接踵而来，比如：需求文档、架构文档、接口文档等等，我们通过 SVN、Git 等可以很方便的管理，面对需求的不断变化，我们需要不断的对各类文档进行维护。但在开发阶段，针对接口文档而言，其具有不确定性、难维护、难测试等特点，接口的管理往往成为了难题。
https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-databases-documents-collections.html
MongoDB 数据库是一种 NOSQL 数据库，NOSQL 数据库不是这几年才有的，从数据库的初期发展就以及存在了 NOSQL 数据库。数据库之中支持的 SQL 语句是由 IBM 开发出来的，并且最早就应用在了 Oracle 数据库，但是 SQL 语句的使用并不麻烦，就是几个简单的单词：SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY，但是在这个时候有人开始反感于编写 SQL 操作。于是有一些人就开始提出一个理论 —— 不要去使用 SQL ，于是最早的 NOSQL 概念产生了。可是后来的发展产生了一点变化，在 90 年代到 2010 年之间，世界上最流行的数据库依然是关系型数据库，并且围绕着关系型数据库开发出了大量的程序应用。后来又随着移动技术（云计算、大数据）的发展，很多公司并不愿意去使用大型的厂商数据库 —— Oracle 、DB2，因为这些人已经习惯于使用 MYSQL 数据库了，这些人发现在大数据以及云计算的环境下，数据存储受到了很大的挑战，那么后来就开始重新进行了 NOSQL 数据库的开发，但是经过长期的开发，发现 NOSQL 数据库依然不可能离开传统的关系型数据库 （NOSQL = Not Only SQL）。
MongoDB 创建数据库 - 格式：use DATABASE_NAME - use ruochen - db创建数据库需要插入一条数据才会在列表中显示 - db.ruochen.insert({'name': '若尘'}) - show dbs 删除数据库 格式：db.dropDatabase() - use ruochen - db.dropDatabase() - show dbs 创建集合 - 格式：db.createCollection(name, options)
MongoDB是一个非常强大的文档数据库，它提供了一系列聚合操作，可以方便地对文档进行分组、过滤、排序和统计等操作。在本文中，我们将介绍MongoDB的聚合操作，并提供一些示例代码来说明如何在MongoDB中使用它们。
在进行操作讲解前，先展示当前 MongoDB 中已存在的文档，集合名称article
测试：age添加索引情况 语法：db.c1.createIndex({age: 1}) 继续：db.c1.find({age:18}).explain(‘executionStats’)
MongoDB 是一个基于【分布式文件存储】的数据库，它属于NoSQL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。
journaling会激活额外的内存映射文件。这将进一步抑制32位版本上的数据库大小。因此，现在journaling在32位系统上默认是禁用的。
聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。
点击下方公众号关注并分享，获取MongoDB最新资讯！ 名词解释 Glossary bucket：带有相同的元数据且在一段有限制的间 隔区间内的测量值组。 bucket collection ：用于存储时序型集合的底层的分组桶的系统集合。复制、分片和索引都是在桶级别上完成的。 measurement：带有特定时间序列的K-V集合。 meta-data：时序序列里很少随时间变化的K-V对，同时可以用于识别整个时序序列。 time-series：一段间隔内的一系列测量值。 time-series coll
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。
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
相信看了前两篇博客《最详细的Windows平台安装MongoDB教程》和《MongoDB可视化工具Robo 3T基础使用》之后，很多初学者对于MongoDB的使用也是比较地好奇。本篇博客，博主将正式为大家介绍MongoDB!
上一篇博文我们已经介绍过，在没有采取任何优化措施的情况下，Kylin会对每一种维度的组合进行预计算，每种维度的组合的预计算结果被称为Cuboid。假设有4个维度，我们最终会有24 =16个Cuboid需要计算。 但在现实情况中，用户的维度数量一般远远大于4个。假设用户有10 个维度，那么没有经过任何优化的Cube就会存在210 =1024个Cuboid；而如果用户有20个维度，那么Cube中总共会存在220 =1048576个Cuboid。虽然每个Cuboid的大小存在很大的差异，但是单单想到Cuboid的数量就足以让人想象到这样的Cube对构建引擎、存储引擎来说压力有多么巨大。因此，在构建维度数量较多的Cube时，尤其要注意Cube的剪枝优化（即减少Cuboid的生成）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
