1.一些解释 less than : 比..少 lt greater than : 比..多 gt equals ：相等 e MongoDB中的条件操作符有： (>) 大于 - $gt (<) 小于 - $lt (>=) 大于等于 - $gte (<= ) 小于等于 - $lte MongoDB (>) 大于操作符 - $gt 如果你想获取 "col" 集合中 "likes" 大于 100 的数据，你可以使用以下命令： db.col.find
如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：
《「一起学」》系别终于启动了，这个系列我主要会「按照我学习的思路」，给大家更新一下，为的是「学习方法和思路」，当然重要的还有知识，以及 moon 平常是怎么学习一个新的技术的
这里第一句话很关键，文档上说，mongoDB 是一个「文档型数据库，旨在简化开发和扩展」。
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)
可以看到，我们刚创建的数据库 test1 并不在数据库的列表中， 要显示它，我们需要向 test1 数据库插入一些数据。 插入数据
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是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品，是非关系型数据库当中功能最丰富，最像关系型数据库的。
MongoDB是开源，高性能的NoSQL数据库；支持索引、集群、复制和故障转移、各种语言的驱动程序丰富；高伸缩性； 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DAX函数中，有些时候我们写的DAX逻辑引用次数过多，或者是性能过差，我们都会选择使用VAR来定义一个变量，减少资源的占用和方便重复的引用。而有些时候，为了进一步提高性能，我们还会选择通过VAR定义虚拟表来减少迭代遍历的次数。
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。
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。
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
仅从ACID或非ACID角度考虑问题是不够的，你应知道你的数据库支持何种事务隔离级别。
在NOSQL 和 RDBMS 以及NEW SQL 打的火热的时候,发现了一个大言不惭的数据库 EdgeDB. 宣称自己是下一代的数据库, what's the new? 宣称 将NOSQL 和关系型
客户端负载均衡器的实现原理是通过注册中心，如 Nacos，将可用的服务列表拉取到本地（客户端），再通过客户端负载均衡器（设置的负载均衡策略）获取到某个服务器的具体 ip 和端口，然后再通过 Http 框架请求服务并得到结果
默认情况下，MongoDB的启动端口为27017。比MongoDB启动端口大1000的端口为MongoDB的web用户界面，你可以在浏览器中输入 http://localhost:28017 来访问MongoDB的web用户界面。
这家公司的真名就叫做“三藏”，和我的名字“悟空”很契合，唐三藏给悟空面试，合情合理，还带有一丝趣味，所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂，技术负责人面的我，欲知面试结果，文末揭晓。
◆ 分表分库 上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景，而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么，以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天，领导召集IT部门人员开会，说：“根据市场
关系数据库有一套标准的SQL语句来操作数据库，MongoDB是文档型数据库，概念与操作方式与SQL都不相同，下面的几张表全面的表达了SQL与MongoDB的对应关系，便于快速熟悉MongoDB的操作思
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
日常工作任务和其他部门进行对接联调，他们提供数据供我这里查询，使用的数据库是MongoDB（同步Mysql）
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。
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。
上篇文章我们主要介绍了MongoDB的修改操作，本文我们来看看查询操作。 本文是MongoDB系列的第五篇文章，了解前面的文章有助于更好的理解本文： ---- find方法再探 find方法是很重要的一个查询方法，我们在前面也已经使用过多次了，一般情况下我们调用的是： find() 没有传入任何参数，这个等价于： find({}) 都表示没有查询条件，查询所有的数据。如果有查询条件，我们传入查询条件即可，查询条件也是一个文档，如下表示查询x为1的文档： db.sang_collect.find({x:1})
但之后仍有问题待解决： 比如朋友圈关系的数据量达到千亿，即使分成1024个库表，单表数据量也达到亿级，且关系数据量还在极速增加，即使你分成再多库表，数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题，因为扩展性很弱。这时，就可以利用NoSQL，天生分布式，能提供优秀的读写性能，补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢？ NoSQL，不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称，不使用SQL作为查询语言，提供优秀的横向扩展能力和读写性能，非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储，相比于传统DB，有极高读写性能，对性能有比较高的要求的场景都会使用。
有时候不得不感慨一下，系统升级真的是好处多多，不仅让我有机会重构了之前的烂代码，也满足了我积极好学的虚荣心。你看，Redis 入门了、Elasticsearch 入门了，这次又要入门 MongoDB，感觉自己变秃的同时，也变强大了。
我们都知道，在日常开发中我们经常遇到在钉钉群或者在业务群中会出现各种各样的慢业务的接口，比如某个接口在钉钉群疯狂出现，然后就有某些领导艾特你来解决这个慢业务问题，今天阿粉就来说说如何通过各种手段来定位慢业务问题，以及如何解决慢业务的问题。
公司服务器上的ip最少的也有100多个，有时候查到一个站的Ip, 不想通过OA去查，自己就用自己最近学的python知识，结合数据库，编写了一python小程序。实现只要输入主ip就能查到这台服务器的子ip，输入子ip能查到此ip所在的主服务器。
作为一个DB,估计被统计出来的被问及的问题中，语句有没有慢的这句话，估计可以上榜 TOP 10， 而如何回答这个问题，每种数据库有每种数据不同的方法，例如MONGODB 可以通过profile慢查询收集器来解决。
MongoDB 作为一个基于分布式文件存储的数据库，在最新的DB-Engines排行榜中的分类排名中高居第一：
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。
互联网的迅速发展，这样大量的交互给数据库提出了更高的性能要求，传统的关系数据库虽然具备良好的事物管理，但在处理大量数据的应用时很难在性能上满足设计要求。NoSQL就是主要为了解决当下大量高并发高要求的数据库应用需求，由于关系数据库具有严格的参照性，一致性，可用性，原子性，隔离性等特点，因此会产生一些例如表连接等操作，这样会大大降低系统的性能。而在当前很多应用场景下对性能的要求远远强于传统数据库关注的点，NoSQL 就是为了解决大规模数据与多样数据种类等问题，尤其是中大数据的相关问题。
在介绍 MongoDB 之前，我先介绍一下业务开发的时候遇到的痛点，以便大家对它有一个更加清晰的认识！
前面2篇文章讲到分页性能优化相关知识点，但并没有介绍如何找出系统中TOP SQL、对于如何清理SQL缓存执行计划(比如走错执行计划，存在数据倾斜的情况)、Mongo如何针对不同查询语句选择执行计划等相关知识点.
编辑手记：在Oracle数据库中，版本变化带来的一大挑战就是SQL执行计划的稳定性，为此Oracle经历了从Outline到Profile的特性演进，本文带大家一起来了解一下Profile的特性和使用。 SQL Profiles 是 Oracle 10g 引入的一项新特性，并且在11g中被广泛的使用，其核心功能可以说是 Outlines 的进化。Outlines 能够实现的功能 SQL Profiles 也完全能够实现，而 SQL Profiles 具有 Outlines 不具备的优化，个人认为最重要的有2
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
最近，当开发人员David Glasser了解MongoDB默认执行脏读的糟糕方式时，MongoDB再次成为Reddit的佼佼者。在本文中，我们将解释什么是隔离级别和脏读以及如何在流行的数据库中实现它们。
名词解释： 服务：电脑访问数据库，其实数据库就是一种服务。服务必须要开启后，才能对其进行访问。而电脑开启1个服务，这个服务在电脑中就是1个进程。 PID：process identification的简称，进程识别符，一般是10进制的数字。 在Windows系统中查看服务的PID的方法是打开任务管理器，进入详细信息页面。 如果打开任务管理器时是简略信息页面，点击“详情信息”按钮，如下图所示：
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。
数据库，网站系统最重要的部分之一，它好比一个人的大脑，可以记下开发者们想让它记下任何的事情，而且它比人脑更可靠更精准。
连接数据库就需要用到以下几个类和接口，这张图已经写的很明白了，下面来了解以下它们的用法。
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
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