MongoDB支持数组类型，它可以包含任意数量的值，包括其他文档和嵌套数组。下面是一个示例：
mongodb与关系型数据库概念类比 SQL术语/概念 MongoDB术语/概念 解释/说明 database database 数据库 table collection 数据表/集合 row document 数据记录行/文档 column field 数据字段/域 index index 索引 tablejoins 表连接,MongoDB不支持 primary key _id 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 文档与记录行的区别 文档是无模式的，即第一条记录5个字段，第2条记录可能是2
(注：最近我发现MONGODB 的文字，大家好像不大感兴趣，不知道是大家的公司不使用MONGBDB 还是由于MONGODB 太稳定，所以就忽略了，其实MONGODB 可以聊的话题和使用的范围很大，有的公司可能主力数据库就是MONGODB 所以MONGODB 确实不是可有可无的)
从语句中初步判断，“keysExamined”和docsExamined 显示扫描了100W 条记录，其中也用到了下面的索引：
最近一个半月都在搞SparkStreaming+Hbase+Redis+ES相关的实时流项目开发，其中重度使用了ElasticSearch作为一个核心业务的数据存储，所以这段时间更新文章较少，现在开发基本完事，接下来的会写几篇有关ElastiSearch的使用心得。 大多数时候我们使用es都是用来存储业务比较简单的数据，比如日志log类居多，就算有一些有主外键关联的数据，我们也会提前join好，然后放入es中存储。 的确，扁平化后的数据存入索引，无论是写入，更新，查询都比较简单。但是有一些业务却没法扁平化后
无论是创建网站，还是移动应用程序，我们都需要通过 API 来传递数据，通过 API 我们可以获取到数据库中的数据，可以操作数据库，可以处理一些业务逻辑。现在最流行的 API 架构是 REST。但是，GraphQL 正在逐渐追赶着它。
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。
SimpleXML扩展函数提供了将XML转换为对象的工具集。这些对象处理普通的属性选择器和数组迭代器。
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流，应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
文档（document）是MongoDB中数据的基本存储单元，非常类似与关系型数据库管理系统中的行，当更有表现力。
JDK内置同步器的实现类经常会看到java.io.Serializable接口，这个接口即是Java序列化操作，这样看来序列化也是同步器的一种机制。
我们经常会遇到需要传递对象的场景。有时候，我们需要将一个对象的数据传递给另一个对象进行处理，但是又不希望直接暴露对象的内部结构和实现细节。这时，我们可以使用模板模式来实现优雅的对象传递。
在elasticsearch中，没有明确定义array类型，默认每个field都可以包含0个或者多个值。同一个array中的值的数据类型应该保持一致，比如：
最近看一本书，铃木敏文的《零售的哲学》，里面提到一个很有意思的观点，711核心使命是提供便利，围绕便利场景，提供一系列食品、ATM服务等，而不是和超市去PK货物品种。 联想到常见的NOSQL数据库和传统关系型数据的区别也有点类似；传统关系型数据库发展了几十年，就像超市一样，功能非常多，非常完善，也是进入到各个行业中去。NOSQL从一出生就是带着解决关系数据中的某些场景的不突出/不擅长的使命。 另外一些新数据库又思考着突破NoSQL的场景的限制，想着同时解决OTLP/OLAP，也有诞生了NewSQL或者HTA
与关系型数据库相比，MongoDB支持数组，将数组存储到文档之中。因此，与之对应的是数组的增删改查。对于有C语言基础的童鞋，数组应该不会陌生。数组的增删改查，在MongoDB中有相应的操作符来实现。本文主要描述数组的增删改相关操作符的使用。 有关数组的查询可以参考：MongoDB 数组查询 1、占位符$ 占位符$的作用主要是用于返回数组中第一个匹配的数组元素值(子集)，重点是第一个 在更新时未显示指定数组中元素位置的情形下，占位符$用于识别元素的位置 通过数组过滤条件找到的第一个匹配的元素值的文档将
ClickHouse与常用的关系型数据库MySQL或Oracle的数据类型类似，提供了丰富的数据类型支持。
array_add() 如果给定的键不在数组中,会把给定的键值对加到数组中.否则则不加入 array_divide() 函数返回两个数组，一个包含原本数组的键，另一个包含原本数组的值。 array_dot() 函数把多维数组扁平化成一维数组，并用”.”符号表示深度 array_except() 从数组当中移除指定键值对 array_fetch() 函数返回包含被选择的嵌套元素的扁平化数组 array_first() 函数返回数组中第一个通过给定的测试为真的元素 array_last() 函数返回
New in MongoDB 3.6. What’s New in MongoDB 3.6. Part 1 – Speed to Develo
mongodb11天之屠龙宝刀（九）js函数入门：MongoDB基于js的数据类型修改 Mongodb并不提供Alter table这样的语句或者工具修改字段类型，只能写程序转。 数据类型 基本数据类型 MongoDB的文件存储格式为BSON,同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组，同时扩展了JSON的数据类型.与数据库打交道的那些应用。例如，JSON没有日期类型，这会使得处理本来简单的日期问题变得非常繁琐。只有一种数字类型，没法区分浮点数和整数，更不能区分32位和64位数
MongoDB早期版本支持multi-key索引，加快数组检索，很受程序员喜欢；在4.2版本又推出了wildCard索引，支持object和数组检索。这两种索引有相似之处，但在功能上wildCard更强大。日常工作中，有同学对这两种索引的使用场景比较模糊，因此在这里抛砖引玉，供大家借鉴。
mongodb11天之屠龙宝刀（九）js函数入门：MongoDB基于js的数据类型修改 原文连接：直通车 Mongodb并不提供Alter table这样的语句或者工具修改字段类型，只能写程序转。
随着大数据时代的到来，越来越多的数据流向了Hadoop生态圈，同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。
YAML兼容JSON格式，简洁，强大，灵活，可以很方便的构造层级数据并快速转为Python中的字典。
ECMAScript 每年都会发布一个新版本，其中的提案是已经正式通过的，并分发给开发者和用户。本文将讨论该语言的最新版本，以及它又具有了什么新功能。
上篇介绍了ES嵌套模型使用场景和优缺点，本篇接着介绍关于ES嵌套的索引一些基本的操作，包括插入，追加，更新，删除，查询单独放下一篇文章介绍。 首先来看下如何添加数据，上篇提到了我们项目中有三个实体类分别是User,Quest,Kp。其关系是一对多对多，User里面有个List<Quest>字段可以包含多个Quest对象而每一个Quest对象又包含一个List<Kp>字段可以包含多个Kp实体，每个实体类本身又可以拥有多个自己的属性字段。 在这里其实也能感受到用动态索引模板的好处，就是我不要关注到底有多少个字段
使用binary存储字段数据后，数据只是以二进制的形式存储于elasticsearch中。在我们操作数据时，并不能对数据进行检索，聚合或分析。如果需要对binary类型的字段进行数据则需要结合其他索引字段或对binary字段的数据进行反序列化来实现。
由于浏览器可以迅速地解析JSON对象，它们有助于在客户端和服务器之间传输数据。本文将描述如何使用Python的JSON模块来传输和接收JSON数据。
这个题目是在一个公司现场面谈的时候的一个题目。虽然对这种找工作上来就做题目的现象比较反感。
对于大多数的应用程序来说，最常见的任务就是进行网络数据的发送和接收，但是在执行此操作之前，我们需要通过编码或者序列化的方式将数据转换为合适的格式来发送，然后还需要将收到的网络数据转换为合适的格式，这样才能在应用中使用它们，这样的过程叫做解码或着叫反序列化。
MONGODB 在不少公司应用的场景越来越多,实际上有这样一个观念, MONGODB 无法存储核心数据, 无法接触核心业务,核心的数据还应该是传统数据库的天下. REALLY ? 首先要弄清这个问题
随着数据存储需求的不断增长，越来越多的应用选择使用NoSQL数据库来应对非结构化数据的挑战。MongoDB作为一款面向文档的NoSQL数据库，以其灵活的数据模型和高度可扩展性而备受青睐。本文将探讨如何在SpringBoot项目中整合MongoDB，以构建高效的数据存储应用。
在Elasticsearch的实际应用中，嵌套文档是一个常见的需求，尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中，这类嵌套结构被称为父子文档，它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式：
老师、同学们，有人遇到过这个问题么，索引中有一个 integer 数组字段，然后通过脚本获取数组下标为1的值作为运行时字段，发现返回的值是乱的，并不是下标为1的值， 具体如下:
BSON（Binary JSON）是一种二进制表示的JSON格式，用于在MongoDB中存储和传输数据。它是MongoDB的原生数据格式，并且被广泛用于MongoDB的各种操作和功能。
Apache Drill是一款开源的数据探索工具，一个分布式SQL查询和分析引擎。它包含了很多专有的设计，来进行高性能分析，支持半结构化数据源（JSON、XML和日志等）和基于应用不断创新的数据格式。在此基础上，Drill不仅支持行业标准的 ANSI SQL，做到开箱即用和快速上手，还支持大数据生态的集成，如 Apache Hive 和 Apache Hbase 等存储系统，即插即用的部署方式。
字段名限制：不能以“$”开头；不能包含“.”；“_id”是系统保留的字段，但用户可以自己储存唯一性的数据在字段中。
你的响应应该是在代码中严格定义的嵌套数据业务模型,不要依赖数据库查询结果映射，或者其他操作
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 一.查询文档 本段提供了使用 mongo shell中 db.collection.find() 方法查询的案例。案例中使用的 inventory 集合数据可以通过下面的语句产生。db.inventory.insertMany([ { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }, { item: "notebook", qty: 50, s
在MongoDB中，文档可以包含其他文档作为其字段。这些嵌套的文档称为嵌入式文档。嵌入式文档的设计是MongoDB嵌入式数据模型的核心，因为它决定了如何组织和存储数据。
http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/7483064
https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/insert-documents/
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍如何运用QJson组件的实现对JSON文本的灵活解析功能。
在实践领域驱动设计（DDD）的过程中，我们会根据项目的所在领域以及需求情况捕获出一定数量的领域对象。设计得足够好的领域对象便于我们更加透彻的理解业务，方便系统后期的扩展和维护，不至于随着需求的扩展和代码量的累积，系统逐渐演变为大泥球（Big Ball of Mud）。
ECMAScript 2015，也称为ES6，是一个花了6年时间完成的主要版本。从那时起，负责ECMAScript标准开发的技术委员会39 (TC39)每年都会发布该标准的新版本。这个年度发布周期简化了这个过程，并使新特性快速可用，JavaScript社区对此表示欢迎。
Documents MongoDB 的文档可以理解为关系型数据库（Mysql）的一行记录 MongoDB 将数据记录为 BSON 格式的文档 BSON 是 JSON 文档的二进制表示，但它支持的数据类
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程十三(内容来源：Spring中国教育管理中心）
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
