在 时间序列数据和MongoDB中：第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题，以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB：第二部分 - 模式设计最佳实践中， 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中，我们将介绍如何查询，分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具（如 MongoDB Shell 命令行）和 MongoDB Compass（基于GUI的查询工具）。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序，包括C＃，Java，NodeJS，Go，R，Python，Ruby等等。
主键：数据库表中对存储数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值(Null).
视图： 是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能。 可以对视图进行增，改，查，操作，试图通常是有一个表或者多个表的行或列的子集。 对视图的修改会影响基本表。它使得我们获取数据更容易，相比多表查询。 视图的优缺点: 优点： 1)、对数据库的访问，因为视图可以有选择性的选取数据库里的一部分。 2)、用户通过简单的查询可以从复杂查询中得到结果。 3)、维护数据的独立性，试图可从多个表检索数据。 4)、对于相同的数据可产生不同的视图。 缺点： 性能：查询视图时，必须把视图的查询转化成对基本表的查询，
MongoDB 将文档存储在集合中，集合类似于关系数据库中的表，除了集合之外，MongoDB还支持：
视图（View）是从一个或者多个表（或视图）导出的表，其内容由查询定义。视图是一个虚拟表，数据库中只存储视图的定义，不存储视图对应的数据，在对视图的数据进行操作时，系统根据视图的定义去操作相应的基本表。
数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。
导语 | 腾讯云MongoDB目前广泛应用于游戏、电商、ugc、物联网等场景，为了更好地为客户提供服务，腾讯数据库团队对MongoDB进行升级，诞生了青胜于蓝的腾讯云MongoDB 4.2版本，并且已经正式在腾讯云发布啦，让我们一起来看看新版有哪些亮点吧~ 一、 CMongo 介绍 MongoDB作为时下最流行的nosql数据库，是一款集高性能、分布式、易扩展等特性为一身的文档型数据库，同时其易用性和功能丰富程度是其他同类产品所不能比拟的。 CMongo是腾讯云数据库联合团队基于开源Mongo
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」。
《「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
虚拟视图是由其他其他关系上的查询所定义的一种关系。虚拟视图并不在数据库中存储，但可对其进行查询，就好像它被存储在数据库中一样。查询处理器会在执行查询时用视图的定义来替换视图。 试图也可以被物化，即它们从数据库中定期的进行构造并存储。物化可以加快查询的执行，一种典型的“物化视图”就是索引。 虚拟视图 视图定义 CREATE VIEW <视图名> AS <视图定义>; 例如：有个关系如下： Movies(title, year, length, name, producer) 要在其上创建一个视图，包括2018
MongoDB 是基于分布式文件存储的数据库，由 C++语言编写，专为 WEB 应用提供可扩展性、高性能和高可用性的数据存储解决方案。它可以从单服务器部署扩展到大型、复杂的多数据中心架构。利用内存计算的优势，MongoDB 能够提供高性能的数据读写操作。MongoDB 的本地复制和自动故障转移功能让应用程序具有企业级的可靠性和操作灵活性。
现实工作中会有多个数据源同步到一个数据库完成数据分析的场景，这些数据可以不是实时同步的，我们一般通过定时任务抽取数据到统计分析库给应用使用。
数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值（Null）。
当涉及MongoDB时，一个经常被问到的问题是“我如何在MongoDB中为我的应用程序构造模式（schema）？”老实说，这要看情况而定。你的应用程序读操作比写操作多吗？从数据库中读取时需要将哪些数据放在一起？有哪些性能因素需要考虑？文档有多大？它们今后会变成多大？你预计数据会如何增长和扩展？
视图是虚拟的表。与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询。 感性的看一个例子。假如有下面的sql：
MongoDB 是一种非关系型数据库，于 2017 年上市，现市值已超过 300 亿美元，根据 Stack Overflow 2021年的调查显示，超过四分之一的开发者都在使用MongoDB。像 MongoDB 这种非关系型数据库在进行数据处理时十分灵活，用户可以根据自己的需求不断更改数据库的模式，而不是被禁锢在垂直化的固定模式中，这也是其广受关注的原因。
1.《GDPR: Impact to Your Data Management Landscape:Part 3 》
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 概述： 本篇主要是对表表达式中视图和内联表值函数
目前最流行的文档型数据库 MongoDB 催生了市场上丰富的 MongoDB 管理工具，这些工具可以提高我们的 MongoDB 开发和管理任务的效率，以提高生产力。下面是 10 款优秀的 MongoDB GUI 工具列表，其中包括其简介、主要功能介绍和下载链接。
change streams从本质上来说是提供了一种基于mongoDB的CDC（Change Data Capture）的解决方案。所谓的CDC就是变化数据捕获，简单理解为监听数据库系统的变更就好。下面的图中描述了CDC的典型场景，左边的是主数据库，不同的客户端可以向其中插入数据（有前后关系）；中间是一个队列，这些数据变化都会被放到里面；右边是派生数据系统，消费队列里的变化，然后用作搜索和数据仓库等应用。市场上也不乏这种专门做CDC的产品，比如：HEVO，其宣称的优势包括：1）简单易上手，无需代码；2）良好的交互式用户界面；3）支持多种数据源；4）可容错的安全架构等。
视图是数据库中的一个虚拟的表是一个虚拟表，其内容由查询定义。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。
视图是一个虚拟表，其内容由 select 查询语句定义和真是的表一样，视图也包含行和列，对视图的操作与对表的操作基本一致。视图中的数据是在试用视图时动态生成的，视图中的数据都存储在基表中。使用视图具备如下三种好处：
如果性能问题是出在程序上，那么就要根据业务对程序中的函数进行调整，可能是函数中的写法有问题，算法有问题，这种调整如果不能解决问题的话，那么就要从架构上进行考虑，我们是不是应该使用这种技术，有没有替代的方案来实现同样的业务功能？举个简单的例子，假设经过跟踪发现，一个负责生成图表的函数存在性能问题，尤其是在压力测试情况下性能问题尤为严重。原来的图表生成是完全基于GDI+在Web服务器上根据数据进行复杂的绘图，然后将绘出的图片保存在磁盘上，然后在HTML中添加Img标签来引用图片的地址。现在使用GDI+会消耗大量内存和CPU，而算法上也没有太大的问题，那么这种情况下我们就需要考虑修改架构，不使用GDI+ 绘图的方式，或者是使用异步绘图的方式。既然绘图会消耗大量的服务器资源，那么一种解决办法就是将绘图的操作从服务器转移到客户端。使用SilverLight技术，在用户打开网页是只是下载了一个SilverLight文件，该文件负责调用Web服务器的Web服务，将绘图所需的数据获取下来，然后在客户端绘图展现出来。这样服务器只提供WebService的数据访问接口，不需要做绘图操作。
表中只有一个字段时 count(*) 效率最高，count(列名) 当列名是主键时，它的效率高于 count(1)，其他情况 count(1) 效率更高。
我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
注意：基于视图a、b创建了新的视图c，如果将视图a或者视图b删除，会导致视图c的查询失败。这样的视图c需要手动删除或修改，否则影响使用。
视图（view）是一种虚拟存在的表，是一个逻辑表，本身并不包含数据。作为一个select语句保存在数据字典中的。通过视图，可以展现基表的部分数据；视图数据来自定义视图的查询中使用的表，使用视图动态生成。
一、程序包和包体 程序包（package）：存储在数据库中的一组子程序、变量定义。在包中的子程序可以被其它程序包或子程序调用。但如果声明的是局部子程序，则只能在定义该局部子程序的块中调用该局部子程序。 它具有面向对象程序设计语言的特点，是对这些PL/SQL 程序设计元素的封装。包类似于JAVA语言中的类，其中变量相当于类中的成员变量，过程和函数相当于类方法。 create or replace package stuinfo as type stucur is ref cursor; procedu
视图是虚拟表或逻辑表，它被定义为具有连接的SQL SELECT查询语句。因为数据库视图与数据库表类似，它由行和列组成，因此可以根据数据库表查询数据。其内容由查询定义。
对视图创建的第一个索引必须是唯一聚集索引。创建唯一聚集索引后，可以创建更多非聚集索引。
欢迎阅读MongoDB性能最佳实践系列博客的第二篇。在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
视图一方面可以帮我们使用表的一部分而不是所有的表，另一方面也可以针对不同的用户制定不同的查询视图。比如，针对一个公司的销售人员，我们只想给他看部分数据，而某些特殊的数据，比如采购的价格，则不会提供给他。再比如，人员薪酬是个敏感的字段，那么只给某个级别以上的人员开放，其他人的查询视图中则不提供这个字段。刚才讲的只是视图的一个使用场景，实际上视图还有很多作用。最后，我们总结视图的优点。
MongoDB和CouchDB都是基于文档的NoSQL数据库类型。文档数据库又称mdocument store，通常用于存储半结构化数据的文档格式及其详细描述。它允许创建和更新程序，而不需要引用主模式。移动应用程序中的内容管理和数据处理是可以应用文档存储的两个字段。
原文：http://www.java520.cn/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/148.html
在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
物化视图是一种特殊的物理表，“物化”(Materialized)视图是相对普通视图而言的。普通视图是虚拟表，应用的局限性大，任何对视图的查询，Oracle都实际上转换为视图SQL语句的查询。这样对整体查询性能的提高，并没有实质上的好处。
视图是一种虚拟存在的表，行和列数据来自，定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。优势有:
具化式对比替换式就是在内存有一张表是表示视图，操作视图时用的就算内存的那个表而不是基表
在MySQL中，视图可能是我们最常用的数据库对象之一了。那么你知道视图和表的区别吗？你知道创建及使用视图要注意哪些点吗？可能很多人对视图只是一知半解，想详细了解视图的同学看过来哟，本篇文章会详细介绍视图的概念、创建及使用方法。
视图一方面可以帮我们使用表的一部分而不是所有的表，另一方面也可以针对不同的用户制定不同的查询视图。比如，针对一个公司的销售人员，我们只想给他看部分数据，而某些特殊的数据，比如采购的价格，则不会提供给他。再比如，人员薪酬是个敏感的字段，那么只给某个级别以上的人员开放，其他人的查询视图中则不提供这个字段。
最近一直在忙着开发一套知识图谱的接口，主要用到的是mongoDB和neo4j，今天先来总结一部分：mongoDB的使用。
MongoDB 4.2已经发布，我们来看看它增加了哪些新特性？分布式事务？数据库加密？通配符索引？
视图是一个虚拟的表，不同于直接操作数据表，视图是依据SELECT语句来创建的（会在下面具体介绍），所以操作视图时会根据创建视图的SELECT语句生成一张虚拟表，然后在这张虚拟表上做SQL操作。
drop view 视图名1 [,视图名2] [,视图名n];可以同时删除多个视图，多个视图名称之间⽤逗号隔开。
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