关于MongoDB的集群运维，之前的文章已经说了很多内容了，这块儿知识点比较多，由于是每天抽空写文章，所以每天能说到的点有限，慢慢一点一点搞懂它，今天我们来看MongDB集群里面的分片相关知识。
因为很多场景下我们需要在创建MongoDB数据的时候提前生成好主键为了返回或者通过主键查询创建的业务，像EF中我们可以生成Guid来，本来想着要不要实现一套MongoDB中ObjectId的，结果发现网上各种各样的实现都有，不过好在阅读C#MongoDB驱动mongo-csharp-driver代码的时候发现有ObjectId.GenerateNewId()的方法提供，我们可以直接调用即可，不需要我们在花费多余的时间设计重写了。
在设计数据库的时候，我们通常需要给业务数据表分配主键，很多时候，为了省事，我都是直接使用 GUID/UUID 的方式，但是在 MonggoDB 中，其内部实现了 ObjectId（以下统称为Oid）。并且在.NETCore 的驱动中给出了源代码的实现。
用$sample (aggregation)方法，具体命令为： db.collection.aggregate( [ { $sample: { size: N } } ] ) N为条数
与sql语句的简单对比 在第一篇中分享了一些MongoDB的基本知识点，因为安装运行其实都还是很轻巧的，所以对于大家上手来说应该问题不大，但是安装完成，数据库也可以连接了，但是MongoDB中是没有办法运行sql语句的。这个时候关系型数据库中的一些思维直接移植过来就不适用了，但是大道至简，其实道理还是相同的，对于的数据的操作可以通过api来完成，这个从某种程度上来说，是MongoDB的亮点也是另外一种优势。 我简单的总结了一下常用的sql语句的一些用法在MongoDB中改怎么使用。 首先一个很大的不同是，在
函数已改进，请使用新版本函数，参看PostgreSQL 黑科技-递规二分法切分汉字
mongodb11天之屠龙宝刀（三）基本操作：增删改查与mysql对比 原文连接：直通车
上篇文章我们讲了mongodb的crud基本操作 http://blog.csdn.net/stronglyh/article/details/46812579
面介绍了：MongoDB 知识体系与基础概念相关的知识点。今天我将详细的为大家介绍MongoDB的安装和最基本的CURD操作的相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发支持一波！！！
官方示例 其他 当前的实现全部都是基于 Mongoose 完成的 官方示例 var mongoose = require('mongoose'), Schema = mongoose.Schema var PersonSchema = new Schema({ name: String, age: Number, stories: [{ type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'Story' }] }); var StoryS
db.COLLECTION_NAME.aggregate() 方法用来构建和使用聚合管道，下图是官网给的实例，可以看出来聚合管道的用法还是比较简单的。
ObjectId is a 12-byte BSON type, constructed using:
MongoDB中我们经常会接触到一个自动生成的字段：”_id”，类型为ObjectId。 本文详解ObjectId的构成和使用。
一、ObjectId的组成 首先通过终端命令行，向mongodb的collection中插入一条不带“_id”的记录。然后，通过查询刚插入的数据，发现自动生成了一个objectId “5e4fa350b636f733a15d6f62”这个24位的字符串，虽然看起来很长，也很难理解，但实际上它是由一组十六进制的字符构成，每个字节两位的十六进制数字，总共用了12字节的存储空间。相比MYSQL int类型的4个字节，MongoDB确实多出了很多字节。不过按照现在的存储设备，多出来的字节应该不会成为什么瓶颈。不过MongoDB的这种设计，体现着空间换时间的思想。 ObjectId的官方规范 1)Time 时间戳。将刚才生成的objectid的前4位进行提取“5e4fa350”，然后按照十六进制转为十进制，变为“1582277456”，这个数字就是一个时间戳。通过时间戳的转换，就成了易看清的时间格式2020-02-21 17:30:56， 2)Machine 机器。接下来的三个十六进制就是“b636f7”，这三个是所在主机的唯一标识符，一般是机器主机名的散列值，这样就确保了不同主机生成不同的机器hash值，确保在分布式中不造成冲突，这也就是在同一台机器生成的objectId中间的字符串都是一模一样的原因。 3)PID 进程ID。上面的Machine是为了确保在不同机器产生的objectId不冲突，而pid就是为了在同一台机器不同的mongodb进程产生了objectId不冲突，接下来的“af71”两位就是产生objectId的进程标识符。 4)INC 自增计数器。前面的九个字节是保证了一秒内不同机器不同进程生成objectId不冲突，这后面的三个字节“5d6f62”是一个自动增加的计数器，用来确保在同一秒内产生的objectId也不会发现冲突，允许256的3次方等于16777216条记录的唯一性。 总的来看，objectId的前4个十六进制字符是时间戳，记录了文档创建的时间；接下来3个十六进制字符代表了所在主机的唯一标识符，确定了不同主机间产生不同的objectId；后2个是进程id，决定了在同一台机器下，不同mongodb进程产生不同的objectId；最后通过3个是自增计数器，确保同一秒内产生objectId的唯一性。ObjectId的这个主键生成策略，很好地解决了在分布式环境下高并发情况主键唯一性问题，值得学习借鉴
答案是不能的，如果想指定 <projection> 是包含字段，那所有字段值都得统一是 1，相反如果是不包含，也必须都是 0
MongoDB分片相关的知识，之前介绍过了，今天我们来看如何为一个已经分片好的集群添加一个新的分片副本集。
mongodb11天之屠龙宝刀（三）基本操作：增删改查与mysql对比 基本概念_id和ObjectId： 1._id MongoDB 中存储的文档必有一”_id” 键。这个键的值可以是任何类型的，默认是个ObjectId 对象。在一个集合里面，每个文档都有唯一的”_id” 值，来确保集合里面每个文档都能被唯一标识。如果有两个集合的话，两个集合可以都有一个值为123 的”_id” 键，但是每个集合里面只能有一个”_id” 是123 的文档。 2. ObjectId ObjectId 是”
为什么要存在mongo 在以往的关系型数据库(如Mysql)，使用表和列来对数据进行存储，进行数据查询操作。但是这样有一个弊端就是 1. 多表查询会比较复杂。 2.对数据类型要求严格，如果需要加字段会稍微麻烦一些。 📷 mongo 是以数组或者对象来对数据进行存储，并且还可以嵌套。 # 进入mongo $ mongo # 显示所有数据库 > show dbs # 创建数据库 使用use 命令， > use gmtest switched to db gmtest # 查看当前db > db gmtes
首先我们来了解几个概念，虽然MongoDB入门实操《上篇》这篇文章已经提到过，这里再次加深印象： 集合：Mongo 中的集合就是mysql 的表的表现形式 文档：文档的数据结构和JSON 基本一样，它就是集合（表）中的一条记录，相当于mysql 的行row 字段：Mongo 中的field 相当于mysql 中的column 索引：Mongo 中的index 与mysql 的index 一样 主键：Mongo 中的primary key 与mysql 的一样，其中Mongo 中将_id 自动设置为主键
最近开发反馈sentry遇到mongodb写入报 objectid 重复的情况，类似下图：
原文地址： https://blog.wolfogre.com/posts/mongo-objectid-design/
而在MongoDB中，表示表关系，使用的是嵌套，即，一个文档嵌套一个文档的方法，作为MongoDB的两个文档的关联，以及使用，reference link作为文档和文档之间的关联。
nosql，全称是 not only sql, 即“不仅于sql”，相较于关系型数据库，nosql更加灵活，无需去维护复杂的数据关系。数据是json格式，更加直观易读。
http://blog.csdn.net/mcpang/article/details/7833805
MongoDB中的游标与关系型数据库中的游标在功能上大同小异。游标相当于C语言的指针，可以定位到某条记录，在MongoDB中，则是文档。因此在mongoDB中游标也有定义，声明， 打开，读取，关闭这么个过程。客户端通过游标，能够实现对最终结果进行有效的控制，诸如限制结果数量，跳过部分结果或根据任意键按任意顺序的组合对结果进行各种排序等。下文是针对MongoDB游标的具体介绍。 一、mongoDB游标介绍 db.collection.find()方法返回一个游标，对于文档的访问，我们需要进行游标
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
在MongoDB中，如果我们想定时删除一部分集合内的数据，通常可以通过2中方法来实现，第一种是TTL索引，第二种就是固定集合。
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1.一些操作 collection重命名： > db.post.renameCollection('foo') { "ok" : 1 } > show collections foo 2.update 语法格式： db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document> }) 参数说明： query : update
1.概述 Spring Data MongoDB 是Spring框架访问mongodb的神器，借助它可以非常方便的读写mongo库。本文介绍使用Spring Data MongoDB来访问mongodb数据库的几种方法： 使用Query和Criteria类 JPA自动生成的查询方法 使用@Query 注解基于JSON查询 在开始前，首先需要引入maven依赖 1.1 添加Maven的依赖 如果您想使用Spring Data MongoDB，则需要将以下条目添加到您的pom.xml文件中： <dependen
前面我们已经介绍过缓存k-v数据库Redis，华为的OpenGauss关系型数据库，今天我们继续介绍一款NoSQL数据库MongoDB。
前面我们实验了用update方法来更新一个文档,我们发现,通常一个文档只会有一小部分需要更新,这时候如果我们把新的文档全部写下来做为update方法的第二个参数,显得很啰嗦很麻烦,特别是文档比较复杂的时候.而利用原子的更新修改器,可以使得这种部分的更新极为方便,高效.更新修改器是种特殊的键,用来指定复杂的更新操作,比如调整,增加或者删除键,还可能是操作数组或者内嵌文档.下面,我们来实验下几种常用的更新修改器.首先是
我们都知道，在分布式系统中，分布式 ID 有很多特殊的要求，其中之二就是要求各个 ID 必须全局唯一，且 ID 能够趋势递增。那么 MongoDB 作为一个分布式 NoSQL 数据库，它的 ObjectID 是一段字符串，是 UUID 吗？不同机器生产的 ID 会相同吗？这段字符串排序没有纯数字主键好排吧？等等，带着这样的疑问，我们一起来看看 Mongo 的 ObjectID 到底有何神秘之处！
2018年7月6日笔记 下文中的操作都是使用python操作mongoDB，所以前提是必须安装python和mongoDB。
关于Python的eval函数， 大家一致的避免使用。 但有时候必须使用， 怎么保证安全呢？ 下面我用一个案例来避免eval潜在的风险。 当然这只是其中的一种。
1. ensureIndex添加索引 ensureIndex 函数帮助文档 db.blog.ensureIndex(keypattern[,options]) - options is an object with these possible fields: name, unique, dropDups name：指定索引名称 unique：是否唯一索引 dropDups：是否删除重复 创建索引的缺点：每次插入、更新、删除时都会产生额外的开销，要尽可能少创建索引。每个集合默认的最大索引个数为64个。 如果没有对应的键，索引会将其作为null存储，所以，如果对某个建立了唯一索引，但插入了多个缺少该索引键的文档，则由于文档包含null值而导致插入失败。 例子 > db.users.find() { "_id" : ObjectId("4fc6d0c9387a7fee4eb6bfa9"), "name" : "aaa", "age" : 23, "sex" : "male" } { "_id" : ObjectId("4fc6d0e5387a7fee4eb6bfaa"), "name" : "bbb", "age" : 25, "sex" : "male" } { "_id" : ObjectId("4fc6d0f4387a7fee4eb6bfab"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "male" } { "_id" : ObjectId("4fc6d100387a7fee4eb6bfac"), "name" : "ddd", "age" : 25, "sex" : "male" } { "_id" : ObjectId("4fc6d110387a7fee4eb6bfad"), "name" : "eee", "age" : 23, "sex" : "male" } > db.users.ensureIndex({"name":1,"age":-1},{"name":"userIndex"}) //1，-1代表索引方向 //查找索引 > db.system.indexes.find() { "name" : "_id_", "ns" : "blog.users", "key" : { "_id" : 1 }, "v" : 0 } { "_id" : ObjectId("4fc6d1d0387a7fee4eb6bfb1"), "ns" : "blog.users", "key" : { "name" : 1, "age" : -1 }, "name" : "userIndex", "v" : 0 }
MongoDB 支持查询条件操作符，下表为 MongoDB 与 RDBMS（关系型数据库，Mysql）常见的查询条件操作符的对比
在使用MongoDB存储数据的时候，我们查询的时候，有时候难免会需要进行连表查询。但是MongoDB本身是非关系性数据库，连表查询，很多时候，需要我们自己在代码里手工操作。但是从 MongoDB 3.2 版本过后，我们可以使用 $lookup 进行连表查询。下面就简单介绍一下 MongoDB 的 $lookup 的简单使用。
如果希望找到的是包含 red、blank 两个元素的数组，可以使用 $all 操作符
查询数据的时候我们发现，mongodb 自动在我们的文档中加入了 _id 字段，这是一个主键，如果不自己设置的话，mongodb 为默认给我们加上，是一个 24 位的 uuid
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在MongoDB中，我们经常会和mongo shell打交道，通常情况下，我们不会修改mongo shell的配置，因为原生的配置已经足够我们应对日常中的问题了。
MongoDB不需要像关系型数据库一样提前设计表结构，但是仍然需要处理业务间的关系，甚至因为灵活性，其中一对多One-to-N需要格外注意。
一、背景 如何实现分布式id，搜索相关的资料，一般会给出这几种方案： 使用数据库自增Id 使用reids的incr命令 使用UUID Twitter的snowflake算法 利用zookeeper生成
我们在前面的文章中提到过文档的基本的增删改查操作，MongoDB中提供的增删改查的语法非常丰富，本文我们主要来看看更新都有哪些好玩的语法。 本文是MongoDB系列的第四篇文章，了解前面的文章有助于更好的理解本文： ---- 文档替换 假设我的集合中现在存了如下一段数据： { "_id" : ObjectId("59f005402844ff254a1b68f6"), "name" : "三国演义", "authorName" : "罗贯中", "authorGender" :
在 Python 操作 MongoDB 数据库（上） 这篇文章中，我们学洗了 MongoDB 数据库的安装运行和使用，以及用 Python 连接 MongoDB。我们建立的 books 引用的是一个 MongoDB 的集合对象，既然是对象，那么就有一些方法供我们使用，今天我们就来学习一下。
db.collection.insertOne(obj, ) 插入单个文档到一个集合(3.2版本有效)，可选参数为w, wtimeout db.collection.insertMany( [objects], ) 插入多个文档到一个集合(3.2版本有效)，可选参数为w, wtimeout db.collection.insert(obj) 传统的插入方式
>>> import pymongo #导入模块 >>> client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017) #连接服务器 >>> db = client.teacher #连续数据库 >>> teacher = db.teacher #数据集 >>> list(teacher.find()) #查看已有记录 [] >>> wangwu = {'name':'Wangwu', 'age':40, 'sex':'male'} >>> teach
MongoDB以JSON格式存储和显示数据。在pymongo中以字典的方式显示数据。
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