本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
mongoDB是业界最受欢迎的非关系型数据库解决方案之一，是众多公司和开源项目的首要选择；这主要归功于mongoDB的下面这些优点
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
分片（sharding）是一个通过多台机器分配数据的方法。MongoDB使用分片支持大数据集和高吞吐量的操作。大数据集和高吞吐量的数据库系统挑战着单一服务的性能。例如：高查询率将耗尽CPU的性能。大于系统RAM的工作集将给磁盘的IO很大的压力。
我们使用 MySQL 等关系型数据库时，主键都是设置成自增的。 但在分布式环境下，尤其是在分库分表以后，单纯的自增主键会产生冲突，需要考虑如何生成唯一 ID。 这一点上，mongodb 预先考虑到并采取措施保证了分布式环境中生成的 id 的唯一性。 那么，mongodb 是如何做的呢？这么做有什么好处，又有什么不足呢？本文我们就来介绍一下。
索引可以大大加快查询效率，一般在查询字段上添加索引，索引的添加可以通过MongoDB的命令来添加，也可以在Java的实体类上通过注解添加。
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!
最近发现单位某些系统的的插入性能不是很好，诚然知道物理存储的性能不是很好，在关键系统都在使用SSD 的时代，我们还没有进入SSD的怀抱。但另一个点，为什么有的地方使用费SSD 的设备，其实插入的性能还好，或者说如果换装SSD 设备后，其实也看不出区别。 排除数据量小的问题，其实数据库对插入的优化也是需要的。
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。
关系数据库（Relational Database）是建立在关系模型基础上的数据库，借助于几何代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。所谓关系模型是一对一、一对多或者多对多等关系，常见的关系型数据库有 Oracle、SQL Server、DB2、MySQL 等。
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。
https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-databases-documents-collections.html
在MongoDB中，_id字段是集合的主键，以便可以在集合中唯一地标识每个文档。_id字段包含唯一的Object ID 值。
最近将公司的solr集群升级到了最新的6.5版本。 之前用了N年的是3点多的版本，那个时候solr还不支持自带的集群，集群方式都是自己实现的。 公司里用的最多的数据库就是mongodb了，大数据量存储，天生集群支持，分片更简单。 mongodb唯一不足的就是全文检索的能力，不过大部分公司都是用的搜索框架来单独提供搜索服务的。 下面介绍下mongodb怎么结合solr或者es来做搜索。 建索引方案一 solr或者es部分只存储需要搜索的索引和数据的主键ID。比如根据标题搜索，那么只建立标题索引。存储部分只存主
一、SQL与MongoDB术语概念对照 传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（c
一般情况下，会考虑到MySQL与MongoDB如何做技术选型的时候，你一定是遇到了类似于非结构化数据JSON的存取难题，否则大家都直接MySQL开始搞起了。
MongoDB 是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的，由c++实现的，介于关系数据库和非关系数据库之间，基于分布式文件系统存储的开源数据库产品。目前最新版本: 4.2
文章示例参考：早晨空腹喝水，是对还是错？https://www.toutiao.com/a6721476546088927748/
3.创建文件夹d:\mongodb\data\db、d:\mongodb\data\log，分别用来安装db和日志文件，在log文件夹下创建一个日志文件MongoDB.log，即d:\mongodb\data\log\MongoDB.log
Mongo 是 humongous 的中间部分，在英文里是“巨大无比”的意思。所以 MongoDB 可以翻译成“巨大无比的数据库”，更优雅的叫法是“海量数据库”。Mongodb是一款非关系型数据库，说到非关系型数据库，区别于关系型数据库最显著的特征就是没有SQL语句，数据没有固定的数据类型，关系数据库的所使用的SQL语句自从 IBM 发明出来以后，已经有 40 多年的历史了，但是时至今日，开发程序员一般不太喜欢这个东西，因为它的基本理念和程序员编程的想法不一致。后来所谓的 NoSQL 风，指的就是那些不用 SQL 作为查询语言的数据存储系统，而文档数据库 MongoDB 正是 NoSQL 的代表。看一下当下数据库的排名就会发现，目前排在Mongodb数据库前面的无一例外是老牌的关系型数据库，而在NoSQL序列中，Mongodb排名第一，且有上升的趋势。
MongoDB支持存储过程，它是javascript写的，保存在db.system.js表中。
Hello 大家好，先祝福大家新年快乐。🎉🎉🎉 AgileConfig 1.9.0 版本终于赶在农历年前发布了。 Mongodb 当前做为一款非常成熟的 Nosql 产品，已经有越来越多的产品或项目基于它来构建。在 AgileConfig 开源的这几年之间，陆陆续续收到不少同学问为啥不支持 Mongodb。我的回答是没有时间（懒）。一是因为确实没有时间，二是要支持 Mongodb 这种非关系型数据库，需要对 AgileConfig 项目本身做比较大的重构。就在去年 12 月 AgileConfig 收到了对于 Mongodb 的支持的 PR。这是 AgileConfig 开源这几年来收到的一个最大的 PR。往常大家都是嘴上说要这个，要那个功能，但是真正动手的聊聊无几，收到这个 PR 的时候让我非常欣慰。 这个 PR 当时虽然能工作，但是不够完美。在我跟 pengqian089 同学多次沟通后决定对 AgileConfig 进行一次比较大的重构：在 RDB 与 Nosql 之间在抽象一层仓储层。这样对与后续扩展不管是 RDB 还是其他 Nosql 会更加的容易。同时为了保证项目的可靠性，我们还改进跟添加了更多的单元测试用例。我们共同合作 2 个多月，修改了超过 170 个文件，终于有了当前这个新版本。
大家应该都清楚，数据正在以巨幅的速度增长。如果能够有效地利用这些数据，可以发现非常有价值的内容，然而传统技术（许多早在40年前设计的，比如RDBMS这样的技术）对于“大数据”的大肆宣传的商业价值的创造是远远不够的。一个使用大数据技术的典型例子就是“客户的单一视图” - 旨在汇总有关客户的所有信息，以优化客户的参与度和收益，例如精准地确定通过哪种渠道和什么时间向他们发推送。
MongoDB 中的许多概念在 MySQL 中具有相近的类比。本表概述了每个系统中的一些常见概念。
主键，不可重复，自带索引，可以在定义的列名上标注，需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键，mongo会自动生成一个唯一主键，并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键，应交给mongo自己生成，自己可以设置一个业务id，如int型字段，用自己设置的业务id来维护相关联的表。
使用Spring JPA整合项目时，使用了注解 @Entity，项目启动时会提示以下错误：
在评估数据库系统的价值的时候，一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库，也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中，反之亦然。
作者：Matt Kalan 原文：The Future of Big Data Architecture 译者：孙薇 本文讲述了大数据的相关问题，以及“大数据架构”得名的由来。 大数据的问题 或许所有读者都明白这一点：数据正在飞速增长。若是能够有效利用的话，我们能从这些数据中找到非常有价值的见解；传统技术有很多都是在40年前设计的，比如RDBMSs，不足以创造“大数据”炒作所宣称的商业价值。在大数据技术的使用上，常见的案例是“客户单一视图”；将关于客户所知道的一切内容放在一起，以便最大化服务提供与自身收入，
MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，你可以从MongoDB官网下载安装。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作，我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的，后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB，使用了几个月的时间后，由于数据库服务非常不稳定，再加上无人看管，同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库，最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验，所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制，保证数据库中数据的合法。
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！
文章目录 1. SpringBoot整合Spring Data Mongodb 1.1. 简介 1.2. 何时使用 1.3. 安装 1.4. 概念解析 1.5. 使用 1.6. 分页查询 1.7. 常用的查询关键字 1.8. 事务 1.9. 源码 SpringBoot整合Spring Data Mongodb 简介 MongoDB是一款面向文档的数据库，类似json（Bson）的数据存储格式 何时使用 数据量大 数据价值较低 安装 docker pull mongo docker run --name
MongoDB中的主键无需明确指定，每一条记录被添加到集合之后, MongoDB都会自动添加主键，MongoDB中文档主键的名称叫做 _id，是一个ObjectId类型的数据，格式如下：
最近一朋友做社区重构，社区主要功能有发帖、回帖、查看帖子详情，详情页按不同条件展示回帖（除了预先定义的顺序外，可能每个用户看到的顺序都不一样，组合超过100个），大概的效果如下：
本文实例讲述了TP5(thinkPHP5)框架mongodb扩展安装及特殊操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
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
MongoDB是一个基于分布式文档存储的非关系型数据库系统，使用C++语言编写，采用一种类似json的数据结构BSON存储。它是由字段和值对组成的数据结构。可以应用于大量数据的存储。MongoDB是一种最像关系型数据库的非关系型数据，也可以支持索引等功能。
本篇讲解 Mysql 的「主键」问题，从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识，并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。
雪花算法是推特公司开源的工具：想了解前往本站：https://www.zanglikun.com/2941.html
一个MongoDB可以建立多个数据库，MongoDB默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。
阅读本文章，需要你具备asp.net core的基础知识，至少能够创建一个Asp.Net Core Web Api项目吧！其次，我不会跟你说MongoDB是什么以及为什么选择MongoDB作为文件存储这样的问题，因为百度百科已经给你说了， MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。实在不清楚的话自己去看百度百科吧！
MongoDB在企业级项目中一般用于存储文档信息、图片资源等，MongoDB的内容完全是以 JSON字符串的形式进行存储的，所以我们在获取数据时通过简单的 反序列化就可以完成与项目内的实体类转换，不过这个过程是自动的，不需要我们手动进行反序列化处理。 本章目标 完成简单的SpringBoot与MongoDB的自动化整合，让我们像是使用spring-data-jpa的形式来完成MongoDB的数据操作。 为你推荐 第四十七章：SpringBoot2.0新特性 - Quartz自动化配置集成 第四十八章：Spr
之后在admin集合中创建一个账号用于连接，这里创建的是基于root角色的超级管理员帐号；整个账号创建过程可以参考下:
文章来源：https://severalnines.com/database-blog/battle-nosql-databases-comparing-mongodb-and-oracle-nosql
补充说明:MongoDB是一个分布式的数据库，使用ObjectId类型数据作为主键的话，可以有效避免不同机器写入数据时_id的唯一性。上篇文章中有介绍过ObjectId类型的_id每一位对应的含义。
是 mongodb 的最小数据集单位，是多个键值对有序租户在一起的数据单元，类似于关系型数据库的记录
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
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