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MongoDB Aggregate 业务场景实战

同样的,MongoDB 2.2版本也新增了聚合管道功能,虽然功能发布已久,但是社区的复杂场景的实践并不多,给大家造成了聚合管道“不好用”的错觉。...实际在业务场景中,适当的运用聚合往往会带来事半功倍的效果。...针对不同的业务需求,我们一般会涉及到以下场景: 基础对象查询 表 join 查询 分类统计 嵌套对象排序 ... 说到了常⻅的应用场景,下面也介绍一下我们的系统业务数据模型: 机会数据模型 ?...使用 $ifNull 数据填充来进行排序效率比空值比较排序效率要高,MongoDB官方也给出了排序类型效率顺序图,如下所示: ?...你们公司使用MongoDB聚合管道吗? 一般使用在什么业务上面?你觉得好用吗?

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什么场景应该用 MongoDB

月初在云栖社区上发起了一个 MongoDB 使用场景及运维管理问题交流探讨 的技术话题,有近5000人关注了该话题讨论,这里就 MongoDB 的使用场景做个简单的总结,谈谈什么场景该用 MongoDB...很多人比较关心 MongoDB 的适用场景,也有用户在话题里分享了自己的业务场景,比如 案例1 用在应用服务器的日志记录,查找起来比文本灵活,导出也很方便。...经常跟一些同学讨论 MongoDB 业务场景时,会听到类似『你这个场景 mysql 也能解决,没必要一定用 MongoDB』的声音,的确,并没有某个业务场景必须要使用 MongoDB才能解决,但使用 MongoDB...游戏场景,使用 MongoDB 存储游戏用户信息,用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询、更新 物流场景,使用 MongoDB 存储订单信息,订单状态在运送过程中会不断更新,以 MongoDB...社交场景,使用 MongoDB 存储存储用户信息,以及用户发表的朋友圈信息,通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能 物联网场景,使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息,以及设备汇报的日志信息

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MongoDB系列之适用场景和不适用场景

不支持业务复杂查询:MySQL这些类型数据库都可以进行表连接等等复杂业务查询,MongoDB是文档型的数据库,所以不支持联表(Collection)查询 3、适用场景 归纳了MongoDB一些比较明显的特征后...,我们可以知道MongoDB的一些适用场景。...在MongoDB官网也会列举了MongoDB的适用场景: 1)网站实时数据:MongoDB 非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及 高度伸缩性。...4)高伸缩性场景:MongoDB 非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。MongoDB 的路线图中已经包 含对 MapReduce 引擎的内置支持。...MongoDB是不太适合的,在技术选项上需要根据业务场景和公司实际情况选择合适的数据库,关系型数据库和NoSQL数据库各有优缺点,应该根据实际场景合理选择数据库 5、参考资料 MongoDB应用场景:https

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mongodb的简介与适用场景

的文件规范 MongoDB支持各种编程语言:RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,C#等多种语言。...官方网站 https://www.mongodb.org/ mongodb的局限性与不足 在32位系统上,不支持大于2.5G的数据。...从维护工具,人才,实践经验较关系数据库都很缺乏 应用场景 数据模型简单,无复杂关联关系的大数据存储与检索。 用户需求频繁变化,数据无固定模式。...大尺寸,低价值的数据:如日志数据,用户行为数据,历史数据 高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。...用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 不适用的场景如下 要求高度事务性的系统,如银行转账。强业务数据状态相互影响,频繁变换,如:企业OA。

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Redis和Mongodb应用场景研究

现在的分布式项目基本都会用到redis和mongodb,可是redis和mongdb到底有什么不同呢,今天我就基于我们公司的项目来具体介绍一下redis和mongodb的各自的应用场景。...场景二:项目中涉及评论的内容,而且这个评论表的数据后期会非常大(海量的数据),最后在数据量非常大的情况下还要求比较复杂的查询。基于上述这些情况,我们采用mongodb作为评论表存储数据库。...应用升级:现在在给大家介绍一下我们项目中关于redis和mongodb深入的应用,我们接着上面的应用场景继续往下说。...基于这种场景我们可以采用mongodb中的分片来实现,通过mongodb的分片机制,我们可以将海量的数据查询分别负载到不同的分片服务器上面,最后将数据查询的数据结果整合到一起。...关于这个疑问的话,大家可能得仔细研究一下mongodb分片的规则了,mongodb分片的同时也会把数据进行分片划分,同样一份数据但是每片查询的区域是不一样的,比如分片一会查询数据的前半截,然后分片二会查询数据的后半截

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MongoDB都有哪些使用的业务场景

通过MongoDB存储,既可以很好的存储、统计同时也方便不同的业务场景下日志数据格式不一致等情况。 ?...4.O2O业务场景 将送快递骑手、快递商家的信息(包含位置信息)存储在 MongoDB,然后通过 MongoDB 的地理位置查询,这样很方便的实现了查找附近的商家、骑手等功能。 ?...5.游戏业务场景 使用 MongoDB 存储游戏用户信息,用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询、更新。 ?...7.物联网业务场景 使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息,以及设备汇报的日志信息,并对这些信息进行多维度的分析。 ?...8.视频直播业务场景 视频直播,使用 MongoDB 存储用户信息、礼物信息等。 ?

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MongoDB入门(特点,使用场景,命令行操作,SpringData-MongoDB

今天我们将通过这一篇博客来了解MongoDB的体系结构,命令行操作和在JAVA 当中使用SpringData-MongoDB 来 操作MongoDB。...从查询效率上来进行对比: Redis -> MongoDB -> MySQL 3、使用场景 游戏装备数据、游戏道具数据 特征:修改频度较高 物流行业数据 特征:地理位置信息,海量数据 直播数据...、打赏数据、粉丝数据 特征:数据量大,修改频度极高 日志数据 特征:数据量巨大,结构多变 以上就是mengoDB的适用场景吗,如果大家在实际项目中遇到类似的场景,或许可以选择将数据存储到...MySQL: MongoDB: 5、MongoDB 命令行操作 了解MongoDB的基本概念之后我们就可以来进行对MongoDB 的入门了。 5.1 数据库以及表的操作 1、查询所有数据库。...Spring-data对MongoDB做了支持,使用spring-data-mongodb可以简化MongoDB的操作,封装了底层的mongodb-driver。

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MongoDB入门(特点,使用场景,命令行操作,SpringData-MongoDB

今天我们将通过这一篇博客来了解MongoDB的体系结构,命令行操作和在JAVA 当中使用SpringData-MongoDB 来 操作MongoDB。...从查询效率上来进行对比:Redis -> MongoDB -> MySQL3、使用场景游戏装备数据、游戏道具数据 特征:修改频度较高物流行业数据 特征:地理位置信息,海量数据直播数据、打赏数据、粉丝数据...特征:数据量大,修改频度极高日志数据 特征:数据量巨大,结构多变以上就是mengoDB的适用场景吗,如果大家在实际项目中遇到类似的场景,或许可以选择将数据存储到mengoDB当中来。...MySQL:MongoDB:5、MongoDB 命令行操作了解MongoDB的基本概念之后我们就可以来进行对MongoDB 的入门了。5.1 数据库以及表的操作1、查询所有数据库。...Spring-data对MongoDB做了支持,使用spring-data-mongodb可以简化MongoDB的操作,封装了底层的mongodb-driver。

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浅谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景

查询语句:是独特的Mongodb的查询方式。 适合场景:事件的记录,内容管理或者博客平台等等。 架构特点:可以通过副本集,以及分片来实现高可用。...分析一下Mysql和Mongodb应用场景 1.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用,即这里mysql与mongodb 属于平行级别,那么,这样的使用可能有以下几种情况的考量:(1...)mongodb所负责部分以文档形式存储,能够有较好的代码亲和性,json格式的直接写入方便。...(3)mongodb本身的failover机制,无需使用如MHA之类的方式实现。...考虑到mongodb属于nosql型数据库,sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ,也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。

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MongoDB 路由表刷新导致响应慢场景解读

MongoDB sharding 实例从3.4版本升级到 4.0版本 以后插入性能明显降低,观察日志发现大量的 insert 请求慢日志: 2020-08-19T16:40:46.563+0800 I...” - “场景一:请求触发” 中就描述了使用 shard version 来触发路由更新的典型应用场景。...如遇到本文描述问题,这里总结各版本使用场景与修复方案如下: MongoDB版本 使用场景 修复方案 4.2以下 数据写入固定在某些Shard 采用可以增加major version的版本(或设置 incrementChunkMajorVersionOnChunkSplit...采用仅增加minor version的版本(或设置 incrementChunkMajorVersionOnChunkSplit = false) 阿里云MongoDB 4.2版本中已经跟进了官方修复...作者:王鑫(花名:煮茶) 阿里云数据库团队工程师,目前主要从事阿里云MongoDB的内核开发与维护工作,专注于数据库方向,致力于做最好的云数据库产品。

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浅谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景

查询语句:是独特的Mongodb的查询方式。 适合场景:事件的记录,内容管理或者博客平台等等。 架构特点:可以通过副本集,以及分片来实现高可用。...分析一下Mysql和Mongodb应用场景 1.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用,即这里mysql与mongodb 属于平行级别,那么,这样的使用可能有以下几种情况的考量:(1)...mongodb所负责部分以文档形式存储,能够有较好的代码亲和性,json格式的直接写入方便。...(3)mongodb本身的failover机制,无需使用如MHA之类的方式实现。 2.将mongodb作为类似redis ,memcache来做缓存db,为mysql提供服务,或是后端日志收集分析。...考虑到mongodb属于nosql型数据库,sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ,也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。

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NoSQL | Redis、Memcache、MongoDB特点、区别以及应用场景

本篇文章主要介绍Nosql的一些东西,以及Nosql中比较火的三个数据库Redis、Memcache、MongoDB特点、区别以及应用场景。...支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟。...支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟,既是优点也是缺点。 Redis在string类型上会消耗较多内存,可以使用dict(hash表)压缩存储以降低内存耗用。...MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性。 一致性 Memcache 在并发场景下,用cas保证一致性。 redis事务支持比较弱,只能保证事务中的每个操作连续执行。...mongoDB不支持事务。 数据分析 mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他两者不支持。 应用场景 redis:数据量较小的更性能操作和运算上。

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mongodb和mysql应用场景区别_mongodb和mysql有哪些区别「建议收藏」

mongodb和mysql有哪些区别 发布时间:2020-09-01 09:15:48 来源:亿速云 阅读:64 作者:小新 小编给大家分享一下mongodb和mysql有哪些区别,相信大部分人都还不怎么了解...Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。...文档是mongoDB中数据的基本单元,类似关系数据库的行,多个键值对有序地放置在一起便是文档,语法有点类似javascript面向对象的查询语言,它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。...查询语句:是独特的Mongodb的查询方式。 适合场景:事件的记录,内容管理或者博客平台等等。 架构特点:可以通过副本集,以及分片来实现高可用。...以上是mongodb和mysql有哪些区别的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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NoSQL | Redis、Memcache、MongoDB特点、区别以及应用场景

支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟。...支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟,既是优点也是缺点。 Redis在string类型上会消耗较多内存,可以使用dict(hash表)压缩存储以降低内存耗用。...MongoDB缺点 不支持事务。MongoDB占用空间过大 。 MongoDB没有成熟的维护工具。...MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性。 一致性 Memcache 在并发场景下,用cas保证一致性。 redis事务支持比较弱,只能保证事务中的每个操作连续执行。...mongoDB不支持事务。 数据分析 mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他两者不支持。 应用场景 redis:数据量较小的更性能操作和运算上。

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Memcache和Redis、Mongodb优缺点及应用场景

没有如MySQL那样成熟的维护工具 无法进行关联表查询,不适用于关系多的数据 复杂聚合操作通过mapreduce创建,速度慢 模式自由,自由灵活的文件存储格式带来的数据错误 应用场景: 从目前阿里云...MongoDB云数据库的用户看,MongoDB的应用已经渗透到各个领域,比如游戏,物流,电商,内容管理,社交,物联网,视频直播等,以下是几个实际的应用案例。...~ 游戏场景:使用mongodb存储游戏用户信息,用户的装备,积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询,更新 ~ 物流场景:使用Mongodb存储订单信息,订单状态在运送过程中会不断更新,以Mongodb...~ 社交场景:使用mongodb存储用户信息,以及用户发表的朋友圈信息,通过地理位置索引实现附近的人,地点等功能 ~ 物联网场景:使用mongodb存储所有接入的智能设备信息,以及设备回报的日志信息...适合存储全局变量,适合读多写少的业务场景。很适合做缓存。

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相比Mysql为什么还需要MongoDB、使用场景...

3 为啥用它 3.1 MongoDB 事务 MongoDB目前只支持单文档事务,MongoDB暂时不适合需要复杂事务的场景。...请注意,这只是一些常见的使用场景MongoDB 可以适用于各种其他应用程序和领域。选择是否使用 MongoDB 还取决于您的具体需求、数据模型和预期的数据操作。...以下是几个实际的应用案例: 3.3.1 游戏场景 使用MongoDB存储游戏用户信息、装备、积分等,直接以内嵌文档的形式存储,方便查询、更新。...3.3.3 社交场景 使用MongoDB存储用户信息,朋友圈信息,通过地理位置索引实现附近的人、定位功能。...3.3.4 物联网场景 使用MongoDB存储设备信息、设备汇报的日志信息、并对这些信息进行多维度分析。 3.3.5 视频直播 使用MongoDB存储用户信息、点赞互动信息。

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MongoDB、HBase、Redis 等 NoSQL 优劣势、应用场景

它在许多场景下可用于替代统的关系型数据库或键/值存储方式。 1.MongoDB特点 所用语言:C++ 特点:保留了SQL一些友好的特性(查询,索引)。...3.MongoDB缺点: 1)不支持事务。 2)MongoDB占用空间过大 。 3)MongoDB没有成熟的维护工具。...4.MongoDB应用场景 1)适用于实时的插入、更新与查询的需求,并具备应用程序实时数据存储所需的复制及高度伸缩性; 2) 非常适合文档化格式的存储及查询; 3)高伸缩性的场景MongoDB 非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库...5.HBase 适用场景 1)bigtable类型的数据存储; 2)对数据有版本查询需求; 3)应对超大数据量要求扩展简单的需求。...4.Redis 应用场景: 最佳应用场景:适用于数据变化快且数据库大小可遇见(适合内存容量)的应用程序。 例如:微博、数据分析、实时数据搜集、实时通讯等。

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