MongoDB oplog是一个capped collection,创建capped collection时,createCollection可以设置size(最大字节数)和max(最大文档数)的参数,当这个集合的『总大小超过size』或者『总文档数超过max』时,在新插入文档时就会自动删除一些集合内最先插入的文档,相当于一片环形的存储空间. oplog(local.oplog.rs集合)默认情况下配置为可用磁盘空间的5%,当oplog写满时,就会开始删除最先写入的oplog,一次正常的inse

在使用MongoDB的时候,经常会用到MongoDB的删除操作,以下是我在使用MongoDB删除操作的总结 首先是删除用户: db.removeUser("用户名") 其次是删除数据库: db.dropDataBase() ,这个操作会删除你当前正在使用的数据库. 然后是删除集合: db.集合名.drop(),这个操作十分方便,直接把整个集合删除掉. 还有就是删除指定集合内的文档:db.集合名.remove(),remove是用来从数据库中永久删除文档.如果没有指定参数,它会删除指定结

MongoDB 分片的原理.搭建.应用   一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差

参考代码: db.getCollection('Person').update({"email":{$exists:true}},{$unset:{"email":"","telephone":""}},{multi:true}) 执行后后结果会将Person表所有数据的email.telephone两个字段都删除

查询语句 db.getCollection("A表").update( { } ,{   $unset:{"a":1}  } , {multi: true} ) 作用:删除A表中a字段 ------------------------------- 查询语句分析 条件: 可以不写 更新:$unset:{"a":1}   删除A表中a字段 是否改变多条记录:multi: true  (不加这个,则默认改变 符合查询条件的第一条记录)

文档格式如下: { "_id" : ObjectId("56e2a92ccc6dd2271953e502"), "links": [ { "name": "Google", "url": "http://www.google.com" }, { "name": "Baidu", "url": "ht

参考:https://stackoverflow.com/questions/23334743/setting-justone-limiter-for-pymongo-remove-throws-typeerror 正确的写法: collection.remove({"_id":earliest_id_date["_id"]}) 或 ufo.users.remove({'emails.address': 'foo@bar.com'}, safe=True) 下面这个

基本查询  db.getCollection('chdr').find({chdrnum:"test123456"}) lookup关联查询 db.getCollection ( ' chdr ' ) . aggregate  ( [ { " $lookup " : { " localField" : "chdrnum" , "as" : "y" , "foreignField

在 3.4之前版本 , 修改oplog 是一个非常麻烦的事情, 要停数据库 , rolling方式适合 3.4 之前版本修改oplog的大小 1. 配置文件注释 replSet2. 配置文件 oplogSize = oplog大小3. 停止mongodb库4. 启动mongodb库5. 获取oplog最新一条文档保存到临时文档use local;db.temp.save(db.oplog.rs.find({},{ts:1,h:1}).sort({$natural:-1}).limit(1).ne

逻辑存储空间与物理存储空间有差距的主要原因 存储引擎存储时,需要记录一些额外的元数据信息,这会导致物理空间总和比逻辑空间略大 存储引擎可能支持数据压缩,逻辑的数据块存储到磁盘时,经过压缩可能比逻辑数据小很多了(具体要看数据的特性,极端情况下压缩后数据变大也是有可能的) 引擎对删除空间的处理,很多存储引擎在删除数据时,考虑到效率,都不会立即去挪动数据回收删除的存储空间,这样可能导致删除很多文档后,逻辑空间变小,但物理空间并没有变小.如下图所示,灰色的文档删除表示被删除.删除的空间产生很多存储碎片,

话题:solr安装 一.下载solr 本例采用4.10.3版本. Solr所有版本下载地址:http://archive.apache.org/dist/lucene/solr/ 下载完成后,解压的目录如下: bin:solr的运行脚本 contrib:solr的一些扩展jar包,用于增强solr的功能. dist:该目录包含build过程中产生的war和jar文件,以及相关的依赖文件. docs:solr的API文档 example:solr工程的例子目录:   example/solr: 该

8 复制 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sharding 8 复制 8.1

1.创建一个数据库,名为foobar use foobar 这个foobar数据库没有被真正的被创建.只是在mongo的缓存中 但是直接离开的话,这个数据库会被mongo删除. 2.现在我们给foobar数据库中添加集合并添加记录,做点事情让它不被删除 现在用了foobar.这个db就代表这个数据库 db.persons.insert({name:"abcdef"}) 上面的代码的意思是使用foobar的这个数据库,为该数据库添加一个persons集合.又给persons添加了一条记录

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.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. MongoDB MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型.Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引. 本资料

前言:接着上篇继续学习MongoDB,这次学习的是在Linux下安装MongoDB 环境:centos7.3 安装版本:MongoDB4.0 官网安装教程地址 https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-red-hat/ 我选的是centos系统的 1.创建yum包文件 cd /etc/yum.repos.d/ #进入yum包管理vim mongodb-org-4.0.repo #创建文件,文件名为MongoDB的对应版

本文仅仅学习使用,转自:https://www.cnblogs.com/suoning/p/6759367.html#3682005 里面新增了如果用用Python代码进行增删改查 什么是MongoDB ? MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统. 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能. MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.

centos下源码安装python3wget --no-check-certificate https://www.python.org/ftp/python/3.6.2/Python-3.6.2.tgzpython3的环境依赖安装yum -y install xz tar gcc make tk-devel wget sqlite-devel zlib-devel readline-devel openssl-devel curl-devel tk-devel gdbm-devel xz-de

persons该文件的数据如下面的: > db.persons.find() { "_id" : 2, "name" : 2 } { "_id" : 3, "name" : 3 } > db.persons.update({_id:4},{_id:4,name:4}) WriteResult({ "nMatched" : 0, "nUpserted" : 0, "n

persons文档的数据如下: > db.persons.find(){ "_id" : 2, "name" : 2 }{ "_id" : 3, "name" : 3 } > db.persons.update({_id:4},{_id:4,name:4})WriteResult({ "nMatched" : 0, "nUpserted" : 0, "nModifi

摘要 之前写过一篇ElasticSearch初识之吐槽,不知觉竟然过去了两年了.哎,时光催人老啊.最近又用到了ES,想找找过去的总结文档,居然只有一篇,搞了半年的ES,遇到那么多的问题,产出只有这么点,真是说不过去啊.只好又重新捡起ES,发现ES槽点依然很多,不兼容的更新太多了,各个版本之间的差异不小,感觉ES就是偏理论算法的人设计出来的,而不是工程学家写的.非常像公司里面,算法工程师吐槽后端应用开发算法能力弱,后端应用开发吐槽算法工程师工程能力太差.作为一个应用开发对ES差不多就是这种感觉.不

MongoDB 传统方式安装 关闭 SELinux 编辑配置文件:vim /etc/selinux/config 把 SELINUX=enforcing 改为 SELINUX=disabled MongoDB 资料 官网:https://www.mongodb.com 官网文档:https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/ 此时(20170228) 最新稳定版本为:3.4.2 官网下载:https://www.mongodb.com/down