MongoDB基础知识记录 一.概念: 讲mongdb就必须提一下nosql,因为mongdb是nosql的代表作: NoSQL(Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL” ,指的是非关系型的数据库 .是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨.NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入.  关系型数据库中的表都是存储一些结构化的数据,每条记录的字段的组成都一样,即使不是每条记录都

一.mongoDB中的连接池 刚上手MongoDB,在做应用时,受以前使用关系型数据库的影响,会考虑数据库连接池的问题! 关系型数据库中,我们做连接池无非就是事先建立好N个连接(connection),并构建成一个连接池(connection pool),提供去连接和归还连接等操作. 而在MongoDB中,我们先来看看怎么进行操作,以insert为例: Mongo m = new Mongo( "localhost" , 27017 ); DB db = m.getDB( "

随着mongodb数据量的增多,可能会达到单个节点的存储能力限制,以及application较大的访问量也会导致单个节点无法承担,所以此时需要构建集群环境,并通过sharding方案将整个数据集拆分成多个更小的chunk,并分布在集群中多个mongod节点上,最终达到存储和负载能力扩容.压力分流的作用.在sharding架构中,每个负责存储一部分数据的mongod节点称为shard(分片),shard上分布的数据块称为chunk,collections可以根据“shard key”(称为分片键)

映射 在 MongoDB 中,映射(Projection)指的是只选择文档中的必要数据,而非全部数据.如果文档有 5 个字段,而你只需要显示 3 个,则只需选择 3 个字段即可. find() 方法 MongoDB 的查询文档曾介绍过 find() 方法,它可以利用 AND 或 OR 条件来获取想要的字段列表.在 MongoDB 中执行 find() 方法时,显示的是一个文档的所有字段.要想限制,可以利用 0 或 1 来设置字段列表.1 用于显示字段,0 用于隐藏字段. 语法格式 带有映射的 f

记录Java POJO类直接存储在MongoDB中的策略. maven: <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongodb-driver</artifactId> <version>3.8.0</version> </dependency> Java POJO类定义: public class DiagnoseDocument { p

从sql中导出需要的数据为csv格式的数据 select field1,field2,...,fieldn from TABLE into outfile '/test.csv' fields terminated by ',' optionally enclosed by "" escaped by "" lines terminated by '\r\n'; 将test.csv数据导入到mongodb中,本人使用的是mongodb-3.2 mongoimport

1. MongoDB中数据查询的方法 (1)find函数的使用: (2)条件操作符: (3)distinct找出给定键所有不同的值: (4)group分组: (5)游标: (6)存储过程. 文档查找 1.数据准备,find函数() var persons = [{ name:"jim", age:25, email:"75431457@qq.com", c:89,m:96,e:87, country:"USA", books:["JS&

调用mongoTemplate的save方法时, spring-data-mongodb的TypeConverter会自动给document添加一个_class属性, 值是你保存的类名. 这种设计并没有什么坏处. spring-data-mongodb是为了在把document转换成Java对象时能够转换到具体的子类. 但有时候我们并不希望出现这个字段, 主要是看上去会比较"烦". 可以通过设置MappingMongoConverter的MongoTypeMapper来解决这个问题.

MongoDB以BSON格式的文档(Documents)形式存储.Databases中包含集合(Collections),集合(Collections)中存储文档(Documents). BSON是一个二进制形式的JSON文档,它比JSON包含更多的数据类型.对于BSON规格,可参见bsonspec.org,也可参考BSON类型. Databases 在MongoDB中,databases保存文档(Documents)的集合(Collections). 在Mongo Shell中,通过使用use

最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求,打算使用 Kettle 工具实现.本文章记录了数据导入从0到1的过程,最终实现了每秒钟快速导入约 1200 条数据.一起来看吧~ 一.Kettle 连接图 简单说下该转换流程,增量导入数据: 1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值. 2)设置 mysql 语句 3)对查询的字段进行改名 4)过滤数据:只往 MongoDB 里面导入 person_id,address,

mongoDB中存储的数据单元被称作文档.文档的格式与JSON很类似,只不过由于JSON表达的数据类型范围太小(null,boolean,numeric,string和object),mongoDB对其做了扩充,并命名为BSON.下面对各个数据类型进行介绍. null {'x':   null},数据为空类型 boolean {'x':   true},数据为布尔类型 number {'x':   3},3的存储类型是int,float,long等需要根据我们在开发时使用的引擎来决定 strin

这篇文章主要介绍了浅析mongodb中group分组的实现方法及示例,非常的简单实用,有需要的小伙伴可以参考下. group做的聚合有些复杂.先选定分组所依据的键,此后MongoDB就会将集合依据选定键值的不同分成若干组.然后可以通过聚合每一组内的文档,产生一个结果文档.和数据库一样group常常用于统计.MongoDB的group还有很多限制,如:返回结果集不能超过16M, group操作不会处理超过10000个唯一键,好像还不能利用索引[不很确定]. 一.Group大约需要一下几个参数. 1

MongoDB中insert方法.update方法.save方法简单对比 1.update方法 该方法用于更新数据,是对文档中的数据进行更新,改变则更新,没改变则不变. 2.insert方法 该方法用于插入数据到文档中,也就是给文档添加新数据. 3.save方法 该方法同样用于插入数据到文档中,功能是类似于insert方法的.与insert方法不同的是, save方法是遍历文档,逐条将数据插入进去的,而insert方法是将整个文档整体插入进去的. 由两个方法的源码可以看出来. save方法的写法

我们知道,MongoDB属于文档型数据库,其存储的文档类型都是JSON对象.正是由于这一特性,我们在Node.js中会经常使用MongoDB进行数据的存取.但由于Node.js是异步执行的,这就导致我们无法保证每一次的数据库save操作都是原子型的.也就是说,如果客户端连续两次发起同一事件将数据存入数据库,很可能会导致数据被重复保存.高并发的情况下,哪怕是你在代码中已经做了非常严格的校验,例如插入数据前判断要保存的数据是否已经存在,但仍然有可能会出现数据被重复保存的风险.因为在异步执行中,你没有

mongodb 中数据记录的日期格式为"dateCreated" : ISODate("2011-12-20T07:22:50.836Z")经过翻阅php官网中的mongodb部分得知,要操作mongodb中的日期须要使用以下关键语句:$start = new MongoDate(strtotime('-1 day'));$end = new MongoDate(time());$resultObject =$db->user->find(array(&

spring-data-mongodb中的实体映射是通过MongoMappingConverter这个类实现的.它可以通过注释把java类转换为mongodb的文档. 它有以下几种注释: @Id - 文档的唯一标识,在mongodb中为ObjectId,它是唯一的,通过时间戳+机器标识+进程ID+自增计数器(确保同一秒内产生的Id不会冲突)构成. @Document - 把一个java类声明为mongodb的文档,可以通过collection参数指定这个类对应的文档.@Document(coll

随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加.这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力.扩展性和成本效率.NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言.这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储.键值结构存储.图结构.对象数据库等等. 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开源的文档数据库系统,开发语言为C

在Mongodb的查询中,有类似于SQL中group by功能的group函数.两者的功能有些类似,但是区别也是比较明显的. 对于SQL来说,group by的作用就是安装依据列来将数据表中的记录分成一个个的组,而查询结果中,只能Select出来Group BY中含有的列,或者使用了聚合函数(sum,count,avg,max,min)的其它列.并且只能在数值类型上的列上使用聚合函数. 但是,在Mongodb中,我们可以在结果中显示既非Group by中的列,又没有使用聚合函数的列.这样,我们就

mongodb中"_id"下面有个ObjectId类型的数据,想通过这个数据把整个对像删除,费了半天劲终于搞定费话少说上代码 module.exports = function (req, res) { var dbCollection = req.app.db.collection('alarm.user'); var doc = {}; if (req.query) { doc = req.query; } var BSON = require('mongodb').BSONPur

spring data mongodb中,如果对象中的属性不想加入到数据库字段中,可加@Transient注解,声明为透明属性 spring data mongodb 官网帮助文档 http://www.boyunjian.com/javadoc/org.springframework.data/spring-data-mongodb/1.2.3.RELEASE/_/org/springframework/data/mongodb/core/query/Criteria.html#all(jav

聚集操作是对数据进行分析的有效手段.MongoDB主要提供了三种对数据进行分析计算的方式:管道模式聚集分析,MapReduce聚集分析,简单函数和命令的聚集分析. 1. 管道模式进行聚集 这里所说的管道类似于Unix上的管道命令.数据通过一个多步骤的管道,每个步骤都会对数据进行处理,最后返回需要的结果集.管道提供了高效的数据分析流程,是MongoDB中首选的数据分析方法.一个典型的管道操作流程如下图所示: