group by 查询 不要用java驱动带的group by ,要用2.2版本后的aggregate聚合框架来搞,经过试验速度快一倍 参考 官网:http://docs.mongodb.org/manual/reference/sql-aggregation-comparison/ 实例:http://www.yeetrack.com/?p=649 观看例子前,请先看上面对的2个参考文档,特别是官网的 例子 // 首先利$match筛选出where条件 BasicDBObject[] arra

本次主要内容:修正MongoDB.Repository框架对多数据库的支持. 在之前的五篇文章中对MongoDB.Repository框架做了简单的介绍是实现思路.之前是考虑MongoDB.Repository框架是可以同时支持多数据,且已实现支持多数据库.但有个前提:实体的类型不能重复,即一个实体类型(即命名空间一样)只能存在一个数据库中.举例,X实体,如果注册在了A数据库,那么将不能注册在B数据库中. 虽然实现了该功能,但是存在一些问题和不足: 问题:只有在使用具体的实例进行数据库操作时才会

JFinal操作框架oracle数据库.在需求configPlugin()方法来配置链路oracle配置数据库 组态JFinal数据库操作窗口小部件,configPlugin方法 在这里,我打开jdbc.properties它分析configConstant载入的 @Override public void configConstant(Constants me) { loadPropertyFile("jdbc.properties");//载入配置文件 me.setDevMode(

基础拾遗 基础拾遗------特性详解 基础拾遗------webservice详解 基础拾遗------redis详解 基础拾遗------反射详解 基础拾遗------委托详解 基础拾遗------接口详解 基础拾遗------泛型详解 基础拾遗-----依赖注入 基础拾遗-----数据注解与验证 基础拾遗-----mongoDB操作 前言 nosq互联网中运用极广的技术,mongo应该算是必不可少的技术之一,虽说我在项目中redis用的较多,mongo在项目中算是用的比较少的技术,但是也在

mongodb操作文件,主要是通过GridFS类.存储文件主要存放在fs中,其中的fs是数据库默认的.并且GridFS是直接与数据库打交道,与collection集合无关. =============== https://docs.mongodb.com/manual/core/gridfs/ When to Use GridFS In MongoDB, use GridFS for storing files larger than 16 MB. =======================

LitePal是GitHub上一款开源的Android数据库框架. 它採用了对象关系映射(ORM)的模式,将平时开发时最经常使用的一些数据库功能进行了封装.使得开发人员不用编写一行SQL语句就能够完毕各种建表.増删改查的操作. 并且LitePal非常"轻",jar包大小不到100k,并且近乎零配置. 核心:1)从表中读取到数据,展现给用户:2)把数据存储到表中. 特点:1)全然不须要使用sqlite语句; 2)以面向对象的方式操作数据库. Github地址:https://github

本次改动主要实现MongoGridFS功能.实现方式主要使用了MongoGridFS和MongoGridFSFileInfo两个类. 设计思路:定义一个IMongoFile接口并继承IEntity,以实现主要的文件操作.该接口的设计主要参考MongoGridFSFileInfo的属性,以尽量满足在保存文件时各种所需. public interface IMongoFile : IEntity { /// <summary> /// remote file name /// </summa

本人系新接触MongoDB不久,属于MongoDB的菜鸟范畴.在使用MongoDB的过程中,总结了一些认识,在此总结跟大家分享.欢迎拍砖. 关于MongoDB的内容,在此就不做介绍了,网上有浩如烟海的文章介绍.本人不善理论,不妥之处,望指正. 想法来由:本人之前主要使用EF的CodeFirst方式做一些开发,EF的优劣在此不做评述.但已经习惯了EF式的代码编写方式,所以做了一个小的框架,来模拟实现类似EF代码风格,以减少开发者在实际使用过程中对MongoDB的关注和维护.为其取名为MongoDB

索引 索引本质上是树,最小的值在最左边的叶子上,最大的值在最右边的叶子上,使用索引可以提高查询速度(而不用全表扫描),也可以预防脏数据的插入(如唯一索引) 索引通常能够极大的提高查询的效率, 如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录.这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的. 索引是特殊的数据结构,存储在一个易于遍历读取的数据集合中. 索引是对数据库表中一列或多列的值

创建.删除数据库 格式 use DATABASE_NAME 如果不存在,则创建,否则直接切换到该数据库 显示当前所在的数据库 db 显示所有数据库 show dbs 删除数据库 db.dropDatabase() 例子 > show dbs admin .078GB db_log .953GB local .078GB test .078GB > use del_db switched to db del_db > db.col.insert({x:}) WriteResult({ })

<?php /** * PHP操作MongoDB学习笔记 */ //************************* //** 连接MongoDB数据库 **// //************************* //格式=>(“mongodb://用户名:密码 @地址:端口/默认指定数据库”,参数) $conn = new Mongo(); //可以简写为 //$conn=new Mongo(); #连接本地主机,默认端口. //$conn=new Mongo(“172.21.15.

数据关系映射:ORM O:object R:relation M:mapping 把对数据库的操作都封装到对象中,操作了对象,就相当于操作了数据库. 安装: npm install mongoose 使用实例: const mongoose=require('mongoose') // 1.连接数据库mongoose.connect('mongodb://127.0.0.1:27017/edu')//2.设计模型结构const catSchema=mongoose.Schema({ name:S

一.数据控制 mongodb操作数据量控制,千万控制好,不要因为操作的数据量过多而导致失败. 演示一下发生此类错误的错误提示:

本次改动主要内容:为List<MongoDBRef>增加扩展方法 在MongoDB.Repository的使用过程中,发现在一个类中只定义一个List<MongoDBRef>是不够用的,即IRefEntity和IDBRefContainer两个接口并不能满足实体设计的需要.在很多时候,我们需要有多个List<MongoDBRef>,而原IRefEntity接口中只定义了一个List<MongoDBRef>.实际情况如 我们定义一个用户类Customer,这个

本次改动的主要内容是实现MongoDB.Repository在MongoDB中建立索引. 建立索引主要使用MongoDB的官方驱动中EnsureIndex方法. 在MongoDB.Repository中建立一个BsonIndexAttribute,用以标识需要建立索引的属性. /// <summary> /// Indicates that this field or property should be index. /// </summary> [AttributeUsage(

本次改动的主要内容是实现MongoDB.Repository对MongoDBRef的支持. MongoDB对一对一,一对多,多对多关系的维护,官方推荐文档嵌入方式,反映到模型的设计如下: public class Student : Entity { public string Name { get; set; } public int Age { get; set; } } public class Teacher : Entity { public string Name { get; se

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with this work for additional information regarding

简介 它和我们使用的关系型数据库最大的区别就是约束性,可以说文件型数据库几乎不存在约束性,理论上没有主外键约束,没有存储的数据类型约束等等 关系型数据库中有一个 "表" 的概念,有 "字段" 的概念,有 "数据条目" 的概念 MongoDB中也同样有以上的概念,但是名称发生了一些变化,严格意义上来说,两者的概念即为相似,但又有些出入,不过无所谓,我们就当是以上概念就好啦 数据结构 MongoDB的每个表(Collection)中存储的每条数据(D

1.1 MongoDB 增加 1.插入数据 1. 插入文档: insert 如果插入数据的时候,collection还不存在,自动创建集合 2. insertOne: 插入一条数据 3. insertMany: 接收数组,插入多条文档 #1.插入单条数据 db.student1.insertOne({_id:"stu001","name":"Tom","age":25,grade:{"chinese":80

mongodb的下载只要在https://www.mongodb.com/网站就能够下载 下载后安装只用一直点next就可以,注意最好使用默认路径安装到C盘,然后在任意位置建立一个文件夹用于储存你的数据库 这里我命名的是mongodbWorkspace 复制他的路径,在命令行工具(windows快捷键win+R)中,输入mongod --dbpath 你的路径,我的如下所示 现在你就已经初始化好了你的数据库,不用关掉它,他打开来才是开启了数据库服务,然后再新建一个命令行工具窗口 输入mongo,

今天用Node写一个小程序中需要用到数据库操作,试用了一下,发现官方的驱动已经非常好用了,也支持async. 一个简单的实例如下: const MongoClient = require('mongodb').MongoClient; const url = 'mongodb://127.0.0.1:27017';let client = await MongoClient.connect(url, { useNewUrlParser: true }); let db = client.db('