MongoDB和Redis都是NoSQL,采用结构型数据存储.二者在使用场景中,存在一定的区别,这也主要由于二者在内存映射的处理过程,持久化的处理方法不同. MongoDB建议集群部署,更多的考虑到集群方案,Redis更偏重于进程顺序写入,虽然支持集群,也仅限于主-从模式. 比较指标 MongoDB(v2.4.9) Redis(v2.4.17) 比较说明 实现语言 c++ c/c++ - 协议 BSON,自定义二进制 类telnet - 性能 依赖内存,TPS较高 依赖内存,TPS非常高 Red

左边是mongodb查询语句,右边是sql语句.对照着用,挺方便. db.users.find() select * from users db.users.find({"age" : 27}) select * from users where age = 27 db.users.find({"username" : "joe", "age" : 27}) select * from users where "us

左边是mongodb语句,右边是sql语句 db.users.find() select * from users db.users.find({"age" : 27}) select * from users where age = 27 db.users.find({"username" : "joe", "age" : 27}) select * from users where "username"

目录 查询操作 集合查询方法 find() 查询内嵌文档 查询操作符(内含 数组查询) "$gt" ."$gte". "$lt". "$lte"."null查询"."$all"."$size"."$in"."$nin". "$and"."$nor"."$not".&qu

模糊查询: 包含字符串str : find({'name':/str/i}); {'name':/str/} 以str开头:   {'name':/^str/} $in查询: 字段:{ field: { $in: [<value1>, <value2>, ... <valueN> ] } } eg:db.inventory.find( { qty: { $in: [ 5, 15 ] } } )  db.inventory.find( { tags: { $in: [ /

https://www.cnblogs.com/viviman/archive/2012/11/21/2780562.html

看了些资料,对应只需要知道怎么查询和使用mongodb的我来说,这些足够啦. 左边是mongodb查询语句,右边是sql语句.对照着用,挺方便. db.users.find() select * from users db.users.find({"age" : 27}) select * from users where age = 27 db.users.find({"username" : "joe", "age" :

MongoDB查询语句 --查询近三个月的客户使用量  aggregate:使用聚合  match:过滤  group分组   -- mysql中select org_code as 近三个月使用商户 from pomelo_backend_production.landi_configurations where created_at between '2018-03-22 00:00:00' and '2018-06-22 00:00:00'GROUP BY org_code; --mong

左边是mongodb查询语句,右边是sql语句.对照着用,挺方便. db.users.find() select * from users db.users.find({"age" : 27}) select * from users where age = 27 db.users.find({"username" : "joe", "age" : 27}) select * from users where "us

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. 不同与关系型数据库的是, MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 1.主要特点 MoginDB 是一个面向文档存储的数据库, 操作起来比较简

阅读目录 1. 理解:"$lt"."$lte"."$gt" 和 "$gte" 2. 理解 '$ne' 3. 理解 "$in" 和 "$or", 及 "$nin" 4. 理解使用正则表达式来查询 5. 理解查询数组 $all, $size 操作符的使用 6. 理解 limit, skip 和 sort 7. 实现分页: 回到顶部 1. 理解:"$lt"

MongoDB查询更新操作语句命令大全 查询操作 1.条件操作符 <, <=, >, >= 这个操作符就不用多解释了,最常用也是最简单的db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: field > valuedb.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // 小于: field < valuedb.coll

目录 Redis MongoDB Zookeeper Kafka Redis 概念 Redis是NoSQL中比较常典型的一个非关系型数据库,在日常工作中也是最为常见的.Redis是一个由C语言编写的开源的.遵守BSD协议.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API 这里我们引入一下 cookie 和 session ,session 一般是存在于服务器的,每次我们进行操作,都要跟这个 session 值进行校验,如果校验不上,就会重定向登录页.那么如

前言 有着“金九银十”之称的招聘旺季已经开启,跳槽高峰期也如约而至. 本文为主要是 Redis + MongoDB 知识点的攻略,希望能帮助到大家. 内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水. Redis redis 和 memcached 什么区别?为什么高并发下有时单线程的 redis 比多线程的 memcached 效率要高? 区别: 1.mc 可缓存图片和视频.rd 支持除 k/v 更多的数据结构; 2.rd 可以使用虚拟内存,rd 可持久化和 aof 灾难恢复,rd 通过主从支持数据备份;

mongodb 查询条件   这节来说说mongodb条件操作符,"$lt", "$lte", "$gt", "$gte", "$ne"就是全部的比较操作符,对应于"<", "<=", ">", ">=","!=". 原子操作符:"$and“, "$or“, &qu

最近在用这个东西,为防止忘记,记下来. 集合简单查询方法 mongodb语法:db.collection.find()  //collection就是集合的名称,这个可以自己进行创建. 对比sql语句:select * from collection; 查询集合中所有的文档,即关系型数据库中的查询表中的所有数据. 返回制定的键值 mongodb语法:db.collection.find({},{"userid":1}) 对比sql语句:select userid from collec

MongoDB 查询分析可以确保我们建立的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具.MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint(). 1. explain(): 提供查询信息,使用索引及查询统计,有利于我们对索引的优化. 使用示例: db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain() 2. hint(): 强迫MongoDB使用一个指定的索引(为了提高查询性能) 使用示例: db.users.f

背景 mongodb 提供了类sql的数据查询及操作方式,同时也包含了聚合操作.索引等多个机制: 按以往的经验,不当的库表操作或索引模式往往会造成许多问题,如查询操作缓慢.数据库吞吐量低下.CPU或磁盘IO飙升等问题. 因此在应用开发过程中,有必要对DB操作进行审视,尤其是关键业务或复杂条件查询.mongodb 提供了explain方法可以让我们 对 DB查询语句进行分析,提前分析潜在的瓶颈. 查询计划 mongodb 通过查询计划(QueryPlan)描述一个查询语句的执行过程,而通常一个查询

一.引言           上一篇文章我们已经介绍了MongoDB数据库的最基本操作,包括数据库的创建.使用和删除数据库,文档的操作也涉及到了文档的创建.删除.更新和查询,当然也包括集合的创建.重命名和删除.有了这些基本操作,大家第一次使用MongoDb数据库的时候就不会慌张,慢慢操作就可以了.虽然上一篇文章简单介绍了一些文档的查询,那都是最基本的,由于文档的查询涉及的内容比较多,所以我们需要单独写一篇文章来专门介绍有关文档的查询的详细信息.废话不多说,马上开始我们今天的写作吧.二.MongD

MongoDB 查询分析可以确保我们建议的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具. MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint(). 使用 explain() explain 操作提供了查询信息,使用索引及查询统计等.有利于我们对索引的优化. 接下来我们在 users 集合中创建 gender 和 user_name 的索引: >db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1}) </p> <p>现在在查询语

语法 MongoDB 查询数据的语法格式如下: >db.COLLECTION_NAME.find() find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档. 如果你需要以易读的方式来读取数据,可以使用 pretty() 方法,语法格式如下: >db.col.find().pretty() pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档. 实例 以下实例我们查询了集合 col 中的数据: > db.col.find().pretty() { "_id" : Object