继上一篇文章中介绍了如何删除云数据库中的数据以及相关注意事项后，我们将接着探讨数据更新操作的具体方法。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的半结构化的非关系型数据库。在海量数据中，可以较高性能的处理存取操作。它是以 BSON 格式进行数据存储（类似 JSON 格式，但类型更为丰富），因此对于复杂的数据类型，可以较轻松的保存和处理。同时，在非关系型数据库阵容中，相比其他数据库产品，它拥有更丰富的功能，并且与关系型数据库类型，所以对于新手使用也能快速上手。
Elasticsearch 是面向文档的，这就意味着它可以像MongoDB一样存储整个对象或者文档。然而它不仅仅是存储，还会索引每个文档的内容使值可以被索引。我们也可以对文档进行索引，搜索，排序，过滤。
上次修改时间：2020年10月16日 bezkoder Full Stack，Node.js，Vue.js
有一种说法，生命中唯一不变的东西就是变化。这同样适用于数据库模式。我们会想要获取我们曾经认为不需要的信息。或者一些新上线的服务需要包含在数据库记录中。不管变更背后的原因是什么，一段时间之后，我们不可避免地需要对应用程序中的底层模式设计进行更改。虽然这经常会在传统的表格数据库系统中带来一些挑战甚至是麻烦，但在MongoDB中，我们可以使用模式版本控制来简化这一过程。
注：MongDB中默认的数据库为test，如果你没有选择数据库，集合将默认存放在test数据库中
在使用Entity Framwork的三种方式（ModelFist、DBFirst、CodeFirst）中，CodeFirst方式书写的代码最为干净。
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。Firebase是一个由Google提供的后端服务平台，它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。Firebase提供了一些工具，如身份验证、数据库、存存储、分析等，来构建高质量的应用。
本期给大家带来的是MongoDB的数据模型介绍，废话不多说，我们直接开始本期的大数据开发知识学习。
使用Docker部署elasticsearch docker下一键启动es，可根据需要的版本号对语句做修改
什么是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。 特点 高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引
MongoDB是一款流行的文档型数据库，可以在Node.js中使用官方的MongoDB包或者第三方包mongoose进行操作。
创建集合分为两步，-是对对集合设定规则，二是创建集合，创建mongoose.Schema构造函数的实例即可创建集合。
Apache CouchDB，类似Redis，Cassandra和MongoDB，是一个NoSQL数据库。CouchDB将数据存储为JSON文档，这些文档本质上是非关系的。这允许CouchDB的用户以与其真实世界对应物非常相似的方式存储数据。
传统的关系型数据库，比如说MySQL，我们已经用的非常熟悉了，那么我们在什么时候需要用到MongoDB呢？传统的关系型数据库在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。
映射里包含了一个索引的文档中所有字段的定义，并告诉ES如何索引一篇文档的多个字段。例如，如果一个字段包含日期，可以定义哪种日期格式是可以接受的。映射的概念类似于DB中的表字段定义。
无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用，为他们服务。根据 Forrester到2021年，无代码/低代码类别将增长到212亿美元。 在这些平台之前，为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天，许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家和企业家都有可能自己建立应用程序。 尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变，但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序，你将需要一种方法来连接你的后端和前端。一个叫
ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个Elastic Stack技术栈的核心。它可以近乎实时的存储，检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。
文档由一组key value组成。文档是动态模式,这意味着同一集合里的文档不需要有相同的字段和结构。在关系型数据库中table中的每一条记录相当于MongoDB中的一个文档。
MongoDB由C/C++开发，是一种强大、灵活、可扩展的数据存储方式。它扩展了关系型数据库的众多有用功能，例如：辅助索引、范围查询和排序。MongoDB还内置了对MapReduce式聚合的支持，以及对地里空间索引的支持。
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
当客户端发起更新操作时，elasticsearch首先会根据更新条件(例如:update api传入的_id,或update_by_query传入的match语句)找到相应的文档。elasticsearch使用文档的唯一标识符(_id)来定位文档。当找到要更新的文档后，elasticsearch首先会将原有的旧文档标记为删除状态。然后再将会将新文档插入到索引中。新文档具有相同的唯一标识符(_id)，以此来实现文档的更新操作。
数据库 DB 存储数据的仓库 数据库管理系统 DBMS 操纵和管理数据库的大型软件 SQL 操作关系型数据库的编程语言，定义了用一套操作关系型数据库同意标准
4.但如果你想强制更新数据,即使数据一样,那么可以使用 force()方法Suser->force()->save()
TTL（Time-To-Live）索引在MongoDB中是一种特殊的索引，用于自动删除过期的文档。其核心原理在于MongoDB会启动一个后台线程，该线程会周期性地扫描集合中拥有TTL索引的字段。当这个后台线程运行时，它会检查索引字段的值与当前时间的差异，如果差异超过了设定的过期时间，该文档就被标记为“过期”。但请注意，标记为“过期”并不意味着文档会立即从数据库中删除，实际的删除操作可能会稍后进行。
Mongo 是 humongous 的中间部分，在英文里是“巨大无比”的意思。所以 MongoDB 可以翻译成“巨大无比的数据库”，更优雅的叫法是“海量数据库”。Mongodb是一款非关系型数据库，说到非关系型数据库，区别于关系型数据库最显著的特征就是没有SQL语句，数据没有固定的数据类型，关系数据库的所使用的SQL语句自从 IBM 发明出来以后，已经有 40 多年的历史了，但是时至今日，开发程序员一般不太喜欢这个东西，因为它的基本理念和程序员编程的想法不一致。后来所谓的 NoSQL 风，指的就是那些不用 SQL 作为查询语言的数据存储系统，而文档数据库 MongoDB 正是 NoSQL 的代表。看一下当下数据库的排名就会发现，目前排在Mongodb数据库前面的无一例外是老牌的关系型数据库，而在NoSQL序列中，Mongodb排名第一，且有上升的趋势。
有许多网站建设初期都随便选择了一个网站域名，在更新文章的时候，上传图片很多时候都是自带网站域名，因此，一旦更换域名的时候，图片链接地址就会失效。
当我们使用 index API 更新文档 ，可以一次性读取原始文档，做我们的修改，然后重新检索整个文档。最近的检索请求将获胜：无论最后哪一个文档被检索，都将被唯一存储在 Elasticsearch 中。如果其他人同时更改这个文档，他们的更改将丢失。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（二） 主要内容： 更新文档，删除文档，批量写操作，SQL与MongoDB映射图，读隔离（读关注），写确认（写关注） 1 更新文档 1.1 更新 MongoDB提供下列方法用于更新一个集合 db.collection.updateOne() 更新使用指定过滤器匹配到的文档，即使过滤器匹配到多个文档，也只会更新一个文档。 3.2版本新增特性。 db.collection.upda
使用Python操作MongoDB需要使用一个第三方库——PyMongo。安装这个库与安装Python其他的第三方库一样，使用pip安装即可：
使用.来分割不同命名空间的子集合，例如一个博客系统可能包含两个集合，分别时blog.posts和blog.authors。
官方网站：https://www.elastic.co/guide/index.html
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。
触发器（trigger）是数据库中的一个很重要的、很实用的基于事件的处理器，在处理一些业务需求的时候，使用触发器会很方便。似乎在《高性能MySQL》中，对触发器作了一定的描述，也提到使用中的一些优势和局限性，但感觉还是不能完全理解触发器的全部功能和实现。于是自己在网上看了一些文章，结合官网（https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/trigger-syntax.html）中的案例，写下这篇总结。
问题：我怎么才能收到你们公众号平台的推送文章呢？ 📷 最近有人问我，前端开发人员要存储用户数据，最简单的方法是什么。现在仅关于这部分，我来说明下怎么做。 搭建数据库 首先，要实际拥有一个数据库。可以去mlab网站找一个免费的。注册好后，在MongoDB部署(Deployments)栏里点击创建新数据库(create new)。创建出来的这个沙盒数据库是不用钱的，所以就用这个。 创建数据库后，要建一个帐户，这样就能验证自己的身份。点击数据库的名字，然后点用户(users)，再点添加数据库用户(add data
(注：最近我发现MONGODB 的文字，大家好像不大感兴趣，不知道是大家的公司不使用MONGBDB 还是由于MONGODB 太稳定，所以就忽略了，其实MONGODB 可以聊的话题和使用的范围很大，有的公司可能主力数据库就是MONGODB 所以MONGODB 确实不是可有可无的)
在MySQL数据库中，用的最多的字符型数据类型就是Varchar和Char.。这两种数据类型虽然都是用来存放字符型数据，但是无论从结构还是从数据的保存方式来看，两者相差很大。而且其具体的实现方式，还依赖与存储引擎。我这里就以大家最常用的MYISAM存储引擎为例，谈谈这两种数据类型的差异。在后续建议中，也是针对这种存储类型而言的。
AB两个接口更新同一个表的字段，但是以B接口下发数据为准，上游调用A接口的同时调用C接口，C接口再同时调用B接口，理论情况下更新时间是按着A先插入了tabel的字段，B再进行更新，最终数据是以B接口下发数据为准的，但由于A接口下发业务逻辑复杂，导致短时间A接口未提交事务时B接口被调用就进行了更新并提交事务导致A接口的事务提交覆盖了B操作，但更可怕的就是A还未提交事务，表中无数据可更新，B无法更新的情况如何更新数据？目前方案在B接口调用时放入缓存数据，在A接口被调用时缓存中有数据则更新缓存中的数据，没有则表明此时B还未被调用则不更新，常规的发生异常或者B后提交事务可以解决，但是A未提交事务时，B无法更新的情况如何处理？
最近一直在忙着开发一套知识图谱的接口，主要用到的是mongoDB和neo4j，今天先来总结一部分：mongoDB的使用。
DML（Data Manipulation Language，数据操作语言）：用于检索或者修改数据。
值列表中需要为表的每一个字段指定值，并且值的顺序必须和数据表中字段定义时的顺序相同。
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。 插入文档
在Elasticsearch中，文档（document）是所有可搜索数据的最小单位。它被序列化成JSON存储在Elasticsearch中。每个文档都会有一个唯一ID，这个ID你可以自己指定或者交给Elasticsearch自动生成。
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
基于聚合的创建集合听起来就像是$out，它是聚合框架中的一个执行阶段，从很早的MongoDB 2.6就有了。$out阶段可以获取聚合结果，将其放到新的集合中，并用新的结果完全替换掉集合中原来的内容。这一过程很有用，但会大量消耗CPU和IO资源，因为每次都要重新生成整个集合。至少$out的操作是原子级的，它构建了一个临时集合，而且，只有在聚合管道完成工作后才进行交换。
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