MongoDB NodeJS驱动程序:重复键`E11000`提取索引名

MongoDB NodeJS驱动程序是一种用于连接MongoDB数据库和Node.js应用程序的驱动程序。它提供了一组API和工具，使开发人员能够在Node.js环境中轻松地与MongoDB进行交互。

重复键E11000是MongoDB中的一个错误代码，表示在尝试向集合中插入文档时发生了重复键冲突。这通常是由于在具有唯一索引的字段上插入了重复的值导致的。

索引是MongoDB中用于提高查询性能的数据结构。它可以根据指定的字段或字段组合对集合中的文档进行排序和快速查找。索引可以是唯一的，这意味着索引字段的值必须是唯一的，否则将引发重复键错误。

当发生重复键错误时，可以通过以下方式解决问题：

检查数据源：确保要插入的数据源中没有重复的键值。
更新现有文档：如果要插入的文档中的某个字段与现有文档中的字段重复，则可以选择更新现有文档而不是插入新文档。
删除现有文档：如果要插入的文档中的某个字段与现有文档中的字段重复，并且不再需要现有文档，则可以选择删除现有文档并插入新文档。

腾讯云提供了一系列与MongoDB相关的产品和服务，包括云数据库MongoDB、云数据库TDSQL for MongoDB等。这些产品提供了高可用性、可扩展性和安全性，适用于各种场景，如Web应用程序、移动应用程序、物联网等。您可以访问腾讯云的官方网站了解更多关于这些产品的信息和文档。

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一、Mongodb简介官网地址：http://www.mongodb.org/ MongoDB是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前NoSql数据库中比较热门的一种。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。它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。它是由C++语言编写的一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，它的目的在于为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系型数据

基准测试：要做就做到最好

在不知道如何运行某个数据库的情况下，请不要在该数据库上运行基准测试。本篇案例很好的解释了原因。

MongoDB

一简介 MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库 1、易用性 MongoDB是一个面向文档（document-oriented）的数据库，而不是关系型数据库。不采用关系型主要是为了获得更好得扩展性。当然还有一些其他好处，与关系数据库相比，面向文档的数据库不再有“行“（row）的概念取而代之的是更为灵活的“文档”（document）模型。通过在文档中嵌入文档和数组，面向文档的方法能够仅使用一条记录来表现复杂的层级关系，这与现代的面向对象语言的开发者对数据的看法一致。另外，不再有预定义模

点击下方公众号关注并分享，获取MongoDB最新资讯！ GridFS是用于存储和检索超过16 MB大小限制的BSON文档文件的规范。注意 GridFS 不支持多文档事务相较于将一个文件存储在单条文档中，GridFS将文件分为多个部分或块[1]，并将每个块存储为单独的文档。默认情况下，GridFS使用的块默认大小为255kB；也就是说，除最后一个块，GridFS会将文件划分为255 kB的块。最后一个块只有必要的大小。同样，最后的那个块也不会大于默认的块大小，仅使用所需的空间以及一些其他元数据。 Grid

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应用程序开发在一个不断变化的环境中进行。用户期望应用程序能够适应迅速变化的业务需求，并在应用程序演化时进行即时更新。所有这些意味着当应用程序发展时，开发人员需要具备最小停机时间或DBA参与的灵活数据持久性机制。关系模型缺乏这种灵活性：表具有静态的“形状”，应用程序更改需要修改表结构（例如添加新列），这通常涉及数据库管理员（DBA）。此外，现有数据可能需要进行修改以适应新的模式。更重要的是，关系方法需要事先设计模式：应用程序的对象（例如“客户订单”）被规范化为存储对象值的表和列。一个应用程序对象通常被规范化为多个表。这意味着现在简单的插入或获取操作需要插入并选择涉及所有参与表的操作，并具有正确的连接条件。开发人员必须理解此映射并使用SQL表达它。

MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是最接近于关系型数据库的 NoSQL 数据库。它在轻量级JSON 交换基础之上进行了扩展，即称为 BSON 的方式来描述其无结构化的数据类型。尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型。它和上一篇文章讲到的Redis有异曲同工之妙。虽然两者均为 NoSQL ，但是 MongoDB 相对于 Redis 而言，MongoDB 更像是传统的数据库。早些年我们是先有了 Relation Database (关系型数据库)，然后出现了很多很复杂的query ，里面用到了很多嵌套，很多 join 操作。所以在设计数据库的时候，我们也考虑到了如何应用他们的关系，使得写 query 可以使 database 效率达到最高。后来人们发现，不是每个系统，都需要如此复杂的关系型数据库。有些简单的网站，比如博客，比如社交网站，完全可以斩断数据库之间的一切关系。这样做带来的好处是，设计数据库变得更加简单，写 query 也变得更加简单。然后，query 消耗的时间可能也会变少。因为 query 简单了，少了许多消耗资源的 join 操作，速度自然会上去。正如所说的， query 简单了，很有以前 MySQL 可以找到的东西，现在关系没了，通过 Mongo 找不到了。我们只能将几组数据都抓到本地，然后在本地做 join ，所以在这点上可能会消耗很多资源。这里我们可以发现。如何选择数据库，完全取决于你所需要处理的数据的模型，即 Data Model 。如果它们之间，关系错综复杂，千丝万缕，这个时候 MySQL 一定是首选。如果他们的关系并不是那么密切，那么， NoSQL 将会是利器。

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