MongoDB 中的许多概念在 MySQL 中具有相近的类比。本表概述了每个系统中的一些常见概念。
相信看了前两篇博客《最详细的Windows平台安装MongoDB教程》和《MongoDB可视化工具Robo 3T基础使用》之后，很多初学者对于MongoDB的使用也是比较地好奇。本篇博客，博主将正式为大家介绍MongoDB!
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
主键，不可重复，自带索引，可以在定义的列名上标注，需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键，mongo会自动生成一个唯一主键，并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键，应交给mongo自己生成，自己可以设置一个业务id，如int型字段，用自己设置的业务id来维护相关联的表。
mongoDB是业界最受欢迎的非关系型数据库解决方案之一，是众多公司和开源项目的首要选择；这主要归功于mongoDB的下面这些优点
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
关系数据库（Relational Database）是建立在关系模型基础上的数据库，借助于几何代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。所谓关系模型是一对一、一对多或者多对多等关系，常见的关系型数据库有 Oracle、SQL Server、DB2、MySQL 等。
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。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。
最近发现单位某些系统的的插入性能不是很好，诚然知道物理存储的性能不是很好，在关键系统都在使用SSD 的时代，我们还没有进入SSD的怀抱。但另一个点，为什么有的地方使用费SSD 的设备，其实插入的性能还好，或者说如果换装SSD 设备后，其实也看不出区别。 排除数据量小的问题，其实数据库对插入的优化也是需要的。
首先，要在类上追加 @Document(collection = “集合名”) ，指定集合
前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列：推荐算法理论+新闻推荐实战。本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之MongoDB。MongoDB数据库在该项目中会用来存储画像数据（用户画像、新闻画像），使用MongoDB存储画像的一个主要原因就是方便扩展，因为画像内容可能会随着产品的不断发展而不断的更新。作为算法工程师需要了解常用的MongoDB语法（比如增删改查，排序等），因为在实际的工作可能会从MongoDB中获取用户、新闻画像来构造相关特征。本着这个目的，本文对MongoDB常见的语法及Python操作MongoDB进行了总结，方便大家快速了解。
文章示例参考：早晨空腹喝水，是对还是错？https://www.toutiao.com/a6721476546088927748/
MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，你可以从MongoDB官网下载安装。
https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-databases-documents-collections.html
一般情况下，会考虑到MySQL与MongoDB如何做技术选型的时候，你一定是遇到了类似于非结构化数据JSON的存取难题，否则大家都直接MySQL开始搞起了。
这节我们将整合 Spring Boot 与 Mongo DB 实现增删改查的功能，并且实现序列递增。
BigDecimal 是 Java 中的一个精确数字类，用于表示高精度的浮点数或整数，通常用于处理需要避免舍入误差的数值计算。它提供了高精度的算术运算，可用于处理非常大或非常小的数值，以及需要精确度的金融计算或科学计算。
本文章主要讲解不同场景下，可以使用的MongoDB压测方法。并主要介绍实际业务场景下，如何使用jmeter对MongoDB压测。
今天我们将通过这一篇博客来了解MongoDB的体系结构，命令行操作和在JAVA 当中使用SpringData-MongoDB 来 操作MongoDB。
MongoDb 的MMAPv1和WiredTiger存储引擎空间对比（８００万文档 ） MongoDB的使用经验 版本：3.0.6 数据量：876万个html片段 选择mongoDB的原因，存储的对象是文档格式。 MongoDb 和 MySql 的可比性，相当于Java和JavaScript的可比性 数据插入和更新的效率 最高插入记录一秒钟50个记录，同时更新20个记录，表现稳定 关于翻页的效率 MongoDB的翻页效率明显低。使用find(filter).ski
补充说明:MongoDB是一个分布式的数据库，使用ObjectId类型数据作为主键的话，可以有效避免不同机器写入数据时_id的唯一性。上篇文章中有介绍过ObjectId类型的_id每一位对应的含义。
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。
项目中使用的技术五花八门，接触了很多新技术，之前也没用过mongo，今天恶补一下基础的知识，开始吧。
MongoDB中的主键无需明确指定，每一条记录被添加到集合之后, MongoDB都会自动添加主键，MongoDB中文档主键的名称叫做 _id，是一个ObjectId类型的数据，格式如下：
我们使用 MySQL 等关系型数据库时，主键都是设置成自增的。 但在分布式环境下，尤其是在分库分表以后，单纯的自增主键会产生冲突，需要考虑如何生成唯一 ID。 这一点上，mongodb 预先考虑到并采取措施保证了分布式环境中生成的 id 的唯一性。 那么，mongodb 是如何做的呢？这么做有什么好处，又有什么不足呢？本文我们就来介绍一下。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作，我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的，后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB，使用了几个月的时间后，由于数据库服务非常不稳定，再加上无人看管，同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库，最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验，所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制，保证数据库中数据的合法。
一个MongoDB可以建立多个数据库，MongoDB默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。
本篇讲解 Mysql 的「主键」问题，从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识，并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
再次执行db.col.find({“title” : {$type : 2}}).pretty();
我们都知道，在分布式系统中，分布式 ID 有很多特殊的要求，其中之二就是要求各个 ID 必须全局唯一，且 ID 能够趋势递增。那么 MongoDB 作为一个分布式 NoSQL 数据库，它的 ObjectID 是一段字符串，是 UUID 吗？不同机器生产的 ID 会相同吗？这段字符串排序没有纯数字主键好排吧？等等，带着这样的疑问，我们一起来看看 Mongo 的 ObjectID 到底有何神秘之处！
使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档，其中 save 命令可以参照“插入 MongoDB 文档命令”部分。
在 Reactive 越来越流行的今天，传统阻塞式的数据库驱动已经无法满足Reactive应用的需要了，为此我们将目光转向新诞生的数据库新星 MongoDB 。MongoDB 从诞生以来就争议不断，总结一下主要有以下几点：
掐指一算，这应该是祖国妈妈生日之前最后一篇关于ARTS的打卡系列。每次周四，都感觉自己压力好大，准备资料、写算法肯定都得提前做，不然周四当天，我肯定没法完成。
在MongoDB中，_id字段是集合的主键，以便可以在集合中唯一地标识每个文档。_id字段包含唯一的Object ID 值。
是 mongodb 的最小数据集单位，是多个键值对有序租户在一起的数据单元，类似于关系型数据库的记录
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。
索引可以大大加快查询效率，一般在查询字段上添加索引，索引的添加可以通过MongoDB的命令来添加，也可以在Java的实体类上通过注解添加。
默认情况下，MongoDB的启动端口为27017。比MongoDB启动端口大1000的端口为MongoDB的web用户界面，你可以在浏览器中输入 http://localhost:28017 来访问MongoDB的web用户界面。
一、ObjectId的组成 首先通过终端命令行，向mongodb的collection中插入一条不带“_id”的记录。然后，通过查询刚插入的数据，发现自动生成了一个objectId “5e4fa350b636f733a15d6f62”这个24位的字符串，虽然看起来很长，也很难理解，但实际上它是由一组十六进制的字符构成，每个字节两位的十六进制数字，总共用了12字节的存储空间。相比MYSQL int类型的4个字节，MongoDB确实多出了很多字节。不过按照现在的存储设备，多出来的字节应该不会成为什么瓶颈。不过MongoDB的这种设计，体现着空间换时间的思想。 ObjectId的官方规范 1)Time 时间戳。将刚才生成的objectid的前4位进行提取“5e4fa350”，然后按照十六进制转为十进制，变为“1582277456”，这个数字就是一个时间戳。通过时间戳的转换，就成了易看清的时间格式2020-02-21 17:30:56， 2)Machine 机器。接下来的三个十六进制就是“b636f7”，这三个是所在主机的唯一标识符，一般是机器主机名的散列值，这样就确保了不同主机生成不同的机器hash值，确保在分布式中不造成冲突，这也就是在同一台机器生成的objectId中间的字符串都是一模一样的原因。 3)PID 进程ID。上面的Machine是为了确保在不同机器产生的objectId不冲突，而pid就是为了在同一台机器不同的mongodb进程产生了objectId不冲突，接下来的“af71”两位就是产生objectId的进程标识符。 4)INC 自增计数器。前面的九个字节是保证了一秒内不同机器不同进程生成objectId不冲突，这后面的三个字节“5d6f62”是一个自动增加的计数器，用来确保在同一秒内产生的objectId也不会发现冲突，允许256的3次方等于16777216条记录的唯一性。 总的来看，objectId的前4个十六进制字符是时间戳，记录了文档创建的时间；接下来3个十六进制字符代表了所在主机的唯一标识符，确定了不同主机间产生不同的objectId；后2个是进程id，决定了在同一台机器下，不同mongodb进程产生不同的objectId；最后通过3个是自增计数器，确保同一秒内产生objectId的唯一性。ObjectId的这个主键生成策略，很好地解决了在分布式环境下高并发情况主键唯一性问题，值得学习借鉴
最近在回顾mongodb的相关知识，输出一篇文章做为MongoDB知识点的总结。 总结的目的在于回顾MongoDB的相关知识点，明确MongoDB在企业级应用中充当的角色，为之后的技术选型提供一个可查阅的信息简报。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
