前面我们学习了聚合查询，本篇我们来看看在模型设计中如何应用引用模式来提高查询效率。
MongoDB是一种开源的文档式数据库系统，它使用类似于JSON的格式来存储和表示数据。Java是一种流行的高级编程语言，它被广泛用于开发Web应用程序、企业应用程序和移动应用程序等。
最近公司的项目采用Mongodb作为数据库，我也是一头雾水，因为MongoDB是最近几年才火起来，没有什么太多的学习资料。只有看Mongodb官网，Spring Data Mongodb官网文档，看起也比较吃力。所以对Mongodb也是摸着石头过河，有什么不对的地方还请各位老铁多多指教。
本文源自工作中的一个问题，在使用 Mongoose 做关联查询时发现使用 populate() 方法不能直接关联非 _id 之外的其它字段，在网上搜索时这块的解决方案也并不是很多，在经过一番查阅、测试之后，有两种可行的方案，使用 Mongoose 的 virtual 结合 populate 和 MongoDB 原生提供的 Aggregate 里面的 $lookup 阶段来实现。
MONGODB 已经走到了6.0，但大多数的公司使用MONGODB 可能都没有到5.0 这个版本，大多还在4.X 晃悠，偶然看到一篇关于 7大理由升级到6.0 的文字，翻译并分享，看看有什么需求促使我们升级到更高版本的MONGODB
💝💝💝首先，欢迎各位来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里不仅可以有所收获，同时也能感受到一份轻松欢乐的氛围，祝你生活愉快！
信息科学中的聚合是指对相关数据进行内容筛选、处理和归类并输出结果的过程。MongoDB 中的聚合是指同时对多个文档中的数据进行处理、筛选和归类并输出结果的过程。数据在聚合操作的过程中，就像是水流过一节一节的管道一样，所以 MongoDB 中的聚合又被人称为流式聚合。
在关系型数据库中，经常会遇到这样的场景：用某张表或是多张表的关联产生的结果集，然后持续地更新另外一张表的数据，有时为了方便，只更新变化的数据，即增量更新。那么在MongoDB中如何实现这种场景呢？
如果要设置指定的返回条数可以使用limit()方法，该方法只接受一个参数，指定了返回的条数。
mongodb的curd（增删改查）操作比较简单，但是开发者在开发过程中肯定是不够用的，如果遇到很复杂的查询操作，只查询单个表（mongodb中的集合，本人习惯称为表，以下不在赘述）是不能满足业务需求的，所以可能会连接外部表，或者查询本表之后经过分组，转化之后的临时表。或者连接外部表格链接后产生的临时表。以上这些case（时候）将会使用到本教程。
如果是在mysql里面，这个查起来就很方便，但是，在mongo里面的话，查询起来就没这么方便了。
MongoDB的引用式数据模型是一种将数据拆分为多个文档的方法，用于管理大量数据或需要频繁更新的数据。引用式数据模型使用一个文档来引用另一个文档，而不是将所有数据存储在单个文档中。
在使用MongoDB存储数据的时候，我们查询的时候，有时候难免会需要进行连表查询。但是MongoDB本身是非关系性数据库，连表查询，很多时候，需要我们自己在代码里手工操作。但是从 MongoDB 3.2 版本过后，我们可以使用 $lookup 进行连表查询。下面就简单介绍一下 MongoDB 的 $lookup 的简单使用。
聚合管道是MongoDB中用于数据聚合和处理的强大工具。它允许开发者通过一系列有序的阶段（Stages）对数据进行筛选、转换、分组和计算，从而生成符合需求的聚合结果。每个阶段都定义了一种操作，数据在每个阶段经过处理后，传递给下一个阶段，最终得到所需的聚合结果。
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
对于技术人员来说，“管道” 相信大家都不会感到陌生，在很多技术领域都有管道的概念，例如Linux管道，CI/CD管道。同样的，MongoDB 2.2版本也新增了聚合管道功能，虽然功能发布已久，但是社区的复杂场景的实践并不多，给大家造成了聚合管道“不好用”的错觉。实际在业务场景中，适当的运用聚合往往会带来事半功倍的效果。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程十四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
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。
在MongoDB中，数据模型是非常重要的，它可以直接影响到数据库的性能和可扩展性。在本文中，我们将介绍如何设计MongoDB数据模型，并创建索引来提高查询效率。
1.创建数据库语法 如果数据库不存在，则指向数据库，但不创建（等待实际数据入库时创建），否则切换到指定数据库。
在进行操作讲解前，先展示当前 MongoDB 中已存在的文档，集合名称article
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。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。
毫无疑问，MongoDB 是当前较为流行的可用于构建应用程序的一种 NoSQL 数据库。但就像许多以电子表格开始的“初学者”进行数据分析项目一样，当需要深入时，也需要进行升级。当公司的应用程序从“个人作坊”推广至企业规模运行时，他们经常会发现 MongoDB 已开始无法满足他们的业务诉求。
好久没写文章了，今天回来重操旧业。 今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。
概念模型 CDM -> 逻辑模型 LDM -> 物理模型 PDM 对象 -> 实体、属性、关系 -> 表结构、字段列表、主外建
本文作者从事数据库相关工作接近四十年，最近开始使用 MongoDB。在开始使用 MongoDB 之前，作者希望有些事情自己已经知道。根据一般经验，对于数据库是什么以及它们能干什么，人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便，本文列出了一些常见的错误。
我从事数据库相关工作已经很长时间了，但是最近才开始使用MongoDB。在开始使用MongoDB之前，我希望有些事情我已经知道。根据一般经验，对于数据库是什么以及它们能干什么，人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便，本文列出了一些常见的错误。
平台之大势何人能挡？ 带着你的Net飞奔吧！http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html 先说推荐安装：在线安装，跟着官方走可以避免一些问题 新学Mon
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组，并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式：聚合管道，map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。文档进入多阶段管道中，管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 其他的管道为分组和排序提供一些
MONGODB 在不少公司应用的场景越来越多,实际上有这样一个观念, MONGODB 无法存储核心数据, 无法接触核心业务,核心的数据还应该是传统数据库的天下. REALLY ? 首先要弄清这个问题
注意: 上图已经告知我们mongo不支持事务，在开发项目应用时，想要保证数据的完整性请考虑关系型数据库（经典例子银行转账）。 mongo提供了许多原子操作，比如文档的保存，修改，删除等，都是原子操作。所谓原子操作就是要么这个文档保存到mongodb，要么没有保存到mongodb，不会出现查询到的文档不完整的情况。
工作的时候mongodb都是运维人员早早给我们搭建好了，然后开发就在已经搭建好的基础上面进行mongodb的增删改查，所以关于mongodb的安装细节就不是很清楚，但是作为开发人员，我们还是有必要懂这一块的内容的，所以今天我给大家介绍一下在Linux中如何进行mongodb的安装。
3、解压并放在opt文件夹下：tar zxvf mongodb4.2.2.tgz -C /opt/
主要功能：群组聊天，直接通信，私聊群，桌面通知，媒体嵌入，链接预览，文件上传，语音/视频 聊天，截图等等。
MongoDB 将数据存储在灵活的json文档中，这意味着可以直接得到从文档到文档的数据、结构等。
MongoDB 4.4 作为每年一度的大版本更新，已经在 7.30 号正式宣布 GA，不像之前的大版本，总是有一些重磅 Feature 的发布，比如 3.6 的 Change Stream & Causal Consistency，4.0 的多文档事务，4.2 的分布式事务，这次的 4.4 版本更像是一个维护性的版本，而且是一个用户期待已久的维护性版本，MongoDB 官方也把这次发布称之为「User-Driven Engineering」，说明新版本主要是针对用户呼声最高的一些痛点，重点进行了改进。
这两天在跟着全栈之巅的视频学习NodeJs+Express+MongoDB编写相关的项目时，发现在Windows下安装MongoDB很顺利，将MongoDB安装后以服务的方式运行。由于自己买了腾讯云主机，系统是CentOS7.5，本来想通过mongodb.conf配置文件的方式运行MongoDB的如下：
导读：互联网的迅猛发展使得数据不再昂贵，而如何从数据中更快速获取价值变得日益重要，因此，数据实时化成为了一个大趋势。越来越多的业务场景需要实时分析，以极低的延迟来分析实时数据并给出分析结果，从而提高业务效率，带来更高价值。流式处理作为实时处理的一种重要手段，正在因数据实时化的发展而蓬勃发展。
引入第三方模块 cnpm i mongodb 连接数据库 let MongoClient = require('mongodb').MongoClient let url = "mongodb://localhost:27017/" MongoClient.connect(url,{useNewUrlParser:true,useUnifiedTopology:true},function(err,db){ if(err)throw err var dbo = db.db('test')
下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/community
在范式化的情况下需要在进行多次查询再拼装数据，或者使用 lookup，即跨表查询；反范式化的情况下可以直接查出相关数据
在开发内容管理系统时，经常会用到多表关联查询场景，如文章分类、文章详情、文章作者三张表，UML图如下：
上一篇我们了解了MongoDB的基本概念与单节点环境搭建，本篇我们来学习如何搭建一个高可用的复制集集群。
欢迎阅读MongoDB性能最佳实践系列博客的第二篇。在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
对于后端开发工程师，NoSQL是一个需要掌握的技术点，而NoSQL中比较火热的技术当属MongoDB。欢迎入门MongoDB，进入无模式的文档数据库世界。
为简化Mongodb快速安装部署，并添加至服务启动项，开机自启动，本脚本适用于centos6/7.x。
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