管理资产的元数据，包括标题、其在S3中的索引位置、文件大小等 复制之前，我们平台上存储的物理资产有12亿，体现为2亿个MongoDB文档。...我们平均每天服务5000万个API调用，在出版周期的高峰期，该数字更是高达1个亿。 Q 贵司是从一开始就使用MongoDB数据库吗，是否用过其它数据库呢？...A 我们最开始用的是基于键值的NoSQL数据库，通过“键”来索引到存储在S3的资产。内容元数据也同二进制资产一起存储在S3中。我们发现这种方式有一定的局限性。...在此前的系统中，我们的元数据和属性存储在不同的地方。MongoDB有着更加多样化的数据模型，这样，我们就可以将这些实体全都放在一个单一的文档中，从而改进报告功能。...A 我们在亚马逊云服务EC2上使用MongoDB 企业高级版。虚拟总仓库当前配置一个单分片，包括三个副本集成员。
在只从本地访问的工作站上，这没什么不好。但是，由于 MongoDB 是一个多租户系统，它会尽可能地占用内存，因此最好是安装在服务器上，最大限度地提供内存，即使是开发工作。...创建大文档集合 MongoDB 乐于把最大 16MB 的文档置于集合中，而 GridFS 设计用于超过 16MB 的大文档。但是，可以容纳大文档并不意味着那是一个好主意。...日志可以确保数据库在恢复时处于一致状态，它会保存日志写入时的所有数据。日志写入的时间间隔可以使用运行时选项 commitIntervalMs 来配置。...而且，它在 BSON 中是“deprecated”，会转换成$null，这并不是一个总令人满意的解决方案。 在 MongoDB 中，要避免使用“undefined”。...使用$limit() 而未用$sort() 通常，当你在 MongoDB 中开发时，仅仅查看查询或聚合返回的结果的样例会很有用。
但是，由于MongoDB是一个多租户系统，它会尽可能地占用内存，因此最好是安装在服务器上，最大限度地提供内存，即使是开发工作。...创建大文档集合 MongoDB乐于把最大16MB的文档置于集合中，而GridFS设计用于超过16MB的大文档。但是，可以容纳大文档并不意味着那是一个好主意。...日志可以确保数据库在恢复时处于一致状态，它会保存日志写入时的所有数据。日志写入的时间间隔可以使用运行时选项commitIntervalMs来配置。...而且，它在BSON中是“deprecated”，会转换成$null，这并不是一个总令人满意的解决方案。在MongoDB中，要避免使用“undefined”。...使用$limit()而未用$sort() 通常，当你在MongoDB中开发时，仅仅查看查询或聚合返回的结果的样例会很有用。
更高的抽象化，既包括开发者便于识别、易于阅读、更符合自然思维习惯，也意味着让人在使用这门语言时，能够更有效率地实现功能，达成业务目标。...又试想一个场景：如果你的团队需要为公司的网站实现一个新的支付系统，这个系统能够提供像支付宝和微信支付一样强大的服务吗？...此外有一种现象叫「宜家效应」，是指消费者对于自己投入劳动、情感而创造的物品，产生高估的价值判断偏差的现象；这解释了为什么即使有更好、更简单的替代方案，很多研发仍会选择从自己的敲下的一行行代码中获得很多成就感...阅读到这里，如果还有人问我如何看待低代码，我可能会这样来反问 Ta：倘若有五个开发人员，你是愿意让他们五个从头开始，全职开发与迭代一个内部系统，还是选择一个低代码工具，让其中一位去开发它，其余四位来开发公司的实际产品呢...---- 关于我们 码匠是一款对开发者友好的低代码平台，通过一套拆箱即用的组件，结合一键连接 MySQL、MongoDB、REST API 等多种数据源，即可快速构建功能完善的内部应用，让您专注于业务发展
往往不经意之间，陷入习惯的陷阱中却不自知。 在我们的项目中，为了能够保存分析报表以及用户设置的报表查询条件，我们将这些信息视为报表元数据存储在MongoDB中。...我需要为这些元数据设计MongoDB的DB Schema。最初考虑将这三个概念合起来定义为元数据表的一条记录。...正在思索中，突然想起对于这样面向文档的NoSQL数据库而言，使用聚合（Aggregate）来观察表记录会更加恰当。这个想法恍若闪电般迅捷而锐利，猛地撞向脑中的思绪，一下子点燃了我的设计思维。...第二个结论自然得来：Report与QueryCondition应属于同一个聚合。于是，模型呼之欲出： ? 上图是领域模型而非数据模型。站在领域驱动设计的角度，这才是正确的打开姿势。...在项目开发过程中，我先入为主地做了技术选型，从而习惯性地开始针对MongoDB进行Schema设计，反而忘了领域驱动设计的指导原则。
26.如果用户移除对象的属性，该属性是否从存储层中删除? 27.什么是聚合 28.在MongoDB中什么是副本集（避免单点故障） 29.什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？...3.什么是数据库 数据库可以看成是一个电子化的文件柜,用户可以对文件中的数据运行新增、检索、更新、删除等操作。数据库是一个 所有集合的容器，在文件系统中每一个数据库都有一个相关的物理文件。...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 6 MongoDB和关系型数据库术语对比图 7.什么是非关系型数据库 非关系型数据库的显著特点是不使用SQL作为查询语言，数据存储不需要特定的表格模式...27.什么是聚合 聚合操作能够处理数据记录并返回计算结果。聚合操作能将多个文档中的值组合起来，对成组数据执行各种操作，返回单一的结果。它相当于 SQL 中的 count(*) 组合 group by。...它比MongoDB可尾游标IMO更具灵活性，因为后端应用程序可以在超时的情况下侦听多个队列，原子地将项目转移到另一个队列，等等…如果应用程序需要排队，则将队列存储在Redis中是有意义的，并将持久性功能数据保留在
作者：Grigori Melnik 译者：徐雷 构建MongoDB聚合管道从未如此简单，Mongodb大数据分析之道。 1 分析数据的最有效方式就是在它已经存储的位置再进行分析。...这就是为什么MongoDB内置的聚合框架的原因。 你用过吗？ 如果用过，就会知道它是最强大的MongoDB工具之一。 如果没有，你就错过了这个强大的数据查询分析工具。...聚合框架是一个非常灵活的、拥有超过25个分析阶段和100个运算符的丰富工具库（每个发行版还在不断增长）。 为了帮助大家学习，我们决定创建一个聚合构建用户界面的例子。...这样，结合重新排列和切换聚合阶段的功能，可以轻松排查聚合管道中的bug。 一切正常后，可以将聚合管道代码复制到剪贴板，或者保存在您的收藏夹列表中，以后重复使用！ ?...3 使用Compass聚合管道构建器，数据分析体验爽上天。 为什么现在就试试呢？
比如，在最常用的传统关系型数据库中，当数据量达到一定规模，数据表之间形成了非常复杂的关联关系后，不仅表格格式无法调整，进行多表聚合也非常麻烦，效率低。...而MongoDB面向对象，采用JSON格式，没有严格的表结构，可以按需随时增减字段，而且不管是处理、聚合还是更新，都直接对JSON来做处理，相比于关系型数据库效率得到很大提升，对开发人员也更为友好。...不断创新的颠覆者 尽管MongoDB从出身时就被深深地打上了NoSQL的烙印，常被定位在非关系型数据领域，在实践中很多企业也正是这么使用MongoDB的。...MongoDB 4.0是MongoDB发展进程中的重要里程碑，被誉为业界最好的数据建模数据库之一，支持多文档ACID事务、具有经过改进的分片平衡器、聚合管道构建器、MongoDB Charts（测试版）...“我们认为，MongoDB不是一个数据库，而是一个数据平台，基于它充分展示数据潜力，能很快速地交付创新的应用，而不受各种限制。”Alan Chhabra说。
这种嵌入式关系的优点是可以方便地在一个文档中保存相关数据，并且在查询时可以使用单个查询来检索所有相关的数据。缺点是，在嵌入式关系中，如果需要查询嵌入式文档中的某个字段，需要使用复杂的嵌套查询。...引用式数据模型在引用式数据模型中，一个文档通过引用另一个文档来建立关系。这种关系称为引用式关系。引用式关系是MongoDB中另一种常用的关系类型。...这种引用式关系的优点是可以方便地管理多个文档，并且可以使用简单的查询来检索相关的数据。缺点是，在引用式关系中，如果需要检索引用文档中的某些字段，需要执行额外的查询来检索引用文档。...当数据需要在多个文档中共享时，使用引用式数据模型可以更好地管理数据。例如，一个订单可能需要关联到多个客户和产品，这时使用引用式数据模型会更加方便。在使用引用式数据模型时，需要仔细考虑引用文档的结构。...引用文档的结构应该尽量简单，以便于使用简单的查询来检索相关数据。在使用引用式数据模型时，可以使用MongoDB的聚合框架来联接多个文档。
但前提是，我要先研究一些，人们解决这个问题的方法。而我在推特上发现了有用的信息。 我很兴奋，这似乎是个好主意：如果你和你的另一半都有一款 App，你可以向左或向右滑动流媒体上的电影。...在基础层面上，我知道自己需要： 处理 API 调用的后端服务器 一个实际渲染应用的前端客户端 一个存储电影和用户爱好的数据库 一个用于存储图片的对象存储解决方案 既然是第一次研究手机应用开发，为什么不学习各个层次上的新东西呢...数据库：MongoDB 我以前只用过 SQL 数据库，所以我想也应该尝试一下面向文档的数据库。编写模型非常简单，但是我很难理解 MongoDB 的查询和聚合流。...获取数据 我编写了一个自动化的网络爬虫，它用新电影填充我的数据库。你知道世界上只有大约 50 万部电影吗？我可以在数据库中添加进所有电影。...Fuchsia OS正式公开可用，谷歌迈出了五年来最关键的一步 库克亲自出庭回应“苹果税”质疑：收取30%佣金是应该的 “数据中台”死而不僵 Data Mesh，数据架构的下一个变革！
它可以与 Atlas 在私有云、本地或边缘环境中配合使用。这为在多个位置使用数据进行测试、分析和备份铺平了道路。...更好地支持分析（Analytics）：MongoDB 中的分析节点现在可以单独进行扩展，从而实现更好的分配。...关于 MongoDB Atlas： Atlas 的搜索功能使用开源的 Apache Lucene 驱动，现在也通过一个名为 Search Facets 的新功能丰富了功能，允许用户以不同维度更好地浏览和细化搜索结果...此外，您还可以使用像 sortArray 这样的操作符直接在聚合管道中对数组的元素进行排序。...下面是所有新操作符的列表： $bottom: 根据指定的排序顺序返回组中的最后一个元素 $bottomN: 根据指定的排序顺序返回组中的最后 n 个元素的聚合 firstN: 返回组中的前 n 个元素的聚合
避免使用同步代码 在设计上，Node.js是单线程的。为了能让一个单线程处理许多并发的请求，你可以永远不要让线程等待阻塞，同步或长时间运行的操作。...即使你用代码来控制同步方法，但还是有可能不注意地用到阻塞调用的外部函数库。当你这么做时，对性能的影响是极大的。...许多express的例子都包含如下的配置： app.use(express.session({ secret: "keyboard cat" })); 默认地，session数据是存储在内存中的，这会给服务器增加巨大的开销...你可以使用一个外部session存储，比如MongoDB或Redis，不过每一个请求将会导致远程调用来取得session数据的开销。在可能的情况下，最好的选择就是在服务器端存储所有的无状态数据。...另一方面，在Node.js中，你能确切地知道哪些JavaScript方法是有效的：V8 JavaScript引擎支撑Node.js实现ECMA-262第五版中指定的ECMAScript。
这是MongoDB 宣传周的第二集，本集将讨论 2 在模式之间迁移如何更简单，让应用停机的时间更少 3 更好的支持板结构化的数据结构 说到这两个问题，我们首先要引入两个知识点，嵌入文档和引用文档两个概念...传统数据库怎么办，在弄一个表，在弄一个列来记录这些信息？？ 而在MongoDB中很容易解决这些问题。...写到这里一定有人问，这么好，有什么缺点吗？ 聚合，无条件的聚合，无条件聚合且集合的数据量非常大.........返回到这期的主题 2 在模式之间迁移如何更简单，让应用停机的时间更少 3 更好的支持板结构化的数据结构 举例上面的例子中，如果是二位表格，一定会涉及到加减字段，对字段进行格式化的处理，应用需要注意相关的...DDL操作，尤其大表，而这一切再MongoDB中根本不存在，因为无结构化的数据，你可以随心，在结构化的数据中，添加一些非结构化的特性，这才是MongoDB的精髓和超出传统数据库设计难题中的过墙梯。
在聚合管道中，每个阶段都使用特定的操作符来定义操作。...操作符（Operators） 操作符是定义在聚合管道阶段中的指令，它们告诉MongoDB如何处理数据。...通常，聚合管道的输出结果是一个包含处理后的文档的游标（Cursor），可以通过遍历游标来获取结果。此外，还可以使用聚合管道的输出阶段（如$out）将结果直接写入另一个集合中。...通过合理地组合阶段和操作符，我们可以构建出满足各种数据分析需求的聚合管道，从而实现对MongoDB中数据的高效查询和分析。...通过深入了解聚合管道的技术原理和使用方法，开发者可以更加灵活地进行数据查询和分析，满足各种复杂的需求。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用聚合管道，为数据处理和分析工作带来便利。
随着从批量处理系统向实时系统的转变，有效捕获和分析时间序列数据可以使组织在竞争对手之前更好地检测和响应事件，或提高运营效率以降低成本和风险。...如果您的应用程序需要在单个文档中存储更大的数据，例如二进制文件，您可能希望利用 MongoDB GridFS。理想情况下，在存储高容量时间序列数据时，最佳做法是将文档大小保持在1个磁盘块大小附近。...如果您的数据使用者使用的是Hadoop或Spark等工具，那么MongoDB就有一个MongoDB Spark Connector，可以与这些技术集成。...MongoDB 还有一个名为 MongoDB Charts 的本机BI报告工具，它提供了在 MongoDB 中可视化数据的最快方法，而无需任何第三方产品。 数据保留和存档： 什么是数据保留政策？...可以删除或存档数据吗？如果是这样，在什么年龄？ 如果存档，存档需要多长时间以及如何访问？存档数据是否需要存储或是否可以从备份中恢复？ 在 MongoDB 中有各种删除和归档数据的策略。
适当收集、处理和分析时间序列数据提供了一个更好的方案，帮助客户发展业务并改进应用程序。 时间序列集合在MongoDB 5.0中被引入，功能提供了一种处理这些工作负载的方法。...我们首先引入时间序列集合的分片(5.1)，以更好地分布数据，然后推出柱状压缩(5.2)，以改善存储空间的使用，缺失数据的补充等(5.3)，以允许团队运行时间序列分析——即使在数据方面有一些缺陷。...如，MongoDB现在可以轻松地返回一系列数据中的最靠后的一个数据点——而不需要扫描整个集合通过这样的方式来获得更快的读取速度。...这些新的MongoDB操作将自动执行关键命令和长代码序列，从而为开发人员腾出更多时间来专注于本身的工作。 例如，您可以使用$maxN、$minN或$lastN等操作符轻松地发现数据集中的重要值。...另外，可以使用类似$sortArray这样的操作符直接在聚合管道中对数组中的元素进行排序。
随着项目的进行，你发现所有数据都可以由问卷实体进行聚合（aggregating）。如果使用关系型数据库，这种聚合关联关系复杂而且效率不高。...这两个场景你应该觉得非常熟悉，这是工程师经常遇到的境况：由于非常了解手头所做的工作，通常会比组织中其他人更早、也更敏锐地发现更好工作方式。...相信只要有更先进的技术、更好的结果、更多的产出，那么我们所期待的变化就会自然而然地发生。然而实际情况恰恰不是这样的，我们容易低估变革的难度和阻力，而高估技术因素在变革中的影响力。...你可能会想这真的会发生吗？重构一下代码结构能有这么大的影响吗？这当然不是编造的，我来讲个现实中发生的案例。 曾经有一个团队，他们采用的技术栈是 .NET。...针对这种聚合关系的对象结构，无论从数据存储的效率、查询的效率还是开发的效率来说，文档数据库都会是更好的选择。
时间序列聚合的速度提高了 200%，可扩展性提高了 50%，数据库的独特功能 可查询加密 扩展到更多类型的查询。 在发布前一个月，该公司还停用了许多使用较少的特性和产品。...MongoDB 的商业支持 MongoDB Enterprise 平台 有超过 50,000 个客户，而基础 开源数据库 已在数百万个部署中使用。 对于其商业客户，该公司一直在努力使软件 更加健壮。...这意味着该公司声称 MongoDB 可以处理更高数量的时间序列数据，同时执行复杂的聚合。 水平扩展 该公司和项目的贡献者也更加努力地提高水平扩展能力，即软件从数千用户扩展到数百万用户的可能性。...这通常通过将数据拆分为多个服务器或分片上的“分片”来完成。从 8.0 版本开始，MongoDB 现在可以将数据分布到多个分片上，速度提高 50%，无需任何额外的配置或设置。...用于 VS Code 的 MongoDB CoPilot 参与者公开预览为为数据库系统编写的开发人员提供了一个聊天界面，为开发人员提供查询，并直接在 VS Code 中解释模式。
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