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。
在使用Python操作MongoDB数据库时，查询文档是一项非常重要的任务。当我们使用PyMongo进行查询操作时，我们可以获取一个游标对象，它可以用于遍历查询结果并对查询结果进行处理。
通过在find方法中传入Query Filter Documents，Query Filter Documents可以完成对特定记录的读取、更新和删除操作，格式如下：
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索引的值是按照一定顺序排列的，因此，使用索引键对文档进行排序非常快。然而，只有在首先使用索引键进行排序时，索引才有用。
最近手头上的项目使用mongoDB存储物联网设备采集上来的实时数据，增删改查与传统关系数据库差别很大，开发过程中也踩了不少坑，记录下来供有需要的朋友参考。
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。
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。
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。
MongoDB的文档类似于JSON，JSON是一种简单的额表示数据的方式，仅包含6种数据类型，分别是：null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
MongoDB的文档类似于JSON，JSON是一种简单的表示数据的方式，仅包含6种数据类型，分别是：null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选（filtering）、投射（projecting）、分组（grouping）、排序（sorting）、限制（limiting）和跳过（skipping）。 二、聚合函数 db.driverLocation.aggregate( {"$match":{"areaCode":"350203"}}, {"$project":{"dr
一、特点 学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？ 传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库，我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库，它具有高性能，高可用性，自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来
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。
上篇文章中我们已经学习了MongoDB中几个基本的管道操作符，本文我们再来看看其他的管道操作符。 ---- $group 基本操作 $group可以用来对文档进行分组，比如我想将订单按照城市进行分组，并统计出每个城市的订单数量： db.sang_collect.aggregate({$group:{_id:"$orderAddressL",count:{$sum:1}}}) 我们将要分组的字段传递给$group函数的_id字段，然后每当查到一个，就给count加1，这样就可以统计出每个城市的订单数量。 算术
索引是存储在内存中的，由于索引是存储在内存(RAM)中,你应该确保该索引的大小不超过内存的限制。
将记录按条件分组以后，然后再进行一系列操作，例如，求最大值、最小值、平均值，求和等操作。聚合操作还能够对记录进行复杂的操作，主要用于数理统计和数据挖掘。
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构，特别是B+树，在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构，它通过维护有序的数据和平衡的树形态，确保了高效的查询、插入和删除操作。
安装 MongoDB Windowns、Ubuntu17.10 下安装 MongoDB教程在此MongoDB 帮助 要想获取命令列表，在 mongodb 客户端中输入 db.help()：1> db.help() MongoDB 统计信息 要想获取 MongoDB 服务器的统计信息，在 mongodb 客户端中输入 db.stat()： 1 > db.stats() 创建数据库 use 命令 MongoDB 用 use + 数据库名称 的方式来创建数据库。 use 会创建一个新的数据库，如果该数据库存
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。
工作中使用到Mongo，可是没有系统的学习研究过Mongo，仅对工作过程中，在Mongo的使用过程中的一些知识点做一下记录，并随时补充，达到总结备忘的目的。
语法格式：db.COLLECTION_NAME.insertOne(document)
前段时间是需要查询一张表并对里面的数据去重。collection 表名叫 datatagging，它主要包含 3 个字段 "_id"、"unique_path"、"modified" ，我希望对 unique_path 这个字段去重，并根据 modified 这个日期字段保留最新的一条，返回的结果里必须包含 id。
一、索引简介 再来老生常谈一番，什么是索引呢？数据库索引与书籍的索引类似。有了索引就不需要翻整本书，数据库可以直接在索引中查找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，这能使查找速度提高几个数量级。 然而，使用索引是有代价的：对于添加的每一个索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为，当数据发生变动时，MongoDB不仅要更新文档，还要更新集合上的所有索引。因此，MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上
Documents MongoDB 的文档可以理解为关系型数据库（Mysql）的一行记录 MongoDB 将数据记录为 BSON 格式的文档 BSON 是 JSON 文档的二进制表示，但它支持的数据类
Mongodb的索引和其它关系型数据库索引很类似，索引是一个存储结构，其存储的内容是数据文档持久化的位置信息。一个数据集合和一本书来对比，那么索引就是书对应的目录，其作用就是加快查询效率。索引在加快查询效率的同时，在更新、删除、新增数据时也会影响数据变更效率，因为每一次数据变更都会更新一次索引。所以在索引使用时也需要慎重。
MongoDB的PHP驱动提供了一些核心类来操作MongoDB，总的来说MongoDB命令行中有的功能，它都可以实现，而且参数的格式基本相似。PHP7以前的版本和PHP7之后的版本对MongoDB的操作有所不同，本文主要以PHP7以前版本为例讲解PHP对MongoDB的各种操作，最后再简单说明一下PHP7以后版本对MongoDB的操作。
本次介绍下出口易跨境电商物流供应链系统从单体应用过渡到面向服务的分布式系统架构的过程中，遇到的一些挑战和实现。其中包括了基于MongoDB建模和数据持久化方面上具体实践。 关于出口易物流 出口易物流是
英文文档中是aggregation pipeline，直译为聚合管道，它可以对数据文档进行变换和组合。聚合管道是基于数据流概念，数据进入管道经过一个或多个stage，每个stage对数据进行操作（筛选，投射，分组，排序，限制或跳过）后输出最终结果。
不知你是否注意过：查看页面时，随着页码的增加，翻页的速度也会随之变慢？应用程序设计人员虽然经常处理这个问题，但该问题依然存在。对此，有什么解决方案吗？我们可以使用一种灵活、易用的数据模型，MongoDB就是理想的解决方案，它提供强大的数据建模方法，使分页变得快速、高效。今天，我们就来探索在大量数据的前提下如何快速简单分页的问题。
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索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。
文档（document）是MongoDB中数据的基本存储单元，非常类似与关系型数据库管理系统中的行，当更有表现力。
枚举字段或者属性可以和同一种类型的枚举常量比较，其真正的比较是基于其底层整数的比较。
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。
例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据:
mongodb数据结构学习–增删改查 插入文档 在数据库中，数据插入是最基本的操作，在MongoDB使用db.collection.insert(document)语句来插入文档； document是文档数据，collection是存放文档数据的集合。 例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据: db.users.insert(user); 如果collection存在，document会添加到collection目录下， 如果collection不
使用MongoDB需要对文档结构进行合理的设计，以满足某些特定需求。比如随机选取文档，使用skip跳过随机个文档就没有在文档中加个随机键，
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。
MongoDB是一个非常强大的文档数据库，它提供了一系列聚合操作，可以方便地对文档进行分组、过滤、排序和统计等操作。在本文中，我们将介绍MongoDB的聚合操作，并提供一些示例代码来说明如何在MongoDB中使用它们。
B Tree就是一种常用的数据库索引数据结构，MongoDB采用 B 树做索引，索引创建在colletions 上。
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
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
地址：www.mongodb.com/try MongoDB的版本偶数版本为稳定版，奇数版本为开发版。 MongoDB对于32位系统支持不佳，所以3.2版本以后没有再对32位系统的支持。
当我们从 MongoDB 获取数据的时候，我们通过 cursor 来操作，读操作会被延迟到需要实际数据的时候才会执行。
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。
今天我们将学习Mongoose，什么是Mongoose呢，它于MongoDB又是什么关系呢，它可以用来做什么呢，介绍Mongoose之前，我们先简单了解一下MongoDB。
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