如今要考虑做分库分表时，可首先选用当当网的Sharding-Sphere框架，早些年原本只有Sharding-JDBC驱动层的分库分表，但到了后续又推出了代理层的Sharding-Proxy中间件，最终合并成立了Sharding-Sphere项目。
Mogondb 不支持事务。所有有事务要求的需求慎用，比如银行的转账操作慎用，转1个亿美金，因为网络，电力的故障导致交易没有完成，不能回滚，交易无法撤回。所有慎用！！
本篇博文主要介绍mongoDB中一些常用的特殊索引类型，主要包括：用于简单字符串搜索的全文本索引；用于球体空间（2dsphere）的地理空间索引用于二维平面（2d）的地理空间索引。 一、全文索引 mongoDB有一个特殊的索引用在文档中搜索文本，之前的博客都是用精确匹配来查询字符串，这些技术有一定的限制。在搜索大块文本的速度非常慢，而且无法处理自然语言礼节的问题。全文本索引使用的是“倒排索引”的思想来做的，和当前非常开源的lucene（全文检索，Apacle基金会下的开源项目）项目是一样的思想来做的。
个人博客：https://suveng.github.io/blog/ 2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置（例如地图上的点）相关联。MongoDB将位置字段中的二维坐标解释为点，并且可以将这些点编入特殊索引类型以支持基于位置的查询。地理空间索引提供特殊的地理空间查询操作。例如，您可以基于与其他位置的邻近度或基于指定区域中的包含查询文档。
上篇文章中我们介绍了MongoDB中索引的简单操作，创建、查看、删除等基本操作，不过上文我们只介绍了一种类型的索引，本文我们来看看其他类型的索引。 ---- _id索引 我们在上文介绍过，我们往集合中添加文档时，默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段，这个字段就是一个索引。默认情况下，一般的集合都会帮我们创建这个字段作为索引，但也有一些集合不会将_id默认作为索引，比如固定集合，这个我们后面的文章会详细说到这个问题。 复合索引 如果我们的查询条件有多个的话，我们可以对这多个查询条件都建
一直听说MongoDB才是【专业】搞地理空间查询的，人家才是【专业】的！相当长一段时间来，一说搞【附近的人】就会相当一批人的脑海里就不自主浮想到MongoDB... ...
一直听说MongoDB才是【专业】搞地理空间查询的，人家才是【专业】的！相当长一段时间来，一说搞【附近】就会相当一批人的脑海里就不自主浮想到MongoDB... ...
游戏开发，尤其是在线和多人游戏，是一个高度动态的过程，游戏设计师和开发者必须不断地引入新元素、调整规则、添加任务和奖励，以维持玩家的兴趣和参与度。在这样一个环境中，数据模型和需求的快速变化是常态。
MongoDB是一个非常有前途的数据库，MongoDB官方对自己的定位是通用数据库，其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平，但笔者有个可能不恰当的比较，MongoDB就像N年前的MySQL，随着时间的推移，会变得越来越强大，也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。
创建一个使用Kubernetes (K8s) 和 Jenkins 来自动化 GitLab 前端项目打包的CI/CD流水线，需要配置多个组件。下面，我将概述一个基本的设置步骤和示例脚本，以帮助你理解如何使用这些工具整合一个自动化流程。
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，在索引中找到条目后，就可以直接跳到目标文档的位置，这可以让查找的速度提高几个数量级。
什么是全栈工程师 在现在这一个时代来说，不会有人掌握所有的编程语言、技能，以后应该会有，但是掌握这些全部技术的不是人类了。所以，其实我们需要的是懂得多种技术的，并能借些独立完成产品的人。 当我们需要做一个移动CMS的时候，我们就会在不同的技术栈之前选择，或是RequireJS + Backbone + jQuery + Mustache，又或者是 ReactJS + Backbone，当然也有可能是AngularJS等等。我们所需要做的是，从中选出一个最好的方案，然后实施之。 这也就意味着，我们需要有更好的
什么是全栈工程师 在现在这一个时代来说，不会有人掌握所有的编程语言、技能，以后应该会有，但是掌握这些全部技术的不是人类了。所以，其实我们需要的是懂得多种技术的，并能借些独立完成产品的人。 当我们需要做一个移动 CMS 的时候，我们就会在不同的技术栈之前选择，或是 RequireJS + Backbone + jQuery + Mustache，又或者是 ReactJS + Backbone，当然也有可能是 AngularJS 等等。我们所需要做的是，从中选出一个最好的方案，然后实施之。 这
先上Demo啦~~~~~ 或许你已经使用过了相应多的省市区与地图联动，但是这些联动往往是单向的、不可逆。并且这些数据往往都是在线使用的，不能离线使用。下图是一个结合百度地图的省市区与地图联动： 我们可以在这个应用里选择，相应的省市区然后地图会跳转到相应的地图。当我们在地图上漫游的时候，如果没有显示当前的省市区是不是变得很难使用。于是，我们就来创建一个吧： 相关技术栈： Bootstrap，UI显示~~，地球人都知道。 jQuery，Bootstrap依赖。 Requ
最近这段时间一直在搞知识图谱的一个项目，有点忙，所以博客更新有点慢，现在第一阶段的开发基本完活，后面有空会总结几篇与neo4j有关的文章。 有关neo4j的介绍和使用场景，这里不多说了，不了解的朋友可以参考我之前的文章 http://qindongliang.iteye.com/blog/2327919 我们的使用场景是用来存知识图谱有关的数据简单说就是会把从小学到高中所有的科目的里面的知识点给存储起来，让后建立知识点与知识点之间的依赖关系，从而最终会形成一张复杂的知识网络。举个例子： 比如某个学生，要学习
最近公司要做一款跟滴滴打车功能很类似的APP，就自己研究了一下滴滴打车的实现原理，纪录于笔。
地图技术就是使用地图服务来完成各种业务的一种技术，如：基于经纬度定位、查询出行路线、导航、搜索附近的商场等。随着移动互联网的发展，移动终端可以更方便的获取用户的位置数据，地图技术的应用也得到了广泛的应用，如：网约车、智能穿戴、智能物流、智能景区、互联网房产、在线旅游、车用数据服务等。
无论你是MongoDB的使用者、爱好者、初学者还是路人甲，有一个学习与进修的资源宝藏是千万不可浪费的，那就是MongoDB官方网站。
创业者们似乎有这样一个共识：初创公司应尽快推出MVP(最简可行产品)而不应该把扩展性这样的细节放在心上。总是有人给我说推产品是最高的也实际上是唯一的目标，扩展性这样的问题可以先停留在计划书和PPT上。他们认为在验证产品的市场接受度和融到钱之前搞什么扩展性纯粹是浪费时间。然而这种认识并不正确，而且最近Pokémon GO(宠物小精灵/口袋妖怪GO)的流行又给我们上了一课。 Jonathan Zarra为Pokémon GO开发的聊天应用GoChat只用了5天时间注册用户数就达到了100万。他确实抓住了一个发财
MongoDB Manual (Version 4.2）> Administration > Monitoring for MongoDB
我们经过【附近】系列的二、三、四篇章后，已经基本了解了市面上用于解决LBS问题的几种常见方案和做法，当然除了PostGre外... ...那个有兴趣的哥们可以考虑补一篇PostGre版本直接投稿。实际上前面的思路是很简单的，算是循序渐进类型的，从MySQL到MongoDB再到ES，大概就是从GeoHASH到Google S2再到R树们。我没有在文章里显式地说这些但是背后就是这些，往深处地挖掘全靠诸位自己了~
MongoDB 是一种非关系型数据库，于 2017 年上市，现市值已超过 300 亿美元，根据 Stack Overflow 2021年的调查显示，超过四分之一的开发者都在使用MongoDB。像 MongoDB 这种非关系型数据库在进行数据处理时十分灵活，用户可以根据自己的需求不断更改数据库的模式，而不是被禁锢在垂直化的固定模式中，这也是其广受关注的原因。
背景 对接业务类型 HBase是建立在Hadoop生态之上的Database，源生对离线任务支持友好，又因为LSM树是一个优秀的高吞吐数据库结构，所以同时也对接了很多线上业务。在线业务对访问延迟敏感，并且访问趋向于随机，如订单、客服轨迹查询。离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、安全和用户行为分析、模型训练等。 多语言支持 HBase提供了多语言解决方案，并且由于滴滴各业务线RD所使用的开发语言各有偏好
本文主要介绍HBase在滴滴内部的一些典型使用场景，如何设计整个业务数据流，让平台开发者与用户建立清晰、明确、良好的合作关系 背景 对接业务类型 HBase是建立在Hadoop生态之上的Database，源生对离线任务支持友好，又因为LSM树是一个优秀的高吞吐数据库结构，所以同时也对接了很多线上业务。在线业务对访问延迟敏感，并且访问趋向于随机，如订单、客服轨迹查询。离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
本项目是通过Python的streamlit包构建网页，用于展示中国建筑、景观、室内等设计作品，可以通过网页地图浏览附近有哪些项目，点击地图标记可以获取摘要信息，也可以点击跳转到源网页。
对程序员圈子来说，Mapbox是一家专注于地图绘制的卓越软件公司。从Mapbox GL JS（他们的2D地图渲染器）到自动驾驶和导航库，再到增强现实、3D可视化，甚至视频游戏技术，Mapbox在这一领域做到非常棒，其创新成果占有巨大的市场份额。而且这些内容都是开源的，也是让众多程序员喜欢他们的原因之一。 但是昨天看到了一个让我震惊的新闻：最新版本的Mapbox GL JS将不再是开源的！！！ 作为个人来说，我并非是一个完美的热衷于开源的粉丝，因为我知道，创建和维护开源代码是多么一件吃力不讨好的事情，真的是非
对于一个MongoDB的复杂查询，如何才能创建最好的索引？在本篇文章中，我将展现一种给读请求定制的索引优化方法，这种方法会考虑读请求中的比较，排序以及范围过滤运算，并展示符合索引中字段顺序的最优解。我们将通过研究explain()命令的输出结果来分析索引的优劣，并学习MongoDB的索引优化器是如何选择一个索引的。
前面我们学习了如何套用常见的设计模式打造合适的模型设计，本篇我们来看看在MongoDB中如何使用索引来提高查询效率。
前段时间笔者遇到一个MongoBD Plan Cache的bug，于是深究了下MongoDB优化器相关源码。在这里分享给大家，一方面让大家知道MongoDB优化器工作原理，一方面就是避免踩坑。
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。
很多问题不是一个指令就可以得到精准结果的，需要根据每个问题深入去了解，不能浅尝即止，期待大家提交prompts。
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。
接上期MONGODB 中的数据的快速查找是通过索引来进行的，这里来先把一些INDEX 中MONGODB 在索引中的词汇来捋一捋， 如voverd query 覆盖查询， IXCSAN索引扫描 COLLSCAN 全collection 扫描， Query shape , index prefix 前缀索引 , selectivity 过滤性。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档，MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息，请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
代码如下： const mongoose = require('mongoose'); mongoose.connect('mongodb://127.0.0.1:81192/lets-go-brandon',{ useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true }) const db = mongoose.connection; db.on('error',()=>{ console.log('***数据库连接失败***') }
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：
上一章节我们快速的在Docker容器中安装了MongoDB，并且通过Navicat MongoDB可视化管理工具快速的连接、创建数据库、集合以及添加了文档数据源。这一章节我们主要是了解一下在日常工作中MongoDB一些常用的操作命令。
随着数据量和查询需求的增长，索引在数据库性能优化中扮演着至关重要的角色。在MongoDB 3.0之前，创建或重建索引的过程可能会阻塞数据库的其他操作，导致性能下降和用户体验不佳。为了解决这个问题，MongoDB 3.0引入了后台索引构建功能，使索引创建过程与其他操作并行进行，从而提高了性能和可用性。接下来，将详细介绍MongoDB 3.0后台索引构建功能的使用方法和优势。
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
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。
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。
在软件和IT领域，性能和收入是由商业智能软件来衡量的。但是，在Java世界中，市场上有很多开源解决方案。
从上图可以看到ES的数据类型和mysql或MongoDB的是很相似的，所以对于有数据结构基础的伙伴，这个知识点是非常轻松的。
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。
MongoDB主要使用B+树作为其索引结构。B+树是一种自平衡的树，能够保持数据有序，并且允许对数据进行高效的插入、删除和查找操作。索引条目由键值对和指向相应文档的指针组成。当执行查询时，MongoDB会首先检查是否有可用的索引。如果存在合适的索引，MongoDB会使用该索引快速定位到数据集中的相关文档，从而避免全表扫描。
MongoDB的数据模型基于文档，这是一种由键值对组成的数据结构，类似于JSON。每个文档都有一个唯一的_id字段作为主键，用于在集合中唯一标识该文档。文档之间可以嵌套，这种灵活的数据结构使得MongoDB非常适合存储半结构化数据。
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