随着数据量的不断增加，传统的关系型数据库在某些应用场景下面临着性能和扩展性的瓶颈。MongoDB，作为一个非关系型数据库（NoSQL），在这个背景下逐渐崭露头角。它以其高度可扩展性、灵活的数据模型和快速的读写性能，受到了越来越多开发者的青睐。与此同时，Java作为一门强大的编程语言，也一直是构建大规模应用的首选之一。本文将探讨如何将Java与MongoDB完美结合，以构建高性能的应用程序。
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。
在 Java 程序中如果要使用 MongoDB，你需要确保已经安装了 Java 环境及 MongoDB JDBC 驱动。
MongoDB Java 环境配置 在 Java 程序中如果要使用 MongoDB，你需要确保已经安装了 Java 环境及 MongoDB JDBC 驱动。 本章节实例时候 Mongo 3.x 以上版
除了通过启动 mongo 进程进如 Shell 环境访问数据库外，MongoDB 还提供了其他基于编程语言的访问数据库方法。MongoDB 官方提供了 Java 语言的驱动包，利用这些驱动包可使用多种编程方法来连接并操作 MongoDB 数据库。
💝💝💝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！
对大多数应用环境来说，数据库是一个关键要素。如何存储数据以及在哪里存储数据，对整个系统的性能会产生巨大影响。因此，在做开发之前，数据库的选择肯定是最重要的决定之一。对数据库进行性能测试有助于你达成此项决定，这也是你在开发过程中的一项重要工作。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展数据库
有时候不得不感慨一下，系统升级真的是好处多多，不仅让我有机会重构了之前的烂代码，也满足了我积极好学的虚荣心。你看，Redis 入门了、Elasticsearch 入门了，这次又要入门 MongoDB，感觉自己变秃的同时，也变强大了。
摘要：Linux实战Docker容器安装MongoDB，阿里Docker镜像仓库加速。Docker是最流行的开源容器工具，互联网公司大规模集群部署和运维的利器，思想起源于Linux系统的Container思想。本文我们会使用Docker实战MongoDB数据库。
MongoDB是当今非常流行的一款NoSQL数据库，本文介绍如何使用MongoDB的Java驱动来操作MongoDB。
utils中有两种方式，一种是无密码， 一种是带密码的，我一般都是无密码的连接，然后主函数中这样写：
本文标题为《让Mongo在Spring中跑起来》，旨在Spring中如何成功连接MongoDB并对其进行增删改查等操作，由于笔者也是刚接触，对其中的一些原由也不甚了解，若有错误之处，敬请指正。
某日早上八点半，笔者接到客户反馈，门户首页待办访问异常缓慢，经常出现“访问异常，点击重试”。当时直觉告诉我，应该是大量用户高并发访问 MongoDB 库，导致 MongoDB 库连接池出问题了，因为上线发版时，功能是正常的。
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。
1.下载Mongodb安装包，下载地址：https://fastdl.mongodb.org/win32/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.2.21-signed.msi
这已经是我们用Kubernetes搭建便携式开发环境的第三篇文章了，前两篇文章我们分别在本地的Kubernetes集群上做了什么呢？第一篇文章我们在搭建了一个Etcd集群，由于Etcd没有什么好的管理客户端还搭建了一个Etcd的Web UI客户端。第二篇文章我们搭建了一个单点的MySQL服务和Redis服务，如果想不起来的同学可以翻看前面的两篇文章：
之前我们介绍的MongoDB的操作都是在shell命令中写的，在项目开发时我们当然都是用程序去操作MongoDB的，本文我们来看看如何用Java代码操作MongoDB。 ---- 准备工作 首先我们需要驱动，MongoDB的Java驱动我们可以直接在Maven中央仓库去下载，也可以创建Maven工程添加如下依赖： <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongodb-driver</artifactId> <v
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。
前段时间在我厂卷爷的指导下将Docker在我的实际项目中落地，最近几个小demo都尽量熟悉docker的使用，希望通过这篇文章分享我截止目前的使用经验（如有不准确的表述，欢迎帮我指出）。本文的主要内容是关于Java应用程序的docker化，首先简单介绍了docker和docker-compose，然后利用两个案例进行实践说明。
数据库 新增 `use DATABASE_NAME` 如果存在切换至指定数据库，不存在创建 `show dbs` 展示所有数据库，注意：新建的数据库没有数据展出不出来 删除 `db.dropD
mongodb-driver是mongo官方推出的java连接mongoDB的驱动包，相当于JDBC驱动。 我们通过一个入门的案例来了解mongodb-driver的基本使用
mongodb-driver是mongo官方推出的java连接mongoDB的驱动包，相当于JDBC驱动。我们现在来使用mongodb-driver完成对Mongodb的操作。
JAVA驱动版本： <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongo-java-driver</artifactId> <version>3.0.2</version> </dependency> 工具类代码如下： package utils; import java.util.A
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/116478.html原文链接：https://javaforall.cn
在搭建完Hadoop集群后，我们可以基于HDFS做一些离线计算。然而HDFS毕竟是基于文件的系统，所以当我们存储的数据要兼顾一些线上业务访问的时候（如接入层/推荐引擎的实时用户画像查询）就显得比较捉急了。HDFS查询读取没有索引，至少也是分钟级的，此时要是把支持高并发的数据库与Hadoop直接对接，岂不美哉？
提到关系型数据库，mysql 和 oralce 是这方面的主流，而缓存方面 memcached 和 redis ，当然 memcached 在多台服务器的下会出现缓存不一致问题，因此 redis 应运而生。
考虑这样一个场景，有个数据量有10多亿数据的设备库，里面存放了注册的设备的信息，并且设备数据还可能会递增，然后业务集群需要对指定条件的设备群发信息，那么如何才能高效的来处理这个问题那？
很多时候我们往往需要操作多个数据库（微服务架构下一个服务一个独立的库），最简单的方式就是在项目中为每个数据库配置下，比如：
或者直接到官网下载，地址：https://www.mongodb.com/download-center#community
Mongodb的下载安装就不详细说了，Mongodb是绿色免安装的，我装的是win32版本，点击下载，其它版本可以官网上下载，下载完后解压到E:\mongodb目录下，即E:\mongodb\mongodb-2.4.0，新建E:\mongodb\data文件夹，data用来存放数据库数据。
MongoDB是介于关系数据库和非关系数据库之间的一种产品，文件的存储格式为BSON（一种JSON的扩展）
由于本人的码云太多太乱了，于是决定一个一个的整合到一个springboot项目里面。
Redis是一个缓存，消息代理和功能丰富的键值存储。Spring Boot为Lettuce和 Jedis客户端库提供了基本的自动配置， 并为Spring数据Redis提
journaling会激活额外的内存映射文件。这将进一步抑制32位版本上的数据库大小。因此，现在journaling在32位系统上默认是禁用的。
本篇博客，为大家带来在IDEA上通过Java代码实现Mongodb的CRUD操作!
Mongodb 是一个开源的no-sql分布式数据库，Mongodb也为我们提供了基于文件的GFS分布式存储系统。因此利用Mongodb我们完全可以实现一个分布式的文件存储以及管理。
import static org.bson.codecs.configuration.CodecRegistries.fromProviders; import static org.bson.codecs.configuration.CodecRegistries.fromRegistries; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.InputStream; i
在现代应用程序开发中，NoSQL数据库因其灵活性和可扩展性而受到青睐，MongoDB作为其中的佼佼者，常被用于处理大量非结构化或半结构化数据。Spring Data MongoDB作为Spring框架的一部分，极大地简化了Java应用与MongoDB的集成过程，提供了丰富的数据访问抽象，使得开发者能够以更简洁的方式操作MongoDB数据库。本文将深入浅出地介绍Spring Data MongoDB的基本用法、常见问题、易错点及避免策略，并附上实用的代码示例。
1、获取并安装 具体的安装包可以到官方网站下载：http://www.mongodb.org/downloads 我看着教程就下载了linux版本吧，也不是很复杂。包的体积有点大。 安装过程比较简单
不论是前面分享过的《开源云真机平台-Sonic》，还是《流马测试平台》、《一站式开源持续测试平台Metersphere》，似乎都会用到一些如JDK、ADB、MySQL、Docker、Python等各类环境，像一些前后端分离项目可能还会用到NodeJS。环境搭建是一切开发调试、编译构建、自动化测试的前提，也是开发测试人员必不可少的基础技能。但是很多平台工具往往会卡在看似简单的环境部署环节，甚至影响继续下去的信心。所谓工欲善其事必先利其器，高效的搭建效率往往能提供一个好的开始，而好的开始是成功的一半！
随着数据存储需求的不断增长，越来越多的应用选择使用NoSQL数据库来应对非结构化数据的挑战。MongoDB作为一款面向文档的NoSQL数据库，以其灵活的数据模型和高度可扩展性而备受青睐。本文将探讨如何在SpringBoot项目中整合MongoDB，以构建高效的数据存储应用。
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
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
