传统数据库中，我们要操作数据库数据都要书写大量的sql语句，而且在进行无规则数据的存储时，传统关系型数据库建表时对不同字段的处理也显得有些乏力,mongo应运而生，而且ajax技术的广泛应用，json格式的广泛接受，也使得mongo更贴近开发人员。
当我们需要修改配置文件时，我们只需要在宿主机上创建一个mongodb.conf文件，并将该文件所在的文件夹映射到容器的/data/configdb文件夹中，同时，在容器的启动命令中添加--configsvr参数即可。
刚装好的mongo，准备登陆进去测一把的，结果就给我报这个错，鄙人是新手，还不太清楚这个，现学一下~
传统数据库中，我们要操作数据库数据都要书写大量的sql语句，而且在进行无规则数据的存储时，传统关系型数据库建表时对不同字段的处理也显得有些乏力,mongo应运而生，而且ajax技术的广泛应用，json格式的广泛接受，也使得mongo更贴近开发人员。 mongo简介及应用场景 MongoDB是一个面向文档的非关系型数据库(NoSQL)，使用json格式存储。Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中 每一条记录都是一个Document对象。Mongo DB最大的优势在于所
在windows安装好了windows,首先记得要把mongodb bin目录路径放在 系统环境变量的path中，确定之后即配置好了mongo的环境变量，在dos命令框中输入mongo会出现如下 版本
在前面的文章中有分析过关系型数据库的连接，以及连接池的原理。在mongo数据库同样存在，经常看到有网友在问mongo 连接了数据库要不要关，怎么关。内置的数据库连接池是单线程还是多线程，mongo服务器为什么会杀游标，杀连接诸如此类的问题，其实这类问题基本上就是连接池的问题，而很多和关系型数据库是类似的，并不是mongo独有的。本文旨在梳理这些问题，进行一个全面的分析。
在学习Docker的基本操作之后,最近恰好遇到一个需要搭建数据库的需求,今天就来一次数据库docker版本的安装配置笔记.其中,Mysql部分记录了通过Dockerhub官方帮助文档完成数据库的安装部署,主要记录思路,mongo部分不在赘述,主要记录操作
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。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。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
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之后在admin集合中创建一个账号用于连接，这里创建的是基于root角色的超级管理员帐号；整个账号创建过程可以参考下:
之前的文章中有介绍：MongoDB-在windows电脑本地安装一个mongodb的数据库
MongoDB Manual (Version 4.2）> The mongo Shell
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应用提供可扩展高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个NoSQL的非关系型数据库 ，支持海量数据存储，高性能的读写。
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。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引，如果用一句话来概括的话：MongoDB是一个高可用、分布式、灵活模式的文档数据库，用于大容量数据存储。
MongoDB是一个领先的非关系型数据库管理系统，也是NoSQL运动的重要成员。MongoDB不是使用关系数据库管理系统（RDBMS）的表和固定模式，而是在文档集合中使用键值存储。它还支持许多在大型生产环境中进行水平扩展的选项。
MongoDB时一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，时当前NoSQL数据库中比较热门的一种。它在需要场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
12月的第一天，祝所有小伙伴儿的12月都能够被温柔以待。 能在学校悠哉写推送的日子所剩不多了，为了珍惜剩下所剩不多的推送机会，打算12月写一些实践性强一些的内容，比如数据库（包括关系型的和noSQL）。 前段时间一直在探索数据抓取的内容，那么现在问题来了，抓完数据如何存储呢？ 保存成本地文件是一种方案，但是借助关系型数据库或者noSQL数据库，我们可以给自己获取的数据提供一个更为理想的安身之所。 今天这一篇粗浅的聊一聊非结构化数据存储，以及R语言和Python与mongoDB之间的通讯。 写这一篇是因为之
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 是一种 NoSQL 数据库。NoSQL(Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL", 泛指非关系型的数据库。这两种类型差别之一是存储方式。关系数据库以键值对存储，它的结构不固定。而关系型数据库以行和列的二维表格形式来存储数据。所以非关系型数据库（如 MongoDB）不支持标准的 SQL 的语法。
mongoDB是业界最受欢迎的非关系型数据库解决方案之一，是众多公司和开源项目的首要选择；这主要归功于mongoDB的下面这些优点
MongoDB（来自于英文单词“Humongous”，中文含义为“庞大”）是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及各类应用程序的开源数据库。作为一个适用于敏捷开发的数据库，MongoDB的数据模式可以随着应用程序的发展而灵活地更新。与此同时，它也为开发人员 提供了传统数据库的功能：二级索引，完整的查询系统以及严格一致性等等。 MongoDB能够使企业更加具有敏捷性和可扩展性，各种规模的企业都可以通过使用MongoDB来创建新的应用，提高与客户之间的工作效率，加快产品上市时间，以及降低企业成本。
Mongodb主从搭建 内存2以上 无特殊要求 主IP：192.168.1.100 从IP：192.168.1.101 准备配置如下，每台服务器都执行 sudo echo "never" > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled sudo echo "never" > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag vim /etc/security/limits.conf # 添加mongo用户可以打开的文件数量的
MongoDB快速入门 如果把mysql比作大名鼎鼎的c语言;那么mongodb就是简单友好的python Mysql数据库有什么缺陷关系型数据库表结构复杂,扩展性差; 需要较高的学习成本,复杂的表结构会产生更高的维护成本 关系型数据库的"连接查询"会影响查询效率会使查询效率变低 连接查询效率低,为什么还要分表分表可以减少数据冗余 数据库可以不使用复杂的表结构么可以,但要多消耗一些存储空间,mongodb(非关系型数据库)就为此而生 ---- 与Mysql相比,Mongodb简单极
查询时，每个Object插入时都会自动生成一个独特的_id,它相当于RDBMS中的主键，用于查询时非常方便 （_id每一都不同，很像自动增加的id）
1. 安装模块 npm i egg-mongo-native --save 2. 配置插件 // config/plugin.js 'use strict'; exports.ejs = { enable: true, package: 'egg-view-ejs', }; // 添加egg-mongo-native插件 exports.mongo = { enable: true, package: 'egg-mongo-native', }; 3. 配置数据库 //
由于我们在开发的过程中难免会遇到数据库选型的问题，那么数据库的选型那我们必须通过结合我们的业务场景还有他们的设计初衷，及各自在各个方面的优势。现在我们就在业务开发中遇到了选择 mongoDB还时MYsql。之前没有怎么了解过mongoDB，那今天就开始我的mongoDB第一步。
MongoDB是一个领先的非关系型数据库管理系统，也是NoSQL运动的重要成员。MongoDB不是使用关系数据库管理系统（RDBMS）的表和固定模式，而是在文档集合中使用键值存储。它还支持许多在大型生产环境中进行水平扩展的选项。在本指南中，我们将解释如何为高可用性分布式数据集设置分片集群。
今天这个坑可能以后你也会遇到, 随着爬取数据量的增加, 以及爬取的网站数据字段的变化, 以往在爬虫入门时使用的方法局限性可能会骤增.
ETL（Extract, Transform, Load）是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论，它主要用于从各种不同的数据源中提取数据，经过一系列的处理和转换，最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例，包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。
mongodb是一款基于分布式文件存储的数据库，具有高性能、可扩展、易部署、易使用等特点。官方也提供了丰富的命令行工具来操作。
Mongodb是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，使用C++开发，是当前Nosql数据库产品中最热门的一种。这 里说到nosql数据库，就简单描述一下什么是nosql。nosql（not only sql非关系型数据库）的主要特点是非关系型的、分布式、开源的、水平扩展的。nosql的原始目的是为了大规模web应用，通常应用如模式自由、支持简单复制、简单的API、最终的一致性和大容量数据等。
点开MongoDB的jar包可以看到，Mongo类有很多方法，包括getAddress(), dropDatabase(String),getDB(String)等。下面就一一演示Mongo.class的用法。
今天来看MongoDB的用户相关的内容，用户、权限，这块儿的内容还是比较多的。慢慢来看
大家好，我是吴老板。今天给大家分享一个可将Mongodb数据库里边的文件转换为表格文件的库，这个库是我自己开发的，有问题可以随时咨询我。
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。
什么是MongoDB 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。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。 Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 特点 高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引
linux/Mac : mongod -f /mongodb/etc/mongo.conf
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crawlab 官方文档的scrapy 爬虫爬取的结果可以在任务栏的数据那里看到，但是官方没有指引nodejs如何达到类似的成果。这对使用nodejs在crawlab上写爬虫的同学非常不友好。
MongoDB是一种支持多语言面向文档的NOSql数据库，它不支持事务操作（4.2版本开始支持跨文档分布式事务）。什么是面向文档？简单说就是使用类JSON的数据结构——BSON（Binary JSON）来存储数据。使用这种数据结构的好处显而易见，关联信息可以直接内嵌在同一个文档中，不必像关系型数据库那样还需要建立多张表，并建立外键关联，因此大大提升了我们写入数据的效率（前端传回的JSON数据可以直接存入，不必转换为对象），也能灵活的增减字段。如论坛文章，如果用关系型数据库存储，我们需要建立文章表和评论表等，而MongoDB直接存到一个文档里去就可以了，查询也非常方便。
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。属于NoSQL（非关系型数据库）。
Zabbix运维工程师，熟悉Zabbix开源监控系统的架构。乐于分享Zabbix运维经验，个人公众号“运维开发故事”。
之前在mongodb搞了个免费的512MB的mongodb数据库，刚好今天要搭建一个nodejs项目需要的数据库是mongodb，项目里的数据库连接的是本地localhost，因为是第一次接触nodejs + mongodb，以为改个IP地址就可以了，没想到折腾了好久都没搞懂。 然后Search了好多教程大多都是本地连接，最终还是找到了，连接好以后需要用mongorestore恢复数据，又遇到了一个坑，运行mongorestore命令需要安装mongo-tools工具才可以，然后又安装了mongo-tools，最终完美连接并导入。
docker run --name mongo -p 27017:27017 -d mongo --auth
Item Pipeline 的调用发生在 Spider 产生 Item 之后。当 Spider 解析完 Response 之后，Item 就会传递到 Item Pipeline，被定义的 Item Pipeline 组件会顺次调用，完成一连串的处理过程，比如数据清洗、存储等。
MongoDB 是一款非常热门的NoSQL，面向文档的数据库管理系统，我选择的是 Enterprise Server （MongoDB 3.2.9）版本，安装在Windows Server 2012环境中。
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