张耀星,MongoDB大中华区高级顾问,加入IT行业10余年,从事过电商,手游及各类网站的设计制作工作。曾担任跨境电商网站dx.com架构师,Universal Orlando Resort前端总工程师等。现就职于MongoDB为国内各大企业提供MongoDB咨询服务。 本文由IT大咖说整理自MongoDB大中华区高级顾问 张耀星先生 在 MongoDB中文社区深圳用户组大会 上的演讲。你知道MongoDB吗?它到底是怎样的一个软件,和传统关系数据库有什么区别,在实际应用中又能做些什么事。本文带你走近Mon
偶然看到一个视频,关于mongodb 的 10 erformance tuning TIPS , 介绍这与下面的三位是同时期的IT 工作者,下面图中的三位就没有必要介绍了,都是 big potato,介绍者写过图中的这些书籍。
58同城作为中国最大的生活服务平台,涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等核心业务。58同城发展之初,大规模使用关系型数据库(SQL Server、MySQL等),随着业务扩展速度增加,数据量和并发量演变的越来越有挑战,此阶段58的数据存储架构也需要相应的调整以更好的满足业务快速发展的需求。MongoDB经过几个版本的迭代,到2.0.0以后,变的越来越稳定,它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性,非常诱惑,同时58同城在一些典型业务场景下
针对MongoDB中数据库字段的存储字符长度的疑问,本文采用提出问题假设,描述使用场景,给出对应的接入方案的方式,探讨MongoDB数据建模中字段存储和展示相关的问题,为基于MongoDB的数据库建模提供参考。
自2011年以来,Stack Overflow一直在体现开发者社区的“脉搏”,并揭示全球的软件开发者所关注的各种前沿趋势、技术和最为重视的当前工作。Stack Overflow的调查总是能为我们提供对开发趋势的的深入洞察,2019年,有将近90,000名全球开发人员参与了此项调查。[1]
(注:最近我发现MONGODB 的文字,大家好像不大感兴趣,不知道是大家的公司不使用MONGBDB 还是由于MONGODB 太稳定,所以就忽略了,其实MONGODB 可以聊的话题和使用的范围很大,有的公司可能主力数据库就是MONGODB 所以MONGODB 确实不是可有可无的)
MONGODB 在不少公司应用的场景越来越多,实际上有这样一个观念, MONGODB 无法存储核心数据, 无法接触核心业务,核心的数据还应该是传统数据库的天下. REALLY ? 首先要弄清这个问题
之前是用过MONGODB 很长一段时间的,想想也有快3年的时间了,在这篇文字前是有一篇关于MONGODB 的文字的也是粗浅的说了说关于数组和嵌套的问题,今天偶然看到一篇文字,说是不深入的学习和理解,在努力也是白费。想想是这样的,如果经常蜻蜓点水的学习,虽然速度快,但很快就会忘记。所以这篇文字准备好好的捋一捋,MONGODB 中关于“集合”方面的设计和反思。
1月5日至6日即将在深圳举办的2018 MongoDB 年终盛会正在火热报名中,为使大家能对大会嘉宾及议题有更深的了解,在现场更好地互动,我们特地采访了部分嘉宾,听听数据库专家大佬们与MongoDB的故事。
经常看本号的朋友可能感觉到下半年的MONGODB 的东西开始增多了,之前写的MONGODB 的东西其实是不深刻的,最近换了工作单位后,明显感受到这个“新地方” 对于mongodb 的需求与实际应用的极大反差。这里有本地最大的 POSTGRESQL 数据库集合,几十套的POSTGRESQL 都在几个T 以上的级别,问题也很明显,在架构设计中有了业务的逻辑分库, 也有设计关于物理分库的自行设计的中间件,随着数据量的蜂拥而至,数据库的分库还是在疯狂的进行,可能很快POSTGRESQL 的数据库数量就要突破40套,套套都是N 个T ,MYSQL 也是同样的问题,数据库也在疯狂的分库,分表中。
前面我们学习了聚合查询,本篇我们来看看在模型设计中如何应用引用模式来提高查询效率。
早期的mongodb 在使用中,对于事务和隔离级别的问题并未被经常提及,随着MONGODB 的版本的不断的迭代,事务和隔离级别在MONGODB 中被提及,并有一种越来越多的趋势。诚然MOGNODB 本身已经支持跨库,跨表的事务。
最近一朋友做社区重构,社区主要功能有发帖、回帖、查看帖子详情,详情页按不同条件展示回帖(除了预先定义的顺序外,可能每个用户看到的顺序都不一样,组合超过100个),大概的效果如下:
Mongodb 于其他的数据库不同的地方在于灵活,而恰恰是因为灵活导致设计的重要性,不好的设计对于MONGODB 的性能伤害是十分大的,在设计中MONGODB 需要注意以下几点
MongoDB是一种流行的数据库,可以在不受任何表格schema模式的约束下工作。数据以类似JSON的格式存储,并且可以包含不同类型的数据结构。例如,在同一集合collection 中,我们可以拥有以下两个文档document:
在MongoDB中,数据模型是非常重要的,它可以直接影响到数据库的性能和可扩展性。在本文中,我们将介绍如何设计MongoDB数据模型,并创建索引来提高查询效率。
比如经常变动的需求,有些需求在开发告一段落后,预估还有变动看似不合理,其实在现实中处处可见,需求不完善,需求不明确,需求由于某些原因修改。
互联网的发展和电子商务平台的崛起,催生了大数据时代的来临,作为大数据典型开发框架的MongoDB成为了No-sql数据库的典型代表。MongoDB从入门到精通你不得不知的21个为什么专为大数据时代,大数据应用系统系统分析、架构设计和平台开发人员而准备。希望能够为大家起到提纲挈领,指明大家学习目标和方向的作用。
知道最近也会听到一个声音,MONGODB 不能在核心的系统使用, 哎, 2021年了,现在有些系统都没有传统数据库的身影,而代替的是通过ES,REDIS ,Aerospike 这样的数据库来成功上位到这个系统的核心数据库, 那么MONGODB 为什么不可以成为项目的核心数据库?
前面我们学习了模型设计中的内嵌模式与引用模式的使用,本篇我们来看看在模型设计中如何套用常见的设计模式来降低设计难度,提高查询效率。
如果有人说我精通ORACLE ,MYSQL ,那我信,但如果有人说特别精通MONGODB 的原理以及源代码,那就真的佩服了。这方面的书比较少,所以说精通MONGODB 的原理,那真是比较不容易。
之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB:第一部分 - 简介 ”中,介绍了时间序列数据的概念,然后介绍了一些常见问题,可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在,我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取,写入,更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
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:
在去年的 MongoDB 用户大会纽约站上,MongoDB 正式宣布全面推出新工具 MongoDB Relational Migrator(MongoDB RM),用以简化应用程序迁移和转换——即从传统关系型数据模型到现代的文档数据模型,助力组织快速提升运营效率,充分发挥数据价值。
前几章教程我们把ToDoList系统的基本框架搭建好了,现在我们需要根据我们的需求把ToDoList系统所需要的系统集合(相当于关系型数据库中的数据库表)。接下来我们先简单概述一下这个系统主要需要实现的功能以及实现这些功能我们需要设计那些数据库集合。
起初我单纯的认为是,分析人员不会语法导致的,但是后面我发现问题没有那么“简单”。这里以 鹏元的某些反馈的征信数据为例,这样的MONGODB 的“表”设计的确是不得不吐槽。
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。
大家好,我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue,本篇文章将介绍MongoDB 性能优化等方面的攻略。
当全国黑客、开发人员和创客充分发挥自己的创意和创造力之后,会碰撞出怎样的火花?到底是前所未见的技术对决,还是脑洞大开的黑科技大秀?答案尽在MongoDB Hackathon!
5月29日,MongoDB中文社区携手MongoDB官方和Tapdata一起在长沙开展2021年第一场线下大会。本次大会带来了包括MongoDB的典型应用案例,MongoDB的分布式能力、数据迁移技术架构、存储引擎相关技术分享,以及MongoDB在物联网实时数据融合平台、互联网证券及金融系统的实战经验。
数据库一直是在整体应用程序架构中,被吐槽的地方,比如数据库运行缓慢,数据库经常添加内存,CPU,等等,稍微懂一点程序设计,或是行业内的人士,大多都明白,没有不是的数据库,只有设计“无法无天” 的应用程序。
MongoDB中文社区年终大会将于2021年1月8日在上海召开。本次大会的主题是重新认识MongoDB|MongoDB,More than Document Database。在大会开始前,我们采访了MongoDB官方及MongoDB中文社区合作伙伴锦木,看下锦木眼中的MongoDB是怎么样的。
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。
前面的章节我们介绍了一些值得推荐的Blazor UI组件库,通过该篇文章的组件库介绍最终我选用Ant Design Blazor这个UI框架作为ToDoList系统的前端框架。因为在之前的工作中有使用过Ant Design Vue、Ant Design Angular习惯并且喜欢Ant Design设计规范和风格,废话不多说今天我们先把ToDoList系统的Ant Design Blazor前端框架搭建起来。
这几年一直是MONGODB使用者,从3.2 到4.0 ,在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展,偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课,其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库,它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中,数据是以文档的形式存储的,文档是一种类似于JSON的数据格式,非常灵活和扩展。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mongodb 面试题总结[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
2019年MongoDB中文社区年终盛会将于2020年1月4日(星期六)在深圳福田区车公庙附近召开。来现场,您将收获3大专场经验加持:
MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。
MongoDb中集合概念就是关系型数据库中的表,本文讨论的内容主要集中在MongoDb数据库库设计集合时关键原则和常见的设计误区。
Mongo shell中使用大整数字面量,但默认整数字面量类型却是双精度浮点数,导致丢失精度
是的。MongoDB Atlas是一种云托管的数据库即服务。有关更多信息,请访问MongoDB Atlas文档。
MySQL是关系型数据库中的明星,MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者:假设我们正在维护一个手机产品库,里面除了包含手机的名称,品牌等基本信息,还包含了待机时间,外观设计等参数信息,应该如何存取数据呢?
数据集设计模式,MongoDB在官方文档https://docs.mongodb.com/ecosystem/ 中的use cases部分提供了详细的参考内容。
有关 MongoDB 是什么,MongoDB 如何用,如何发挥最大优势的相关问题,欢迎大家交流探讨。
近期MongoDB在Hack News上是频繁中枪。许多人更是声称恨上了MongoDB,David mytton就在他的博客中揭露了MongoDB许多现存问题。然而恨的人有之偏爱的也同样很多,作为回击:Russell Smith带来了多年工作经验的总结。Russell Smith曾担任Ops和大型网站缩放顾问并且帮助过Guardian、Experian等多家公司,MongoDB London User Group的联合创始人。作为MongoDB Master(MongoDB官方认可的MongoDB核心贡献者
最近听到一些对MONGODB的理解的歧义,认为MONGODB 数据库内容比较少,并没有一些值得深入研究,诚然对比不少数据库MONGODB看似是简单的,但任何一门技术都有他的特殊性,如果只是表面皮毛的利用和使用,或许也没有什么问题,可遇到问题后,如何解决就成了问题, 是做扁鹊 还是扁鹊的哥哥们,或者是一个庸医,都在你自己的一念之差.
MongoDB是非关系型数据库的典型代表,DB-Engines Ranking 数据显示,近年来,MongoDB在 NoSQL领域一直独占鳌头。MongoDB是为快速开发互联网应用 而设计的数据库系统,其数据模型和持 久化策略就是为了构建高读/写的性能,并且可以方面的弹性拓展。随着MongoDB的普及和使用量的快 速增长,为了规范使用,便于管理和获取更高的性能,整理此文档。我们从 数据库设计规范、集合设计 规范、索引设计规范、文档设计规范、API使用规范、连接规范等方面进行阐述和要求。
文字的起始是因为公司的第三方的开发要开发一套, 和各个银行对接的系统,(商业机密就不提了),具体的情况是我们将数据推送给各个银行,银行接受,然后就能看到滚滚的 原型包方块了.
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