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mongodb关联字段更新(mongodb更新多个字段)

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mongoDB-document

1、MongoDB 将数据记录存储为 BSON类型的 文档(document)。 BSON 是一种二进制数据类型,是json 的一种扩展, bson 支持了更多的数据类型。

2、MongoDB中数据的基本单元称为文档(Document)。文档是MongoDB的核心概念,多个键极其关联的值有序的放置在一起便是文档。在一个特定集合内部,需要唯一的标识文档。

3、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引,MongoDB必须执行集合扫描,即扫描集合中的每个文档,以选择与查询语句匹配的文档。

4、可以通过WritingConverter和ReadingConverter配置Document和Java对象相互转化。

5、Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。

6、Spring Data MongoDB使用MappingMongoConverter将对象映射到文档,下面是我们将要使用的一些注释: @Id :字段级别注释,指出你的哪个字段是身份标识。 @Document :类级别的注释,用于表示该类将被持久化到数据库中。

如何正确的使用MongoDB并优化其性能

在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合,用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章,再从文章中获取评论id,最后用获得的完整的文章及其评论。

“n”则表明了实际返回的文档数量。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引,所以才会搜索了所有的文档。

MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制。其同步的基础是oplog,类似MySQL的binlog,但是也有一些差异,oplog虽然叫log但并不是一个文件,而是一个集合(Collection)。

游戏场景,使用MongoDB存储游戏用户信息,用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询、更新。

优化 MongoDB 集群负载均衡:在实际生产环境中,数据访问热度和节点性能差异可能导致某些节点超载。

使用场景:(1)网站数据:MongoDB适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。(2)缓存:由于性能很高,MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。

MongoDB字符串替换

mongoimport 将文件数据导入MongoDB,文件可以为 json 或 csv 格式,此处使用的是json文件。

例如在mongodb中有数据库(taobao),表(product),表中有一deal字段本来存储的是字符串类型,现在要把deal中的值改为整型。

你不能直接存储一个类的实例啊,mongodb用bson存储数据,bson是json的binary形式,所以你只能存储javascript的基本类型、Object和Array这些东西。

{“foo”: 3 ,“greeting”:“hello,world”}文档中的值不仅可以是双引号中的字符串,也可以是其他的数据类型,例如,整型、布尔型等,也可以是另外一个文档,即文档可以嵌套。文档中的键类型只能是字符串。