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如何用mongodb设计用户权限表
1、MongoDB创建表步骤，Mongo常用的数据库操作命令，查询，添加，更新，删除_MongoDB 性能监测。
2、数据模型设计：首先，你需要一个数据库表来存储角色和权限的信息。通常，这些信息可以表示为一个角色表和权限表，并通过外键进行关联。
3、第一个参数是一个查询条件，用于定位需要更新的文档。这里使用 access.id 来查询权限文档，找到对应的权限记录。第二个参数是一个更新操作，使用 $push 操作符将新的权限对象添加到 access.$.children 数组中。
4、最终衡量利弊和开发效率之后，决定尝试一下MongoDB + 前端表单设计的方案。业务核心以外的其他模块Mq，Activiti等等都是一些成熟的方案。
【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性
BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。
MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。 创建合适的索引，以加速查询速度。 配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。
以下是一些常见的坑点： 分片：MongoDB 支持分片，但是分片会增加系统的复杂性和维护成本。如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题。
MongoDB 这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。
而mongodb是一种“文档数据库”，存储类型是以文档为主，该文档类型为（Bson，其实就是json的二进制对象）。
MongoDB 是一个开源的、高可用性的、面向文档的 NoSQL 数据库。它是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的新型数据库，它提供了类似于关系型数据库的语法和功能，同时又具有非关系型数据库的灵活性和可扩展性。
mongodb数据库适合做什么
1、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。
2、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。
3、嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。
4、MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。
5、◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
6、mongosniff，网络嗅探工具，用来观察发送到数据库的操作。基本就是把网络上传输的BSON转换为易于人们阅读的shell语句。因此，可以总结得到，MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性。
为什么要用mongodb?
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。
2、● 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。
3、对于非关系型数据库MongoDB来说，可以存放访问频繁的数据，而且SNS里确实存在一些业务适合MongoDB，但是我们开发系统，是功能和性能的综合考虑，一般需要关系型数据库和非关系型数据库配合使用。
mongoDB应用篇-mongo聚合查询
1、如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。
2、之前也说过，MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开。如果想要查询数据，则可以使用db.集合名.find（）语句来查询。
3、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
4、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。
5、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$unwind 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$unwind使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$count操作。说明：查询展示文档数量的总数。
6、在MongoDB存储的文档上执行聚合操作非常有用，这种方式的一个限制是聚合函数（比如，SUM、AVG、MIN、MAX）需要通过mapper和reducer函数来定制化实现。MongoDB没有原生态的用户自定义函数（UDFs）支持。
