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MongoDB数据读写的几种方法
1、采用标准的副本集（replica set）就能够获得自动故障转移（failover），还能够提高数据读取能力（read capacity）。
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、mongo.Disconnect（）；} 运行程序，成功打印helloword。同时，我们打开数据文件夹，发现多了两个文件“myDatabase.ns”和“myDatabase.0”。
4、MongoDB是由10gen团队开发的基于分布式存储的开源数据库系统，使用C++编写。MongoDB作为一个文档型数据库，其中数据以键值对的方式来存储。下面我们来看下MogoDB的基本使用。
5、对于操作数据的需求，可以使用 MongoDB 的官方驱动程序或者第三方库（如 Mongoose）来操作数据。下面是一些示例代码：查询权限 使用 find 方法查询权限文档，并将 access 数组返回即可。
6、首先在解压后的MongoDB文件夹里面建立data和logs两个目录，看名字就知道，data存放数据，logs存放日志文件。
MongoDB应用1——日志分析
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。
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。
查看是否开启操作日志：nosql ： db.getProfilingStatus（）返回：{ was： NumberInt（0）， slowms： NumberInt（100）} 注：was：0表示未开启。
mongodb数据库怎么查询出某一段时间内的数据
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。
如果我们遇到了一些数据需要跨多个文本或者统计等操作，这个时候可能文档自身也较为复杂，查询操作符已经无法满足的时候，这个时候就需要使用MongoDB的聚合查询框架了。
这个应该是不能，除非你修改你的数据结构，就像mysql，你把一个数组序列化之后存在一个text字段里面，你能select出来这个值的一部分么？你这个应该也是相同的情况。你把fun单独做表不就可以了。
mongo vue的时间类型属性的相关查询。包括，大于某个时间，小于某个时间，在某一段时间范围。3，了解一下mongo数据库中存储时间Date类型数据的秘密。MongoDB 日期查询目前可通过Date 和ISODate两种方式：Date方式。
在短时间内完成 MongoDB 差异数据对比，可以采用以下方法： 使用专业的数据对比工具：市场上有一些专业的中间件工具，如 NineData，提供了一种高效且易于使用的 MongoDB 数据对比功能。
启动Mongodb数据库。在自己电脑的E盘、D盘根目录模拟出两个Mongodb的数据库，分别代表旧库和新库。
MongoDB数据备份还原,及docker中MongoDB备份还原
当数据量过大（TB级）时，通过mongodump的逻辑备份方式，效率上已经能满足需求，所以需要提供物理备份的功能，本文主要整理MongoDB副本集通过磁盘快照的进行物理备份和恢复的方法。
SQL类型的数据库是正规化的，可以通过主键或者外键的约束保证数据的完整性与唯一性，所以SQL类型的数据库常用于对数据完整性较高的系统。
mongodb数据备份和还原主要分为二种，一种是针对于库的mongodump和mongorestore，一种是针对库中表的mongoexport和mongoimport。
你可以快速轻松地创建、管理和维护数据库。人工备份先在左侧的导航窗格中点击需要备份的内容所在的database。请点击输入图片描述 再在主工具栏中点击“备份”按钮。
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。
正常来说不行的。mongodb的journal只是在mongod真正把改动写进数据库文件之前记录这个操作，以防在进程突然中断时数据库文件会损坏而已，对于删除操作，journal里并没有原来的数据。
什么是mongoDB数据库
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，其设计目的是提供一种非关系型的数据存储解决方案。
MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。
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。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。
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。
