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SpringBoot整合MongoDB实战
一般情况下，按照如下配置，springboot会进行自动装配，但是如果需要实现一些自定义的功能，例如密码加解密，类型转换等功能需要手写配置MongoTemplate。
Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
最近有个项目需要用到结构化的数据和非结构化的数据，于是选择了mysql和mongoDb。整个项目是基于Spring Boot创建的，相比于Spring MVC，Spring Boot集成了常用的第三方依赖库，具有搭建迅速，配置更少的优点。
最后发现问题不是出之spring-boot-starter-data-mongodb这一层，而是spring-boot-starter-parent这一层。旧的项目用的是0.RELEASE，所以spring-data-mongodb的版本是RELEASE。
SpringBoot在yaml中配置MongDB：报错提示密码password= hidden 没用输入，账号admin，123456在xshell和naviate都能正常进入。正确配置：密码需要用单引号引入才行。
如何在MongoDB中建立新数据库和集合
1、首先，启动MongoDB数据库（不会的可参考我的其他指南，这里不多说），然后再连接MongoDB数据库。如图，使用 mongo命令就可以连接MongoDB数据库了。如图，提示connecting to……，说明连接成功了。
2、在 MongoDB 默认数据库测试。如果没有创建任何数据库，然后集合将被存储在测试数据库。
3、连接MongoDB数据库 使用如下命令来连接MongoDB数据库 mongo 图1 连接MongoDB数据库 查看目前所使用的数据库。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看。
4、没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。 （1）MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。
5、MongoDB的集合（collection）可以看做关系型数据库的表，文档对象（document）可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并 不完全对等。
MongoDB应用1——日志分析
1、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。
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、mongod -v --logpath /var/log/mongodb/serverlog --logappend 2，显示日志文件：复制代码代码示例：ll /var/log/mongodb/serverlog 3，日志持续增加，如果不定期清理，会影响mongodb的运行效率。
MongoDB怎样添加和查询集合数据
下面是例子：1）列出当前的数据库MongoDB shell version： 1connecting to： test show dbs -admin 0.03125GBlocal （empty） 可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local。
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。
如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
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。
mongodb是不支持join操作的，所以只能去到程序里面合并。
从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。
【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。
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 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。
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。
