本文目录一览：
mongodb更新问题
建议分开写。select top 1 field1 from table2 where tableid=tableid 这是查询表1和表2 id字段相等的语句 update table1 set 在此更新条件相等的。由于具体表看不到，根据你的视图情况还是建议语句分开更新。
在MongoDB中，文档是对数据的抽象，它被使用在Client端和Server端的交互中。所有的Client端（各种语言的Driver）都会使用这种抽象，它的表现形式就是我们常说的BSON（Binary JSON ）。BSON是一个轻量级的二进制数据格式。
创建文档 向MongoDB插入数据，使用insert，如：db.refactor.insert（{refactors blog：http：//}）这个操作会给 文档 增加 一个_id，键，并保存在数据库中。
具体步骤，卸载原本的安装包，删除干净。搜索源文件，重新安装。安装之后打开网址，在网址修改版本信息。安装成功就可以使用了。SpringDataMongoDB是基于Spring编程模型为MongoDB提供接口抽象和通用性模型。
更新频繁的并不是mongodb的优势，建议使用缓存数据库和mongodb搭配使用，更新频繁的数据使用缓存存储，一定时间再同步到mongodb中。
为了解决这个问题，MongoDB采用的是混合逻辑时钟（HLC）来解决的，HLC不止解决乱序和空洞问题，同时也是用来解决分布式系统上事务一致性的方案。
mongodb的update和findAndModify有什么区别?
findAndModify表示更新符合查询条件的记录，其方法如下所示，Query封装查询条件，Update封装的是更新内容。
DBCollection类：指定数据库中指定集合的实例，提供了增删改查等一系列操作。在关系型数据库中，对数据的增删改查操作是建立在表的基础上的，在mongodb中是建立在集合的基础上进行的。
判断索引选择及不同索引执行家伙信息可以通过explain操作获取， MongoDB通过explain来获取SQL执行过程信息 ，当前持续explain的请求命令包含以下几种： aggregate， count， distinct， find， findAndModify， delete， mapReduce， and update。
二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。
linux下mongdb数据库怎样更新补丁
1、locate命令查找文件之所以快，是因为它查找的是Linux系统记录文件的数据库。而updatedb命令是更新这个数据库的，更新的时候直接输入updatedb命令就可以了。
2、MongoDB 的可执行文件位于 bin 目录下，所以可以将其添加到 PATH 路径中：mongodb-install-directory 为你 MongoDB 的安装路径。如本文的 /usr/local/mongodb 。
3、为解决频繁的数据插入和更新问题（这些数据的可靠性要求不高，不需要事务），赶上NoMysql的热潮，选择目前最热门的Mongodb，在测试中充分感受到mongodb安装的简单性和客户端调用API的便捷。
4、首先看看安装成功的mongodb吧：我的系统是Manjaro，基于archlinux的系统。
mongodb更新比较频繁,性能下降的厉害怎么办
1、范式化与反范式化 在项目设计阶段，明确集合的用途是对性能调优非常重要的一步。
2、对于速度比较慢的查询来说，它是最重要的性能分析工具之一。通过查看一个查询的explain（）输出信息，可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的。
3、我们下降到192秒，已经提升了6倍。reduce的数量基本相同，但现在它们在写入磁盘前，可以在RAM内完成。使用多线程MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程。
4、使用多线程 MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程。但通过多核CPU，在单个服务器使用Hadoop风格来并行作业非常有优势。我们需要做的是把输入分成几块，通过各个块来加速一个MR作业。
5、如果对比“完全安全”的同步写入你需要多一点性能，同时还想要一定程度的安全，那么你可以使用getLastError with‘j’让MongoDB只到一份日志提交后再发出错误报告通知。那么日志将以100毫秒一次的速度输出到磁盘，而不是60秒。
6、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。
mongodb使用场景是什么?
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、● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
3、◆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。
4、默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性
1、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。
2、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。
3、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。
4、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）。
