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MongoDB字符串替换
1、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。
2、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。
3、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。
4、模糊查询是数据库的基本操作之一，实现对给定的字符串是否与指定的模式进行匹配。如果字符完全匹配，可以用=等号表示，如果部分匹配可认为是一种模糊查询。在关系型数据中，通过SQL使用like ‘%fens%’的语法。
如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?
总之，对于需要在短时间内完成MongoDB差异数据对比的场景来说，使用NineData是一种高效且易于使用的解决方案，可以帮助快速定位不一致的数据并节省大量时间和资源。
数据一致性对比：- NineData 提供了 MongoDB 的数据对比能力，可以在迁移前后对源数据库和目标数据库的数据进行一致性比较。
进行数据对比：迁移完成后，可配置数据对比任务，对迁移的MongoDB数据进行一致性校验。NineData会对每个文档内容进行精准对比，快速找出差异并生成订正脚本。
常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。
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。
处理数据的方式上存在显著差异。 数据结构：在关系型数据库中，行是表的基本单位，每一行都包含列的数据类型。
如何将MongoDB数据库的数据迁移到MySQL数据库中
唯一索引的不同，sql server的唯一索引的字段只能允许存在一个null值，而mysql，一直oracle中唯一索引对应的字段都允许存在多个null值。存储过程的语法存在很大的不同，存储过程的迁移是最麻烦的，需要仔细修改。
通过复制集实现的数据复制效果非常棒，不过也有限制MongoDB中数据复制的复制集策略非常棒，很容易配置并且使用起来确实不错。但如果集群的节点有12个以上，那么你就会遇到问题。
这个似乎不是那么容易解答的，首先你要把数据从mongodb查出来，你要确保已经安装了go语言的mongodb驱动。然后对查出来的数据进行解析，查出来的数据是类似json的数据，这个解析代码需要相关的库或者你自己写的。
切换目标MongoDB：当数据迁移完成、数据校验和业务验证通过后，选择低峰期，将业务切换到新的MongoDB数据库，完成整个迁移过程。
具体流程如下：配置复制任务：选择要复制的数据源、对象和类型，然后快速启动MongoDB的全自动化迁移。进行全量数据对比：配置运行数据对比任务，进行精准、完整的数据对比。
如何测试mongodb的写入性能,要测试方法,急求啊!!
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。
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。
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。
应使用两个或多个DNS服务器进行冗余，您应该测试nslookup以确保名称解析正常工作。3 - 软件包管理 据推测，您正在为特定目的设置新服务器，因此如果它们不属于您正在使用的分发版，请确保安装可能需要的任何软件包。
在windows环境下，我们的软件安装在C盘，当然用户也可以安装在其他磁盘，和Java一样。
性能 在mongodb shell中对单个数据库中未建立索引插入100万条数据时花费1分钟左右时间。建立索引后100W条数据时性能下降不明显。
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、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$count操作。说明：查询展示文档数量的总数。
4、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作。
5、MongoDB 聚合操作是在数据处理管道的逻辑上建模的。documents可以进入一个用于处理docuemnt然后返回聚合值的多阶段管道。底层的管道提供了filters（类似于查询的操作）和document transformations（修改document的输出形式）操作。
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。
