MongoDB 是近年来非常流行的一个介于关系数据库和非关系数据库之间的解决方案，采取面向文档的分布式设计思路，具有强大的可扩展性，表结构自由，并且支持丰富的查询语句和数据类型。时至今日，MongoDB 以其灵活的数据存储方式，逐渐成为 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库解决方案。 笔者在项目中也经历了从零开始学习 MongoDB 数据库的过程，因此想把我学习过程中的一些心得通过文章分享出来。

mongodb数据库客户端提供了多种身份验证方式，可以同时连接多个数据库进行管理，支持对数据库进行查询、分析或者查看数据库的结构等操作，但是想要启动使用mongodb，还需要对环境进行配置，这里小编把配置文件给大家详解一下，一起来看看吧。 mongodb配置文件详解 MongoDB默认的数据目录为：C:datadb。如果不用默认目录，则需要在在mongod.exe命令后加--dbpath参数。 创

Mongodb是一种单进程且灵活的非关系型数据库。但由于其软件小巧，单进程多线程的特点注定不会存在完善的系统动态性能视图，这点与mysql类似，但个人认为即便与mysql对比，不足还是显而易见。此外，对于运维人员来说，多数人习惯使用字符终端处理问题，由于mongodb是基于json，所以输出都是json格式，这点跟关系型数据库输出的行列格式相比，个人感觉可读性相对较差。所以，基于运维需要的Mong

mongoDB 是一个「文档型数据库，旨在简化开发和扩展」。 这里很明显的确定了 mongoDB 的部分优势，那就是「简化开发和扩展」，那它是怎么简化开发和扩展的呢？这就是需要我们后面认真的去研究了。 然后，又提到了一个关键的词，「文档型数据库」，好了，到这里没有听过的朋友就蒙了，所以，我们往下看 什么是文档型数据库？ 紧接着官方就给了说明，「MongoDB中的记录是一个文档，它是由字段和值对组成

1.1 业务场景 传统的关系型数据库 (比如 MySQL), 在数据操作的”三高”需求以及对应的 Web 2.0 网站需求面前, 会有”力不从心”的感觉 所谓的三高需求: 高并发, 高性能, 高可用, 简称三高 High Performance: 对数据库的高并发读写的要求 High Storage: 对海量数据的高效率存储和访问的需求 High Scalability && Hi

4.1 概述 索引支持在 MongoDB 中高效地执行查询.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.这种扫描全集合的查询效率是非常低的, 特别在处理大量的数据时, 查询可以要花费几十秒甚至几分钟, 这对网站的性能是非常致命的. 如果查询存在适当的索引, MongoDB 可以使用该索引限制必须检查的文档数. 索引是特殊的数据结构,

5.1 需求分析 这里会结合一个具体的业务场景（小案例），对用户评论进行CRUD 在这个案例中主要的需求是： 基本增删改查API 根据文章id查询评论 评论点赞 文章示例参考：早晨空腹喝水，是对还是错？www.toutiao.com/a6721476546… 5.2 表结构分析 数据库：articledb，集合就用我们上面一直在使用的comment 5.3 技术选型 5.3.1 mongodb-d

一、解析 MongoDB 新特性“时序” MongoDB 时序集合是 MongoDB 5.0 新推出的功能，他能快速将段时间内的数据写入磁盘，并且提供快速时序检索的集合。 与普通集合相比，时序集合在数据插入的过程中，自动将数据按照时间维度组织成最优的存储格式，也为后面应用程序对时序数据提高了查询效率。 MongoDB 传统时序模式: 假设我们有一个传感器每分钟测量温度并将其保存到数据库中，我们需要

数据库受欢迎程度排行榜中，MongoDB一直居于前五。对于没有了解过MongoDB的朋友可能觉得MySQL就能满足日常业务，如果不行，还可以使用缓存、es等。但是MongoDB也有自己的独到之处，而且越来越多的公司与业务都在使用MongoDB。 MongoDB简介 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

MongoDB 知识体系介绍 MongoDB 生态介绍 什么是 NoSQL？ NoSQL是一种非关系型DMS，不需要固定的架构，可以避免joins链接，并且易于扩展。NoSQL数据库用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如，像Twitter，Facebook，Google这样的大型公司，每天可能产生TB级的用户数据。 NoSQL数据库代表“不仅仅是S

MongoDB安装 MongoDB的安装比较简单，下面是官方的下载地址，以及官方安装文档的地址，方便大家直达。 下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/community Windows 安装 MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，你可以从MongoDB官网下载安装，MongoDB 预编译二进制包下载地址：https:/

索引 索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。 这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。 索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。 默认是对_id进行索引的。

官方 MongoDB Compass MongoDB Compass Community由MongoDB开发人员开发，这意味着更高的可靠性和兼容性。它为MongoDB提供GUI mongodb工具，以探索数据库交互；具有完整的CRUD功能并提供可视方式。借助内置模式可视化，用户可以分析文档并显示丰富的结构。为了监控服务器的负载，它提供了数据库操作的实时统计信息。就像MongoDB一样，Compas

MongoDB 常用命令 常用命令 mongo         #登陆命令 mongod        #启动命令 mongodump     #全备导出，压缩格式 mongorestore  #恢复 mongoexport   #备份导出，可读的json格式 mongoimport   #恢复 mongos        #集群分片 mongotop      #查看mongo的运行状态 mon

MongoDB副本集介绍 MongoDB 的副本集就是主从复制，由于之前3.0版本之前就有主从复制的说法，后来更新迭代，起名叫副本集。 副本集建议最少3台机器，一个主及诶单，两个从节点，如果是偶数台机器，需要在部署一个仲裁节点，否则会这导致集群选举异常。 副本集（Replica Set）是一组 MongoDB实 例组成的集群，由一个主（Primary）服务器和多个备份（Secondary）服务器构

分片（sharding）是 MongoDB 通过水平扩展将数据集分布在不同的服务器上来提高自己的存储容量和吞吐量。和 MySQL 分区方案相比，MongoDB 的最大区别在于它几乎能自动完成所有事情，只要告诉 MongoDB 要分配数据，它就能自动维护数据在不同服务器之间的均衡。 为什么要引入分片 高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力, 大的查询量会将单机的CPU耗尽, 大的数据

MongoDB 状态检测 ( mongostat ) MongoDB mongostat 脚本用来检测 MongoDB 服务的状态。 我们安装部署并启动 MongoDB 服务后，必须要了解 MongoDB 的运行情况，并查看 MongoDB 的性能。 这样在流量比较大的是可以很好的应对并保证 MongoDB 持续正常运作。 MongoDB 中提供了 mongostat 和 mongotop 两个命

最好的 MongoDB 的客户端工具 NoSQLBooster。NoSQLBooster 立志做“The Smartest IDE for MongoDB”。 使用 mb.runSQLQuery()方法,能把SQL语句翻译成MongoDB的查询语句。 借助适用于 MongoDB 的 NoSQLBooster，您可以针对 MongoDB 运行 SQL SELECT 查询。SQL 支持包括函数、表达式

需求背景 MongoDB 数据库的强大的文档模型使其成为处理数据的最佳方式。文档适用于广泛的流行数据模型，支持各种各样的场景。文档模型可以包含键值、关系数据集和图形数据集，当然，还可以包含父子关系、列表/数组以及其他层次关系，它们比传统的关系型数据库技术（表格）具有更大的灵活性。由于文档模型与主流面向对象编程语言中的对象直接对应，因此开发人员可以根据现实世界中实体之间的自然关系存储和组织数据，从而

MongoDB 是非关系型数据库的典型代表，DB-Engines Ranking 数据显示，近年来，MongoDB 在 NoSQL 领域一直独占鳌头。MongoDB 是为快速开发互联网应用而设计的数据库系统，其数据模型和持久化策略就是为了构建高读/写的性能，并且可以方面的弹性拓展。 目前公司使用到的 MongoDB 的主要场景有 库存中心(原料出入库、商品出入库、商品上下架变动、与其它系统平台的交