1.超过100种的NoSQL 数据库，该如何选择？目前市场主要围绕在三个NoSQL数据库上：MongoDB，Cassandra（主要由DataStax开发的，诞生于Facebook），和HBase的（和Hadoop紧密关联在一起，也被相同社区开发出来）。补充一点，故意排除Redis，主要是因为相对于大数据存储，它主要用于高速内存缓存数据应用。上图来自于 DB-Engines 各种数据库的流行度排名
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2023-08-21 19:46:25
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# MongoDB与Elasticsearch的比较分析
在当今的数据驱动决策时代，选择合适的数据库技术至关重要。MongoDB和Elasticsearch（简称ES）是两种非常流行的NoSQL数据库，它们各自有着不同的优势和适用场景。本文将对这两者进行比较分析，帮助你在项目中做出更明智的选择。
## 什么是MongoDB？
MongoDB是一种基于文档的NoSQL数据库，采用灵活的JSON
原创
2024-08-28 04:26:45
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# ES, MongoDB, HBase比较
## 简介
欢迎来到本文，本文将帮助你了解如何比较Elasticsearch (ES)，MongoDB和HBase这三种不同的数据库系统。作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供整个比较过程的步骤，并介绍每一步需要做的事情以及相应的代码示例。
## 比较流程
首先，让我们来看看整个比较过程的步骤。以下是一个表格，展示了比较ES，MongoDB和H
原创
2023-10-12 09:10:40
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我一直在一个CRM行业做后端开发，在那里一切都是关于搜索:)。是的，你是对的，它是一个有很多数据表列的系统。因此，选择支持这种高度可定制搜索的后端框架是Java with spring integration。是的，你的想法是对的，我们选择了Elasticsearch(ES)作为我们的数据存储。和往常一样，有赞成票也有反对票，但最终这是一个正确的决定。那是4年前的事了，最新的稳定版是1.7。哦，我
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2023-08-18 17:03:58
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es集群数据存储分配文档到不同的容器 或 分片 中，文档可以储存在一个或多个节点中按集群节点来均衡分配这些分片，从而对索引和搜索过程进行负载均衡复制每个分片以支持数据冗余，从而防止硬件故障导致的数据丢失将集群中任一节点的请求路由到存有相关数据的节点集群扩容时无缝整合新节点，重新分配分片以便从离群节点恢复es在创建集群的时候默认初始化的分片是5个，可通过调用接口设置分片数量，一个分片对应一个Luce
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2023-09-01 14:13:21
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概述如何能让软件拥有更高的性能？我想这是一个大部分开发者都思考过的问题。性能往往决定了一个软件的质量，如果你开发的是一个互联网产品，那么你的产品性能将更加受到考验，因为你面对的是广大的互联网用户，他们可不是那么有耐心的。严重点说，页面的加载速度每增加一秒也许都会使你失去一部分用户，也就是说，加载速度和用户量是成反比的。那么用户能够接受的加载速度到底是多少呢？ 如图，如果页面加载时间超过
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2023-08-30 16:20:32
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一、MongoDB简介1.MongoDB是为快速开发互联网Web应用而设计的数据库系统。2.MongoDB的设计目标是极简、灵活、作为Web应用栈的一部分。3.MongoDB的数据模型是面向文档的，所谓文档是一种类似于JSON的结构，简单理解 MongoDB这个数据库中存的是各种各样的JSON。（BSON）三个概念：数据库（database）:数据库是一个仓库，在仓库中可以存放集合。集合（coll
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2023-09-12 10:34:23
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MongoDB优点：(1) 最大的特点是表结构灵活可变，字段类型可以随时修改。(2) 插入数据时，不必考虑表结构的限制。(3) 不需要定义表结构这个特点给表结构的修改带来了极大的方便。缺点 给多表查询、复杂事务等高级操作带来了阻碍适用场景 (1) MongoDB很适合那些表结构经常改变，数据的逻辑结构没又没那么复杂不需要多表查询操作，数据量又比较大的应用场景。(2) 例如，有一个游戏应用，
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2023-08-18 15:42:21
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# 比较 Elasticsearch 和 MongoDB 数据库的实现指南
在现代应用程序开发中，Elasticsearch（ES）和 MongoDB 是非常流行的两种数据库。它们各自有不同的优势和适用场景。有时，开发者需要在这两者之间进行比较，以确定哪种数据库更适合特定的需求。本文将向你介绍如何实现 Elasticsearch 和 MongoDB 的比较，并提供详细的步骤和示例代码。
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# MongoDB和Elasticsearch的索引更新速度比较
在现代应用中，选择合适的数据库系统对应用的性能和可扩展性至关重要。MongoDB和Elasticsearch（ES）是两种广泛使用的数据库，各自有其特色和优势。本文将比较这两者在索引更新速度上的表现，并附带示例代码以便更好地理解。
## 1. MongoDB的索引更新
MongoDB是一种基于文档的NoSQL数据库。Mongo
MongoDB 是一个典型的NoSQL（not only sql）数据库是开源的面向文档的数据库管理系统，主要实现NoSQL数据库管理系统，用于存储海量数据（humongous，Mongo名称的由来）。。 ElasticSearch是基于Apache Lucene 的RESTful 实时搜索和分析引擎。ES基于数据抽取一些值，提供实时存储、索引、搜索和分析数
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2023-10-27 06:28:01
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InfluxDB与MongoDB对比 本文将比较InfluxDB与MongoDB在常见时间序列工作负载下的性能和特性，特别是两者在数据传输率，磁盘上数据压缩率和查询性能上的差异。InfluxDB是一个Go实现的开源时间序列数据库。它的核心由一个定制化的存储引擎设计而成，称为Time-Structured Merge （TSM）是时序结构合并树，它针对时间序列数据进行了优化。通过一个类似结
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2023-11-22 21:54:52
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前⾔MongoDB和Elasticsearch都属于是NoSQL类型的数据存储媒介，两者有很⼤的⼀个相似度，但使⽤⽅式和场景还是有所区别的。使⽤场景MongoDB创⽴的初衷是为了⼲掉关系型数据库，和RDBMS算是竞争关系。Elasticsearch起初就是以检索查询为主要应⽤场景出道，和RDBMS有点互相协助的意思。相同点数据存储格式为json聚合和全⽂检索CRUD分⽚和复制简单的join操作适⽤
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2023-06-04 16:06:22
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序言本文内容涉及到MongoDB与Elasticsearch两大阵营，可能会引起口水之争，仅代表个人经验之谈，非阵营之说，围绕两个话题展开：为什么要从MongoDB迁移到Elasticsearch？如何从MongoDB迁移到Elasticsearch？现状背景MongoDB本身定位与关系型数据库竞争，但工作中几乎没有见到哪个项目会将核心业务系统的数据放在上面，依然选择传统的关系型数据库。1、项目背
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2024-02-19 00:41:33
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MongoDB数据同步到Elasticsearch中 说明：为了解决MongoDB慢查询以及对数据进行分析，将数据同步到Elasticsearch中。测试环境各模块版本MongoDBElasticsearchMongoDB-connecterPythonPip2.4.142.2.02.32.6.68.0.3 线上环境安装ES安装过程备注：ES下载地址：https://www.e
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2023-10-11 00:11:34
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一、数据存储：结构化数据，一般会用二维的表结构来存储，如：mysql等关系型数据库非结构化数据，即无法用关系型数据库存储的数据，如：日志、通讯记录、报表、视频、图片等，一般会把这种类型的数据存储在NoSQL中，如：MongoDB，redis，Hbase等，并且是以k-v形式保存的，可以通过key来查询半结构化数据，将数据的结构和内容混在一起，比如：xml,html,这样的数据一般也会保存在Mong
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2023-11-27 09:55:30
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关系型数据库与非关系型数据库我们都会先学习mysql pgsql mssql oracle 这类关系型数据库 , 然后才会接触到 nosql非关系型数据库 非关系数据库主要是 mongodb elasticsearch redis非关系型和关系型的区别是关系型数据库 是表格形状 每一行都是一条记录,每一列都是一个字段 非关系型数据库是 树状的 ,数据可以一层包裹着一层,也可以并列,类似json几种
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2023-09-12 10:27:50
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目录一、 需求二、 笔者环境三、 直接上同步任务配置启动 一、 需求1、迁移MongoDB中的数据到Elasticsearch2、增量数据业务会从MQ写到MongoDB，但数据变更也要实时同步到Elasticsearch 经过多方位比较以及各种踩雷，我选择了monstache来完成这次的需求。不言而喻，它可以满足我前面提到的需求二、 笔者环境ES 7.8.0Mongo v4.2.15monsta
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2023-10-18 14:46:01
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elasticsearch提供river这个模块来读取数据源中的数据到es中，es官方有提供couchDB的同步插件，因为项目用到的是mongodb，所以在找mongodb方面的同步插件，在git上找到了elasticsearch-river-mongodb。这个插件最初是由aparo写的，最开始的功能就是读取mongodb里面的表，记录最后一条数据的id，根据时间间隔不断访问mongodb，看看
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2023-08-11 17:44:56
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目录1.ElasticSearch VS MongoDB2.MongoDB和ElasticSearch定位的区别3.两者读写数据的异同4.部署和资源占用5.可用性和容错5.1两者分布式方案的一些不同6.文档型数据库的特点和问题6.1 无schema6.2 鸡肋的Collection 和 Type6.3 弱事务6.4 无join支持6.5 Bully的选主算法的缺陷7.
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2023-07-20 15:07:32
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