要使用nodejs和mongodb，便需要事先下载软件并配置环境。 点击下载mongodb数据库 点击下载nodejs运行环境可以直接跳过一~四，直接阅读五，若有疑惑，可返回阅读。一、为什么使用nodejs和mongodb： nodejs和mongodb与JavaScript的语言风格非常的相似，基本上会使用JavaScript，mongodb和nodejs的用法也会迅速掌握。二、如何搭建数据库
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2023-11-17 21:17:32
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概述事情的起因要从最近的一个新产品说起，最近部门有一个新的大数据产品规划，在考虑技术实现时，有一个动态表字段扩展的需求，比如原来表结构里只有a、b字段，需要不断的往里新增c、d、e等等字段，并且数据量也特别大。于是就去寻找实现方案，针对这种数据模型无法确定的情况，非关系型数据库是比较合适的，于是找到了MongoDB。虽然最后选择了使用ES来实现，但是在这段时间也把MongoDB摸了一遍，今天就分享
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2024-07-26 12:14:04
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MongoDB什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库？NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。在考虑数据库的成熟度、支
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2023-11-10 17:07:44
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es优点：将你的文档分割到不同容器或者分片中，可以存在单个节点或多个节点复制每个分片提供数据备份，防止硬件问题导致数据丢失。对集群中任意节点的相互请求进行路由，保证获取的数据是你需要的，集群增加或者重新分配分片时，不停机让新节点恢复丢失的节点分片数据redis优点：1速度快，因为数据存在内存中，类似于 HashMap ， HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是2支持丰富数据类型，支持
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2023-09-20 16:05:18
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# Elasticsearch (ES) 与 MongoDB、MySQL 查询效率比较
在现代应用开发中，选择合适的数据库是至关重要的。Elasticsearch（ES）、MongoDB 和 MySQL 各自有不同的特性与优劣势，在查询效率方面，它们的表现也各自不同。本文将讨论这三种数据库在查询效率上的差异，并提供简单的代码示例以及一些可视化图表来辅助理解。
## 一、Es、MongoDB与M
原创
2024-10-23 03:49:25
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前言：本博客是nutch本地运行的一篇配置实践笔记，不包含分布式运行配置1.环境准备Ubuntu 16.04jdk 1.8Ant 1.9.132.Mongodb安装1）mongodb数据库安装及基本概念学习参考：http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-linux-install.html2）mongodb可视化工具：robomongo1、下载RoboM
# MongoDB 和 Elasticsearch 的查询效率比较
在当今的数据驱动时代，MongoDB 和 Elasticsearch（ES）作为两种流行的数据库管理系统，各自在特定场景下具有不同的优势。这篇文章将探讨这两者在查询效率上的区别，并通过对比示例和使用场景来帮助读者做出选择。
## MongoDB 简介
MongoDB 是一个基于文档的 NoSQL 数据库，以面向文档的结构为特
原创
2024-09-17 06:26:07
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在现代应用架构中，选择合适的数据库和搜索引擎对于实现高性能有着至关重要的影响。MongoDB 和 Elasticsearch（简称 ES）是两种广泛使用的数据存储技术，尽管它们有着不同的适用场景和设计理念，但当涉及到写入效率时，许多开发者和架构师常常会进行比较。在本文中，我们将沿着“MongoDB 和 ES 写效率对比”的主线，深入探讨这两个系统在不同维度上的表现，以帮助更好地理解在特定场景下的选
面试题 & 真实经历面试题：在数据量很大的情况下，怎么实现深度分页？大家在面试时，或者准备面试中可能会遇到上述的问题，大多的回答基本上是分库分表建索引，这是一种很标准的正确回答，但现实总是很骨感，所以面试官一般会追问你一句，现在工期不足，人员不足，该怎么实现深度分页？这个时候没有实际经验的同学基本麻爪，So，请听我娓娓道来。惨痛的教训首先必须明确一点：深度分页可以做，但是深度随机跳页绝对需
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2024-06-07 23:35:46
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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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刚开始我找到的方案是利用 ElasticSearch 的 River 来同步数据，并在 GitHub 上到了 MongoDB River 插件：elasticsearch-river-mongodb。但是，随后我又在 ElasticSearch 官网上看了这篇博客：《Deprecating Rivers》，官方已经在 1.5 以后的版本弃用 River，为了用户的迁移，会一直保
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2023-12-20 10:24:33
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文章目录需求出现原因方法1：mongo-connector方法2：mongoosastic方法3：elasticsearch-river-mongodb方法4：Logstash方式5：Transporter参考文献 需求出现原因MongoDB擅长存储数据，Elasticsearch擅长对数据进行全文搜索。同时需要两种工具的功能时，需要将数据从MongoDB批量迁移到Elasticsearch。方
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2024-01-24 08:50:11
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搜索查询优化背景描述:项目是一个崩溃分析平台,原来的 搜索功能 是通过mongodb来实现的,后面数据量变得越来越大,mongodb的搜索速度也太慢了,还有有一些搜索类似于查日志了,mongodb默认的经常查不到相关数据,后面慢慢使用mongodb+es混合查询来实现,性能也有了保证.需求描述:想在原有的一些字段上再加上一些新增字段碰到的问题以及解决办法1. es 查询太慢大部分的字段查询时间可以
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2024-02-23 13:25:29
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5 ways to synchronize data from MongoDb to ElasticSearchhttps://www.linkedin.com/pulse/5-way-sync-data-from-mongodb-es-kai-haoElastic search(ES) is a pop-star for recording and analyzing data, and Mon
MongoDB是一种非常流行的NoSQL数据库，它以其灵活的数据模型和高性能而受到广泛关注。在使用MongoDB进行数据查询时，我们经常会面临一些常见的需求，例如使用OR操作符或IN子句来进行多个条件的查询。本文将介绍MongoDB中OR和IN查询的效率，并提供相应的代码示例。
首先，我们来了解一下MongoDB中的OR查询。OR查询是指在查询条件中使用多个条件，只要满足其中一个条件即可返回结果
原创
2024-01-12 07:19:29
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Redis和Memcache一、Redis简介Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。NoSql 数据存储
redis是一个
key-value存储系
MongoDB vs ElasticsearchMongoDBElasticSearch备注定位(文档型)数据库(文档型)搜索引擎一个管理数据,一个检索数据资源占用一般高mongo使用c++, es使用Java开发写入延迟低高es的写入延迟默认1s, 可配置, 但是要牺牲一些东西全文索引支持度一般非常好es本来就是搜索引擎, 这个没啥可比性有无Schema无无两者都是无Schema支持的数据量PB
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2024-06-07 15:21:27
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一、背景项目中需要实现对数据的全文检索功能，数据主要存储在了 MongoDB 中。MongoDB 本身是自带文本检索功能的，但是不支持中文，而且当数据量增大时，MongoDB 的检索效率会大大降低。由于最近在学习 Elasticsearch，而 Elasticsearch 的特性又十分适合全文检索，于是就选择了它。那么如何在对 MongoDB 进行增删改查时，实时地将 MongoDB 的数据导入
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2024-01-28 11:39:51
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# Elasticsearch与MongoDB的结合使用
在现代应用开发中，数据存储和搜索引擎的重要性不可忽视。随着大数据时代的到来，开发者越来越多地依赖于强大的工具来处理和分析数据。其中，Elasticsearch（ES）和MongoDB是两种非常流行的技术。本文将探讨它们的特点、使用场景以及如何通过代码示例实现二者的结合。
## Elasticsearch简介
Elasticsearch
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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