更新的两种方法1替换更新：会覆盖原数据2操作符更新：不会覆盖原数据 性能更好 原子性操作 update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConc
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2023-08-15 22:10:38
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>db.col.update({查询条件},{修改条件},{multi:true})
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2023-07-07 18:08:13
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1. 升级升级的步骤比较简单，原理上只要将安装包下载解压，然后替换掉原来的mongodb即可。在升级之前官方要求用26的shell检测一下upgradeCheckAllDBs()，如果通过，则可以正常升级：# wgethttp://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
# tar xzvf mongo
1. mongosniff
此工具可以从底层监控到底有哪些命令发送给了 MongoDB去执行，从中就可以进行分析： 以root身份执行：
./mongosniff --source NET lo
然后其会监控位到本地以 localhost
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2023-08-28 19:23:03
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上期我们介绍了mongodb 中常用的查询操作，这期说说Mongodb 中常用的更新操作。在Mongodb中更新的命令只有两条。1.update() 2.save() 1. update() 语法规则 ：db.collection.update( A, B, C, D ) 。A ,B,C,D四个参数的解释 A 表示update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。 B
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2023-07-18 13:56:23
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索引通过ensureIndex方法建立： > db.collection.ensureIndex({'name': 1}) 也可以建立复合索引： > db.collection.ensureIndex({'age': 1, 'name': 1}) 一般而言，采用ensureIndex({排序键}, {查询键})的方式建立复合索引效率更高。比如，针对下列操作： > db.
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2023-08-17 20:12:35
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MongoDB 的索引 和常用关系型数据库的索引类似。它就好比是书籍的目录，可以通过目录快速的找到你想要的内容，而不用整本书的去翻找。创建合理的索引，对数据库查询、排序等性能上的优化会有很大的提升，有时不加索引需要几分钟的数据才能检索出的数据，在加了索引后可能会在瞬间检索完成。但是凡事都有利弊，创建索引也有缺点，它会在每次 insert,update,delete 时，额外的在集合的索引中做标记。
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2023-07-28 16:20:54
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1. $运算符如何使用索引1.1 低效的运算符not查询可以使用索引，但不是很有效，尽量避免1.2 范围查询范围查询其实是多值查询，根据复核索引规则，尽可能先等值精确匹配，然后范围查询1.3 OR查询in，而非$or2. 索引对象和数组2.1 索引内嵌文档db.getCollection('users').createIndex({'loc.city': 1})2.2 索引数组db.getColl
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2023-07-16 13:28:56
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Mongodb的配置已经应用知识请参考上一篇Mongodb从配置到应用 /// <summary>
/// Mongodb索引
/// </summary>
public class MongodbIndex
{
public void MongoIndexTest()
{
//创建M
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2023-08-28 19:34:03
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sql server2016的统计信息自动更新尝试理论试验前提及说明表的创建、索引定义sql1:查询统计信息 上次更新事件、修改次数sql2:插入新的数据列试验1：先创建索引，再插入数据，发现一直不会更新试验2：统计信息首次有数据试验2：数据不断增多，统计信息更新试验3：n > 500时的统计信息更新试验4：继续增大数据，验证公式是否正确继续试验的结果结论 理论参考：https://doc
ElasticSearch允许我们对一个索引进行字段的新增, 但是不允许我们更改字段的类型或删除一个字段，因为这里面涉及到原有字段在创建的时候已经内部落实了倒排索引等工作，变更原有字段或删除已有字段会导致搜索不能正常工作。下面依次按照我操作的思路和方法落实:创建一个索引(仅含映射, 不含文档)写入一些数据(文档)增加一个字段(property)修改一个字段的辅助属性(例如date的format)修
1.引子 公司的底层检索引擎已经用了10年，很稳定也没有很大的重构需求，直到最近PM报了很多数据更新不及时的问题，加上最近我也有个想法实现一个轻量级的检索引擎，于是用了不到2个月算是完成第1版(github地址:https://github.com/dodng/comse)一是尝试解决现有公司的检索系统中更新时效性的问题，二是把自己对检索服务的理解动手实践一下。&
文章目录索引1、单级索引2、多级索引3、索引设定4、常用索引函数5、重复值6、抽样7、具体案例分析 索引1、单级索引 总结： （1）iloc表示位置索引，loc表示标签索引，[]也具有很大的便利性，各有特点。 （2）所有在loc中使用的切片全部包含右端点、iloc方法切片右端点不包含。 （3）本质上说，loc中能传入的只有布尔列表和索引子集构成的列表。 （4）iloc中接收的参数只能为整数或整数
一 序 本文属于极客时间Elasticsearch核心技术与实战学习笔记系列。二 使用场景一般在以下几种情况时，我们需要重建索引：索引的 Mappings 发生变更：字段类型更改，分词器及字典更新索引的 Setting 发生变更：索引的主分片数发生改变集群内，集群间需要做数据迁移ElastiicSearch 的内置提供的 APIUpdate By Query :
写这篇文章的原因是我把几个东西合起来了,记录一下学习的脚步. 主要做了这么一件事 使用jpa2.0作为规范,eclipselink2.4作为实现 ,myeclipse2013作为工具映射oracle11g的表为实体(使用jpa反向工程自动生成相应实体的dao与interface,还有EntityManager的工具类)&
索引文档通过使用 index API ，文档可以被 索引 —— 存储和使文档可被搜索 。 但是首先，我们要确定文档的位置。正如我们刚刚讨论的，一个文档的 _index 、 _type 和 _id 唯一标识一个文档。 我们可以提供自定义的 _id 值，或者让 i
索引索引本质上是树，最小的值在最左边的叶子上，最大的值在最右边的叶子上，使用索引可以提高查询速度（而不用全表扫描），也可以预防脏数据的插入（如唯一索引）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。
一 索引分类 1 单列索引 2 联合索引 3 唯一索引 4 TTL索引(删除数据) 5 2dsphere 6 文本索引 7 hash索引二 原则 1 一个集合最多支持64个索引,单个索引最大内存占用500M 控制参数maxIndexBuildMemoryUsageMegabytes 索引键值不能超过1024个字节,否则会触发报错 
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2023-06-06 22:03:38
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MongoDB中各种类型的索引
原文作者: xingguang
MongoDB 中索引的类型大致包含单键索引、复合索引、多键值索引、地理索引、全文索引、 散列索引等，下面简单介绍各类索引的用法。1、单字段索引这个是最简单最常用的索引类型，比如我们上边的例子，为id建立一个单独的索引就是此种类型。# 为id field建立索引，1表示升序，-1表示降序，没有差别
db.employee
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2023-07-01 09:58:05
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mongoDB对于文档的更新，既可以实现文档的更新，也可以实现文档随意的增减键(列），这是与传统的关系型数据库最大的不同之处，也就是所谓的无模式带来的一定程度上的便利。即mongoDB支持文档更新，也支持文档替换。本文给出了mongoDB更新语法及示例。一、文档更新语法db.collection.update(
<query>, //查询
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2023-09-16 20:09:41
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