面向文档文档（对象）和编程语言的数据类型很好的对应嵌入式文档和数组减少了join的必要动态类型（无模式）使模式演变非常容易没有join和（多对象）事务从而获得高性能和易伸缩性高性能没有join和事务使得读写操作很快可以索引嵌入式文档和数组可选的异步写操作高可用性复制服务器自动和主节点故障转移易伸缩最终一致性读操作分布到复制服务器上自动分片（数据跨服务器自动分区）
读写操作分布在不同的分片上
没有j
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2023-06-13 18:52:21
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数据库设计的例子，对MySQL和MongoDB两种存储工具，分别进行了数据库结构设计，在MongoDB的设计上，利用了MongoDB的schema-free的特性。虽然文中的例子不一定是最优的选择。但分享此文，希望提醒大家，换个存储，不仅是换一个存储，更重要的是换一套思维。MySQL是关系型数据库中的明星，MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者：假设我们正在维护一个
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2023-09-04 12:03:31
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像 MySQL 一样， MongoDB 提供了丰富的远远超出了简单的键值存储中提供的功能和功能。MongoDB 具有查询语言，功能强大的辅助索引(包括文本搜索和地理空间)，数据分析功能强大的聚合框架等。相比使用关系数据库而言，使用MongoDB ，您还可以使用如下表所示的这些功能，跨越更多样化的数据类型和数据规模。MySQLMongoDB丰富的数据模型否是动态 Schema否是数据类型是是数据本地
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2023-05-24 13:43:25
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# 学习和实现 MongoDB 的优势
MongoDB 是一个面向文档的 NoSQL 数据库，因其高性能、灵活性和可扩展性而广泛使用。对于刚入行的小白来说，了解并实现 MongoDB 的优势是一个重要的学习目标。在本文中，我将详细介绍如何实现这些优势，并用表格展示流程。
### 实现 MongoDB 优势的流程
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-09-07 04:00:53
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更高的写负载默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，比如日志收集，那么MongoDB将很适合你的用例，但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。 处理很大的规模的单表：数据库扩展是非常有挑战性的，当单表格大小达到5-10GB时，MySQL表格性能会毫无疑问的降低。如果你需要分片并且分割你的
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2023-08-01 14:27:38
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MongoDB vs MySQL: Understanding the Advantages
Introduction
In the world of databases, two popular options are MongoDB and MySQL. Both are widely used, but they have distinct advantages and use case
原创
2023-11-26 11:43:44
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学习响应式Java(RxJava)已经两天辣~看了几篇繁冗的博文以及资料，打算在此做一个简单的总结，供新手参考以及快速入门，也希望大家少走一些我碰到的弯路。首先是RxJava的Github地址：https://github.com/ReactiveX/RxJava在Studio下使用时我们需要添加依赖：compile 'io.reactivex:rxjava:1.0.14'
compile 'io
Node.js 是一种非常有前途的后端技术，它具有高性能、高可扩展性和轻量级等优点。Node.js 还可以用来开发命令行工具和跨平台桌面应用程序等，具有非常广泛的应用场景。
作者：京东零售 郑炳懿前言当下，Node.js 作为一种异步 I/O 和事件驱动编程的语言，在前端和后端领域都具有很高的普及度。同时，Node.js 作为一个底层运行时环境，使得开发者可
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2023-07-15 17:31:01
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mongodb3.0 性能测试报告 一mongodb3.0 性能测试报告 二 mongodb3.0 性能测试报告 三 测试环境： 服务器：X86 pcserver 共6台  
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2023-05-31 16:13:17
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简介一.Document数据插入二.Document数据删除三.Document数据更新 一.Document数据插入1.插入文档文档名].insert({BSON数据})2.批量插入文档shell当中不支持批量插入，想完成批量插入操作，可以使用shell的for循环，或者其他高级语言当中的批量操作方法例：使用for循环插入10个学生，在学生集合当中我使用的是2.6的版本，发现已经支持了
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2023-07-18 16:36:48
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[MongoDB]MongoDB的优缺点及与关系型数据库的比较 参考：介绍：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。特点：高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：Ø 面向集合存储，易存储对象类型的数据Ø 模式自由Ø 支持动态查询Ø 支持完全索引，包含内部对象Ø&
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2023-08-09 12:30:57
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MongoDB是一个高性能可扩展基于文档的NoSQL数据库，高性能也需要在多个关键维度的配置，包括硬件、应用模式、模式设计、索引、磁盘I/O等。存储引擎WiredTiger是3.0以后的默认存储引擎，细粒度的并发控制和数据压缩提供了更高的性能和存储效率。3.0以前默认的MMAPv1也提高了性能。在MongoDB复制集中可以组合多钟存储引擎，各个实例实现不同的应用需求。硬件MongoDB初衷是采用水
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2023-06-04 16:07:11
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如果你的应用使用的是MongoDB，那么你就有可能需要关注它的性能问题，一般访问数据的方式，硬件，数据库连接数会引起性能问题。索引建立不合适，数据结构不合理也会限制性能，在后面会讲到这些如何影响数据库锁也有可能已经到达数据库的最大性能，需要进行扩容，对硬件升级，比如需要合适大小的内存容量。这部分可以关注内存和MMAPv1 存储引擎有时候性能问题可能只是暂时的，请求突然增加引起。这会在数据库连接数部
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2023-08-15 18:08:32
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## MongoDB 相比 MySQL 的优势
在数据库领域，MySQL 一直以来都是一款备受推崇的关系型数据库管理系统。但是随着数据量的不断增长以及数据结构的多样化，传统的关系型数据库在某些场景下可能会显得力不从心。而 MongoDB 作为一款 NoSQL 数据库，具有许多优势，能够更好地适应大数据和非结构化数据的存储需求。
### 1. 灵活的数据模型
相比于关系型数据库需要事先定义表结
原创
2024-02-20 06:01:59
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# 如何实现"mongodb 海量数据优势"
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现"mongodb 海量数据优势"这一任务。首先，让我们来看整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到MongoDB数据库 |
| 2 | 创建一个数据库 |
| 3 | 创建一个集合 |
| 4 | 向集合中插入大量数据 |
| 5 | 对海量数据进行查询和分
原创
2024-03-10 04:41:51
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MongoDB 的优势并非孤立存在，而是相互关联、相辅相成的，共同构成了其强大的核心竞争力。
核心优势详解
1. 灵活的文档模型 (Flexible Document Model) - 开发速度的革命
这是 MongoDB 最根本、最核心的优势，它彻底改变了开发者与数据库交互的方式。
是什么：数据以 BSON（JSON 的二进制扩展）文档形式存储，每个文档就像一个完整的、自包含的对象。{
# Java Spring Boot 性能优势概述
随着现代应用对性能和可扩展性的需求日益增加，Java Spring Boot 作为一款轻量级的开发框架，逐渐成为开发人员的热门选择。本文将探讨 Spring Boot 在性能方面的优势，并配有相关的代码示例与序列图，带你深入了解其工作原理。
## 1. 简化配置
Spring Boot 提供了“约定优于配置”的原则，许多常用配置已默认为最佳
mongodb目前在业界的使用一般可分为两种架构：主从复制集和分片复制集集群。因为分片复制集包含了主从复制集的功能，所以后面将以分片复制集为案例做说明。伴随数据量的增长和业务压力的增大，经常有接收到mongodb分片集群的性能告警邮件。我所维护的几套分片集群有时一天能收到200来封告警邮件，不胜其烦。告警邮件大致分为三类：1. cpu 负载过高。cpu load average 值超过30，cpu
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2023-07-10 15:17:16
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MongoDB1. 入门1.1 介绍MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，设计的初衷是用于简化开发和方便扩展，是NoSql数据库产品中最像关系型数据库的非关系型数据库。它支持的数据结构非常松散，是类似Json的Bson格式（二进制的Json），因此可以存储比较复杂的数据类型，且保持相当高的灵活性。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，
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2024-06-08 21:14:35
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简介MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。
db.collection.aggregate()方法是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。可以多个管道，能方便的进行数据的处理。聚合效率非常高。每个阶段管道限制
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2023-05-20 13:45:51
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