MongoDB基本概念1.文档是MongoDB中数据的基本单元,类似于关系型数据库的行(但比行复杂的多)2.集合可以看成没有模式的表3.MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库,每一个都有自己的集合和权限4.MongoDB自带简洁但功能强大的javascript shell,这个工具对于管理MongoDB实例和操作数据非常有用5.每一个文档都有一个特殊的键"_id",它在文档所处的集合中是
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2024-09-15 14:16:13
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# MongoDB 中 _id 无法搜索到的问题解决指南
MongoDB是一个文档导向的 NoSQL 数据库，常用来存储和检索数据。在使用MongoDB时，_id字段是每个文档的唯一标识符，有时我们会遇到通过_id进行搜索时无法找到相应的文档的情况。本文将通过简单的步骤指导您如何解决这一问题，同时解释每一步的实现方法。
## 整体流程
为了解决“MongoDB _id 无法搜索到”的问题，我
在IBM我的一份新工作是一名开发的后勤人员。那意味着我的大部分时间是在和数据库打交道。在我的工作流程中，我花了一些时间在MongoDB上面——这是一个文档数据库。但是在通过ID来检索记录这个操作上面我碰到了一些问题。下面的代码是最终版本，以后碰到类似的问题我可以直接引用它。如果大家也需要，希望下面对大家有所帮助。
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2023-07-17 22:35:35
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好记忆不如按烂笔头 ，即便是最简单的，时间长了也难免会忘记，记下可以让你更明白。2.6.6 _id和ObjectIdMongoDB 中存储的文档必须有一个"_id" 键。这个键的值可以是任何类型的，默认是个ObjectId 对象。在一个集合里面，每个文档都有唯一的"_id" 值，来确保集合里面每个文档都能被唯一标识。如果有两个集合的话，两个集合可以都有一个值为123 的"_id" 键，但是每个集合
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2023-10-22 13:22:34
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本文涉及到 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。 我将围绕如下两个话题展开：为什么要从 MongoDB 迁移到 Elasticsearch？如何从 MongoDB 迁移到 Elasticsearch？MongoDB 与 Elasticsearch 热度排名现状背景 MongoDB 本身定位与关系型数据库竞争，但工作中
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2024-07-19 08:21:24
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前文我们介绍了Logstash来做数据收集和过滤。本文我们主要介绍ELKF中的ElasticSearch，它主要是用来做日志持久化，我们通过Kibana来获取ElasticSearch中的不同索引数据进行分析和处理。一、ElasticSearch简介Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful接口的全文搜索引擎。Elasticsearch还是一个分布式
MongoDB中存储的文档必须有一个id键。这个键的值可以是任何类型的，默认是个ObjectId对象。在一个集合里面，每个文档都有唯一的_id，确保集合里面每个文档都能被唯一标识。如果有两个集合的话，两个集合可以都有一个_id的值为123，但是每个集合里面只能有一个文档的_id 值为123。ObjectIdObjectId是_id的默认类型。它设计成轻量型的，不同的机器都能用全局唯一的同种方法
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2023-07-14 15:18:53
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近期在使用mongodb的过程中遇到一次表中有_id字段重复的记录(相同_id的有两条),着实吓了一大跳,这篇文章主要给大家介绍了关于mongodb出现id重复问题的简单解决办法,需要的朋友可以参考下背景今天遇到mongodb在插入数据时出现id重复错误,具体错误代码如下: duplicate key error collection: index: id dup key: { : ObjectI
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2023-09-01 15:07:17
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如果插入文档时没有 _id 键，系统会自动创建。MongoDB中存储的文档必须有这个“_id”键。这个键的值可以是任意类型，默认是个ObjectId对象，每个文档有唯一的 _id ，确保集合中的每个文档都会被唯一标示。 ObjectId是 _id 的默认类型，不同的机器都能用全局唯一的同种方法方便的生成。因为MongoDB初衷是用作分布式数据库，在多个服务器的分片环境中生成唯一标识符非常重要。
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2023-07-13 16:27:36
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fastjson是阿里开发的一个javaBean和json解析器和封装器(源码位置),用过几次感觉挺好用的，也是国人的开源项目当然得支持，但最近项目在使用mongodb作为数据库时出现了_id丢失的问题，现将我遇到的问题和解决办法展示一下。现将错误的程序代码添加上，然后再提供解决方法：package org.jivesoftware.openfire.plugin.friends.test;
im
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2024-06-14 10:38:41
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MongoDB集合中的所有文档都有一个主键，称为_id 。 该字段在插入后自动分配给文档，因此几乎不需要提供它。 _id字段的有趣之处在于它是基于时间的 。 也就是说，基础类型的_id ，这是ObjectId ，是一个12字节的BSON型 ，和那些字节的4代表秒自Unix纪元。 _id字段的特殊之处还在于，它会通过在任何集合上调用getIndexes自动索引，如下所示。 所有MongoDB集
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2023-09-12 13:59:19
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fastjson是阿里开发的一个javaBean和json解析器和封装器(源码位置),用过几次感觉挺好用的，也是国人的开源项目当然得支持，但最近项目在使用mongodb作为数据库时出现了_id丢失的问题，现将我遇到的问题和解决办法展示一下。现将错误的程序代码添加上，然后再提供解决方法：package org.jivesoftware.openfire.plugin.friends.test;
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2024-08-22 12:07:52
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技巧一、使用正确的类型 用正确的类型存放数据大有裨益。数据类型影响数据的查询方式、数据存放顺序和以及占用多少空间。 数字：做为数字使用的字段就用数字存储。也就是做计算或按照大小排序的字段 数据库会自动转换溢出的（比如由于$inc操作导致的溢出） 32位浮点数，将其变为64位整数。 日期：一班的用yyy-mm-dd形式的字符串就可以，如果date类型就会总会匹配到毫秒级别
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2023-08-17 12:49:32
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# 如何实现“mongodb and 搜索”
## 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用mongodb实现搜索功能。我会通过步骤表格、代码示例和注释来详细解释整个过程，让你能够轻松理解并实践。
## 流程步骤
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到mongodb数据库 |
| 2 | 创建一个集合 |
| 3 | 插入数据
原创
2024-03-09 03:45:14
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在IBM我的一份新工作是一名开发的后勤人员。那意味着我的大部分时间是在和数据库打交道。在我的工作流程中，我花了一些时间在MongoDB上面——这是一个文档数据库。但是在通过ID来检索记录这个操作上面我碰到了一些问题。下面的代码是最终版本，以后碰到类似的问题我可以直接引用它。如果大家也需要，希望下面对大家有所帮助。MongoDB 和 IDs当我向一个集合中插入数据的时候，我并没有设置_id字段；如果
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2023-07-04 16:22:16
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由于大量的数据使用MongoDB作为数据库进行存储，现在需要对外提供文本搜索功能，在实践工程中，调研并尝试了多种方案，在本文中做个记录。1、使用正则表达式即使用find("textField":/搜索文本/}的方式对文本字段进行包含匹配。这种方法的好处在于不需要进行额外的操作，现在常用的MongoDB服务器版本都能够支持，非常方便。但是同时，缺点也非常明显，每次搜索必须遍历所有的数据，消耗的时间与
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2023-06-13 18:34:45
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上一篇文章说了MongoDB一些常用的更新操作，这篇就来写写常用的查询操作。1、最基本的查询最基本的查询就莫过于，我们之前的findOne()和find()了。基本上已经非常熟悉了，但是我们在后面会慢慢探讨findOne和find的多种多样的查询方式。先来简单的回忆一下db.product.findOne();
db.product.find(); 其实我们可以像更新一样，添加查询条件： db.p
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2023-08-10 10:59:03
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Query 模块：纠错分词紧密度同义词词权重实体词识别意图识别长尾 query 的多样性对于搜索系统来说是一个很大的挑战，原因有：❶ 存在输入错误。例如上图中的错误 query "塞尔维雅" ( 塞尔维亚 )，对于这种错误我们希望系统能够自动的纠错；❷ 存在表达冗余。例如输入 "孙子兵法智慧的现代意义"，在这个语境下，"智慧" 是一个无关紧要的词。如果强制去匹配 "智慧" 的话
项目需要进行MongoDb转换，查了一些资料，整理好后以便查阅ObjectId的选择创建MongoDB文档时，如果没有赋值ID，系统会自动帮你创建一个，通常会在客户端由驱动程序完成。得到的ObjectId类似于这种ObjectId使用12字节的存储空间，每个字节两位十六进制数字，是一个24位的字符串。其含义分别代表时间戳、机器码、PID、计数器。时间戳是文档创建时的时间，只是从十进制转化成了十六进
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2023-08-01 16:19:22
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在网站建立初期，我们提供的搜索服务很多都是基于数据库的模糊搜索，在性能和可用性上多少会有所缺失，所以在网站发展壮大后，就不得不增强搜索功能。elasticsearch 的基本功能就已经足够一般的搜索需求。本文将介绍，如何使用 nodejs + mongodb + es 实现一个简单而强大的全文搜索功能，以提高网站搜索体验。 基本架构图 数据存储在 mongodb使用 elasticsearch 作
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2023-10-09 08:39:43
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