最常接触到的有三个概念Schema、Model、Entity。按自己理解，Schema是定义数据库的结构。类似创建表时的数据定义，但比创建数据库可以做更多的定义，只是没办法通过Schema对数据库进行更改。Model是将Schema定义的结构赋予表名。但可用此名对数据库进行增删查改。Entity是将Model与具体的数据绑定，可以对具体数据自身进行操作，例如保存数据SchemaSchema用来定义
转载
2024-04-09 23:08:59
30阅读
问题背景 在Scrapy项目的settings.py中常见以下配置： import asyncio from asyncio import SelectorEventLoop loop = Selector
# 使用 Scrapy 和 MongoDB 进行网络爬虫数据存储
## 前言
Scrapy 是一个流行的 Python 爬虫框架，它简单易用且高效，适合处理大量网页数据的抓取任务。而 MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，特别适合存储结构不固定的数据，非常适合用于存储抓取来的网页数据。本文将通过示例展示如何将 Scrapy 与 MongoDB 集成，以便高效存储爬取的数据。
## 环境
原创
2024-09-25 06:59:16
93阅读
下面的图总结了Scrapy的架构： 你或许已经注意到这个架构主要操作的三种数据类型——Request、Response和Item，而爬虫处于架构的核心位置，它们产生Request，处理Response并且产生Item和更多的Request。每个由爬虫产生的Item都会被一个序列的Item Pipeline用它们的process_item()进行后处理。通常情况下，process_item()方法修
1. mysql库环境准备 a.服务器，准备一台linux服务器，可以自己机器上装个虚拟化软件，也可以连公司的闲置服务器或者租赁云服务器，不贵的。 b.mysql，安装的5.7，官网应该有8了，但5.7还是最普遍的版本。 c.Navicat for Mysql，非常好用的mysql客户端工具。安装过程省略，安装完成后新建一个库，起名spider，然后在新建一个表
转载
2023-06-28 19:03:08
79阅读
mongodb性能分析方法：explain() 为了演示的效果，我们先来创建一个有200万个文档的记录。（我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成。如果你想插更多的文档也没问题，只要有耐心等就可以了。） 1 for(var i=0;i<2000000;i++){
2 db.person.insert({"name":"ryan"+i,"age":i});
3 }
转载
2024-08-04 11:29:35
32阅读
Scrapy data flow（流程图）Scrapy数据流是由执行的核心引擎(engine)控制，流程是这样的：1、爬虫引擎ENGINE获得初始请求开始抓取。 2、爬虫引擎ENGINE开始请求调度程序SCHEDULER，并准备对下一次的请求进行抓取。 3、爬虫调度器返回下一个请求给爬虫引擎。 4、引擎请求发送到下载器DOWNLOADER，通过下载中间件下载网络数据。
转载
2024-01-06 07:16:27
63阅读
# 学习 MongoDB 联合键的实现
MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库，广泛应用于现代应用开发中。在使用 MongoDB 时，有时我们需要对某些字段进行联合键的操作，这种操作可以帮助我们实现更高效和更灵活的数据模型。本文将详细介绍如何在 MongoDB 中实现联合键的步骤，以及每一步需要的代码示例。
## 实现流程
在学习如何实现 MongoDB 的联合键之前，我们需要了解
原创
2024-09-10 07:17:22
19阅读
# MongoDB联合索引实现方法
## 1. 简介
在使用MongoDB存储大量数据时，索引是提高查询速度和性能的重要手段之一。MongoDB提供了联合索引，可以在多个字段上创建索引，以提高查询效率。本文将详细介绍如何在MongoDB中实现联合索引。
## 2. 联合索引的概念
联合索引是指在多个字段上创建的索引，可以同时使用多个字段进行查询，提高查询效率。联合索引可以在MongoDB的集合
原创
2023-08-15 19:45:52
392阅读
# MongoDB 中的联合查询详解
在使用 MongoDB 进行数据存储和查询的过程中，联合查询是一项非常重要的技能。虽然 MongoDB 是一个文档数据库，不支持 SQL 那样的传统联合查询，但我们可以通过一些方式来模拟联合查询。本文将为你详细介绍如何在 MongoDB 中实现联合查询，并通过实例来阐述具体的步骤和代码实现。
## 流程概述
为了实现 MongoDB 的联合查询，我们可以
# MongoDB 联合主键
在 MongoDB 中，联合主键是指由多个字段组成的主键。与传统关系型数据库不同，MongoDB 不要求集合中的每个文档都有一个唯一的主键。相反，MongoDB 允许我们使用多个字段来定义一个唯一的联合主键。
## 为什么使用联合主键？
在某些情况下，我们需要使用多个字段来唯一标识一个文档。例如，假设我们有一个学生信息的集合，每个学生有一个学生编号和一个班级编号
原创
2023-07-31 13:15:53
1259阅读
## MongoDB联合查询
### 1. 概述
在开发过程中，我们经常需要从多个集合中获取数据，然后根据某些条件进行联合查询。这就是所谓的"MongoDB联合查询"。在本文中，我将向你介绍如何实现MongoDB的联合查询，并提供相应的代码示例。
### 2. 流程
下面是实现MongoDB联合查询的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 建立数据库连接
原创
2023-09-30 14:20:30
171阅读
NoSQL数据库之中最具代表性的，当属键值对数据库类别下的Redis，以及文档型数据库的Mongodb，本节我们重点关注这两个产品在SpringBoot下的整合及使用
最近很忙，好不容易才抽出了时间，咱们接上回上次我们主要讲了如何通过SpringBoot快速集成mybatis/mybatis-plus，以实现业务交互中的数据持久化，而这一切都是基于关系型
转载
2024-07-15 12:56:37
24阅读
# MongoDB联合索引
在MongoDB中，索引是提高查询性能的重要手段之一。除了常见的单字段索引外，MongoDB还支持联合索引，也叫复合索引或多字段索引。联合索引是指在多个字段上创建的索引，可以加快多个字段组合查询的速度。
## 为什么需要联合索引？
在数据库中，索引的作用是加速查询操作。当我们需要根据多个字段进行查询时，如果没有合适的索引，数据库会对每条记录进行全表扫描，导致查询效
原创
2023-08-22 09:10:30
266阅读
## 如何使用Scrapy导入MongoDB
### 介绍
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Scrapy将爬取的数据导入到MongoDB中。 Scrapy是一个强大的web爬虫框架，而MongoDB是一个流行的文档数据库。将这两者结合起来，可以帮助你高效地爬取和存储数据。
### 流程图
```mermaid
erDiagram
Scrapy ||--|| MongoDB : 导入
原创
2024-04-28 03:44:43
91阅读
# MongoDB联合主键
在MongoDB中，联合主键是指由多个字段组成的主键。与传统的关系型数据库不同，MongoDB是一个面向文档的数据库，没有内建的支持联合主键的概念。然而，我们可以使用复合字段或嵌套字段的方式来实现类似的功能。
## 复合字段
复合字段是指将多个字段合并成一个字段作为主键。在MongoDB中，我们可以使用一个数组来表示复合字段，数组中的元素按照一定的顺序排列。例如，
原创
2023-08-26 09:36:21
288阅读
# MongoDB联合语句not in
## 简介
在使用MongoDB进行数据查询时，我们常常需要使用到联合查询语句。MongoDB中提供了丰富的查询操作符来满足不同的需求，其中包括not in操作符。not in操作符可以用来排除查询结果中满足特定条件的文档。本文将介绍not in操作符的使用方法，并提供相应的代码示例。
## not in操作符的语法
not in操作符在MongoD
原创
2023-09-27 23:53:17
130阅读
# MongoDB 联合更新
## 简介
MongoDB是一种非关系型数据库，提供了灵活的数据存储方式和强大的查询功能。在实际应用中，我们经常需要对数据库中的多个文档进行批量修改操作。在MongoDB中，可以使用联合更新（Bulk Update）的方式来提高数据更新操作的效率。
联合更新是指一次性对多个文档进行修改操作，而不是逐个执行更新操作。这样可以减少与数据库服务器的交互次数，提高数据更
原创
2024-01-17 04:02:41
42阅读
为什么要用sharing？Sharding: 优点 越来越大的数据集及不断提升吞吐量的应用程序对单台mongodb服务器来讲是一个挑战————大量的查询很快即能耗尽CPU的计算能力，而较大的数据集存储需求也有可能很快超出单节点的存储能力。最终，工作集的大多超出了系统的RAM并给I/O带去巨大压力。数据库管理系统界解决此类问题通常有两类方案：向上扩展和水平扩展。 sharding
转载
2023-06-18 11:11:54
107阅读
一、 lookup的功能及语法 主要功能 是将每个输入待处理的文档，经过$lookup 阶段的处理，输出的新文档中会包含一个新生成的数组列（户名可根据需要命名新key的名字 ）。数组列存放的数据 是 来自 被Join 集合的适配文档，如果没有，集合为空（即 为[ ]） 1、基本语法 from需要join的表， localField相当于主表的键，foreignFiel相当于join的键db.get
转载
2023-06-13 19:30:15
353阅读
