我们知道,如果你用Java的Sping Data 框架映射Pojo为MongoDB数据时,数据库中会自动给你添加一个_class字段,那这个字段是干嘛用的呢?我们可以不可以不要这个字段呢? 直接上结论:答案其实很简答,这个字段就是用来映射Pojo的,更具体的说,是为了方便处理Pojo中存在继承的情况,增加系统的扩展性的,接下来上例子: _class字段帮助映射子类 为了方便演示,这里用Spring Data 给我们提供的mongoTemplate来操作.有关mongoDB和Spring Data

调用mongoTemplate的save方法时, spring-data-mongodb的TypeConverter会自动给document添加一个_class属性, 值是你保存的类名. 这种设计并没有什么坏处. spring-data-mongodb是为了在把document转换成Java对象时能够转换到具体的子类. 但有时候我们并不希望出现这个字段, 主要是看上去会比较"烦". 可以通过设置MappingMongoConverter的MongoTypeMapper来解决这个问题.

随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加.这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力.扩展性和成本效率.NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言.这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储.键值结构存储.图结构.对象数据库等等. 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开源的文档数据库系统,开发语言为C

在MongoDB中实现聚合函数 随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加.这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力.扩展性和成本效率.NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言.这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储.键值结构存储.图结构.对象数据库等等. 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开

1 问题描述 在Spring Boot中使用Mongodb中的Example查询数据时查询不到,示例代码如下: ExampleMatcher matcher = ExampleMatcher.matching() .withMatcher("username", ExampleMatcher.GenericPropertyMatchers.exact()) .withIgnorePaths("id","password"); 2 问题分析 在Sp

mongoDB中存储的数据单元被称作文档.文档的格式与JSON很类似,只不过由于JSON表达的数据类型范围太小(null,boolean,numeric,string和object),mongoDB对其做了扩充,并命名为BSON.下面对各个数据类型进行介绍. null {'x':   null},数据为空类型 boolean {'x':   true},数据为布尔类型 number {'x':   3},3的存储类型是int,float,long等需要根据我们在开发时使用的引擎来决定 strin

这篇文章主要介绍了浅析mongodb中group分组的实现方法及示例,非常的简单实用,有需要的小伙伴可以参考下. group做的聚合有些复杂.先选定分组所依据的键,此后MongoDB就会将集合依据选定键值的不同分成若干组.然后可以通过聚合每一组内的文档,产生一个结果文档.和数据库一样group常常用于统计.MongoDB的group还有很多限制,如:返回结果集不能超过16M, group操作不会处理超过10000个唯一键,好像还不能利用索引[不很确定]. 一.Group大约需要一下几个参数. 1

MongoDB中insert方法.update方法.save方法简单对比 1.update方法 该方法用于更新数据,是对文档中的数据进行更新,改变则更新,没改变则不变. 2.insert方法 该方法用于插入数据到文档中,也就是给文档添加新数据. 3.save方法 该方法同样用于插入数据到文档中,功能是类似于insert方法的.与insert方法不同的是, save方法是遍历文档,逐条将数据插入进去的,而insert方法是将整个文档整体插入进去的. 由两个方法的源码可以看出来. save方法的写法

我们知道,MongoDB属于文档型数据库,其存储的文档类型都是JSON对象.正是由于这一特性,我们在Node.js中会经常使用MongoDB进行数据的存取.但由于Node.js是异步执行的,这就导致我们无法保证每一次的数据库save操作都是原子型的.也就是说,如果客户端连续两次发起同一事件将数据存入数据库,很可能会导致数据被重复保存.高并发的情况下,哪怕是你在代码中已经做了非常严格的校验,例如插入数据前判断要保存的数据是否已经存在,但仍然有可能会出现数据被重复保存的风险.因为在异步执行中,你没有

mongodb 中数据记录的日期格式为"dateCreated" : ISODate("2011-12-20T07:22:50.836Z")经过翻阅php官网中的mongodb部分得知,要操作mongodb中的日期须要使用以下关键语句:$start = new MongoDate(strtotime('-1 day'));$end = new MongoDate(time());$resultObject =$db->user->find(array(&

spring-data-mongodb中的实体映射是通过MongoMappingConverter这个类实现的.它可以通过注释把java类转换为mongodb的文档. 它有以下几种注释: @Id - 文档的唯一标识,在mongodb中为ObjectId,它是唯一的,通过时间戳+机器标识+进程ID+自增计数器(确保同一秒内产生的Id不会冲突)构成. @Document - 把一个java类声明为mongodb的文档,可以通过collection参数指定这个类对应的文档.@Document(coll

在Mongodb的查询中,有类似于SQL中group by功能的group函数.两者的功能有些类似,但是区别也是比较明显的. 对于SQL来说,group by的作用就是安装依据列来将数据表中的记录分成一个个的组,而查询结果中,只能Select出来Group BY中含有的列,或者使用了聚合函数(sum,count,avg,max,min)的其它列.并且只能在数值类型上的列上使用聚合函数. 但是,在Mongodb中,我们可以在结果中显示既非Group by中的列,又没有使用聚合函数的列.这样,我们就

mongodb中"_id"下面有个ObjectId类型的数据,想通过这个数据把整个对像删除,费了半天劲终于搞定费话少说上代码 module.exports = function (req, res) { var dbCollection = req.app.db.collection('alarm.user'); var doc = {}; if (req.query) { doc = req.query; } var BSON = require('mongodb').BSONPur

spring data mongodb中,如果对象中的属性不想加入到数据库字段中,可加@Transient注解,声明为透明属性 spring data mongodb 官网帮助文档 http://www.boyunjian.com/javadoc/org.springframework.data/spring-data-mongodb/1.2.3.RELEASE/_/org/springframework/data/mongodb/core/query/Criteria.html#all(jav

聚集操作是对数据进行分析的有效手段.MongoDB主要提供了三种对数据进行分析计算的方式:管道模式聚集分析,MapReduce聚集分析,简单函数和命令的聚集分析. 1. 管道模式进行聚集 这里所说的管道类似于Unix上的管道命令.数据通过一个多步骤的管道,每个步骤都会对数据进行处理,最后返回需要的结果集.管道提供了高效的数据分析流程,是MongoDB中首选的数据分析方法.一个典型的管道操作流程如下图所示:

一.mongoDB中的连接池 刚上手MongoDB,在做应用时,受以前使用关系型数据库的影响,会考虑数据库连接池的问题! 关系型数据库中,我们做连接池无非就是事先建立好N个连接(connection),并构建成一个连接池(connection pool),提供去连接和归还连接等操作. 而在MongoDB中,我们先来看看怎么进行操作,以insert为例: Mongo m = new Mongo( "localhost" , 27017 ); DB db = m.getDB( "

一.MongoDB中的Count函数.Distinct函数以及分组 准备工作,插入一个班级的文档 > for(var i=0;i<10;i++){ ... db.Classes.insert({ClassName:"Class"+i,_id:i}); ... } WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.Classes.find() { "_id" : 0, "ClassName&qu

转载自残缺的孤独 1.概述 MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by.使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数.Map函数调用emit(key,value),遍历 Collection中所有的记录,将key与value传递给Reduce函数进行处理. 2.MapReduce (1)其基本语法如下所示: db.runCommand({ mapreduce:<collection>, map:<mapfunction>, reduce

在mongodb中,我们给每个文档插入数据的时候,mongodb自动会为我们插入的数据创建数据类型.由于mongodb是一个非结构化的数据存储系统,因此在文档中你可以随意插入不同类型的字段,这和MySQL有很大的区别(MySQL是结构化类型存储,要求对应的字段的数据类型相同).在mongodb的图形化管理页面,来看看数据库中字段所对应的数据类型. 由于有数据类型的存在,这就要求我们在使用的mongodb查询的时候需要注意一些情况了.例如在通过form_id 查询一些数据时就应该注意.我们从上面可

这次继续看mongodb中的分页.首先依然是插入数据: 1) db.Blog.insert( { name : "Denis",  age : 20, city : "Princeton" } ) db.Blog.insert( { name : "Abe",    age : 30, city : "Amsterdam" } ) db.Blog.insert( { name : "John",   age