问题描述: 例如在关系数据库中有一个Team表,一个User表,两者是多对多的关系,即一个Team可以有多个User,一个User也可能属于多个Team,请问这样的关系在MongoDB中如何存储? 如果是一对多,我知道可以用嵌套,但不知道如何处理多对多的关系,请指教.[来自山贼]   问题解答:   如何处理好多对多的关系可谓是NoSQL的精髓所在.理论上,可以在一个集合中完成存储,不过实际上这样的情况非常罕见.这是由于查询的多样性所导致的,若是只有一种类型的查询,则这种多对多的关系放在一个良好

原文地址 一.数据模型介绍 MongoDB中的数据有着灵活的架构.与SQL数据库不同,因为SQL数据库必须先定义表结构,然后才能向其中插入数据,而MongoDB的集合不强制任何文档结构.这个灵活性方便了文档与实体或者对象之间的映射.每个文档可以匹配所表示实体的数据域,哪怕这个数据后面会发生变化.当然实际应用中,最好还是让集合中的文档有着类似的结构. 数据模型最富有挑战的意义是在于能平衡应用需要与数据库引擎性能以及数据获取模式.当设计数据模型时,总是会考虑应用程序对数据的使用(如查询.更新和数据处

目录 1 什么是数据建模? 2 如何对 ES 中的数据进行建模 2.1 字段类型的建模方案 2.2 检索.聚合及排序的建模方案 2.3 额外存储的建模方案 3 ES 数据建模实例演示 3.1 动态创建映射关系 3.2 手动创建映射关系 3.3 新增需求 - 添加大字段 3.4 解决大字段带来的性能问题 3.5 mapping中字段的常用参数 3.6 mapping 设置小结 4 ES 数据建模最佳实践 4.1 如何处理关联关系 4.2 避免太多的字段 4.3 避免正则查询 4.4 避免空值引起的

数据建模 数据建模是创建数据模型的过程 数据模型是对真实世界进行抽象描述的一种工具和方法,实现对现实世界的映射 三个过程:概念模型=>逻辑模型=>数据模型 数据模型:结合具体的数据库,在满足业务读写性能等需求的前提下,确定最终定义 数据建模:功能需求+性能需求 逻辑模型(功能需求) 实体属性 实体之间的关系 搜索相关的配置 物理模型(性能需求) 索引模版 分片数量 索引Mapping 字段配置 关系处理 对字段进行建模            字段类型: Text vs Keyword Text

input { file { path => "c:\aa.json" start_position => "beginning" #sincedb_path => "NUL" codec => json { charset => "UTF-8" } } } filter { json{ source => "message" } #custom fields ruby

一.创建数据库 use foobar 二.创建集合 db.persons.insert({name:"zhaomin",age:23}) 三.查找 db.persons.find() db.persons.findOne() 四.修改 db.persons.update({name:"zhaomin"},{$set:{age:18}}) #不会影响其他属性列 ,主键冲突会报错 db.persons.update({name:"zhaomin"},

MongoDB的学习目标(v.3.4.0) 1.MongoDB的概念,非关系型数据库NOSQL 2.学会MongoDB的搭建 3.熟悉MongoDB使用 最基本的文档的读写更新删除 各种不同类型的索引的创建与使用 复杂的聚合查询 对数据集合进行分片,在不同分片间维持数据均衡 数据备份与恢复 数据迁移 4.简单运维 部署MongoDBjiqun 处理多种常见的故障 单节点失效,如何恢复工作 数据库意外被杀死,如何进行数据恢复 数据库发生拒绝服务时,如何排查原因 数据库磁盘快满时,如何处理 关于数据

一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-1(降序): db.users.ensureIndex({age:1}) _id 是创建表的时候自动创建的索引,此索引是不能够删除的.当

一.MongoDB 数据库操作 连接数据库 import pymongo conn = pymongo.Connection() # 连接本机数据库 conn = pymongo.Connection(host=“192.168.1.202”) # 连接指定IP的数据库db = conn.test # 进入指定名称的数据库 然而,本人电脑所用软件为python2.7,在用pymongo.Connection()连接数据库时总是报错,后改为pymongo.MongoClient()连接则成功,代码

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-

简介 随着近几年各类移动终端的迅速普及,基于地理位置的服务(LBS)和相关应用也越来越多,而支撑这些应用的最基础技术之一,就是基于地理位置信息的处理.我所在的项目也正从事相关系统的开发,我们使用的是Symfony2+Doctrine2 ODM+MongoDB的组合. 我们将这些技术要点整理成文,希望能够通过本文的介绍和案例,详细解释如何使用MongoDB进行地理位置信息的查询和处理.在文章的开头,我们也会先介绍一下业界通常用来处理地理位置信息的一些方案并进行比较,让读者逐步了解使用MongoDB

9.分片(Sharding) Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Shardin

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

了解应用的动态 1. 了解正在进行的操作:db.currentOp() , 可以加过滤条件,从而只显示符合条件的结果. 1). 寻找有问题的操作:db.currentOp() 最常见的操作就是用来寻找速度较慢的操作 2). 终止操作的执行:将该操作的opid作为参数,执行db.killOp()来终止该操作的执行.并非所有操作都能被终止.一般来讲,只有交出了锁的进程才能被终止. 3). 假象:在查找哪些操作耗时过长时,可能会发现一些长时间运行的内部操作.所有local.oplog.rs中长时间运行

然后列举一下需求:1.实时性要高,有频繁的更新和读取2.可按距离排序支持分页3.支持多条件筛选(一个经纬度数据还包含其他属性,比如社交系统的性别.年龄) 方案简单介绍:1.sphinx geo索引支持按照距离排序,并支持分页.但是尝试mva+geo失败,还在找原因.无法满足高实时性需求.(可能是不了解实时增量索引配置有误)资源占用小,速度快 2.mongodb geo索引支持按照距离排序,并支持分页.支持多条件筛选.可满足实时性需求.资源占用大,数据量达到百万级请流量在10w左右查询速度明显下降

自从10 gen用Replica Set取代Master/Slave方案后生活其实已经容易多了,但是真正实施起来还是会发现各种各样的小问题,如果不小心一样会栽跟头. 在跟Replica Set血拼几天之后,笔者写下以下的血泪史,供大家参考. 背景知识 Replica Set的目标是取代Master/Slave方式成为MongoDB新的集群组织方式,目前已经适合生产环境使用. 原理上二者差不多,都是通过local库中的oplog存放操作日志,再重做日志而把操作复制到新的实例上. 按照官方说法,Re

受棱镜门影响,各界对Aadhar的质疑从是否将威胁人民隐私与安全,转而聚焦在 Aadhar 搜集.储存以及处理资料的方法,以及美国新创公司 MongoDB 在计划中扮演的角色. 泱泱大国印度一直以来都无法顺利完全登录其国内人口的资料,但 Aadhar 计划带来曙光:印度的唯一身分识别计划(Unique Identification Project)又称为 Aadhar 计划.该计划近来所累计的人口数据与生物数据超过 5 亿人,成为世界上同类型的生物识别数据库中最大者. Aadhar 成立几年以来

最近工作需要开始研究mongoDB,我准备从其源代码角度,对于mongod和mongos服务的架构.sharding策略. replicaset策略.数据同步容灾.索引等机制做一个本质性的了解.其代码约20万行(我研究的是 2.0.6版本源码),本篇先从mongod的 启动流程说起,它本是一个多线程程序,所以本文在于说明mongod有多少个线程,每个线程的意义所在.希望大家阅读本文时关注在mongod的外围框 架,暂不涉及数据文件的组织.索引B树的组织等,仅focus in在网络框架.线程模型上

一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-1(降序): db.users.ensureIndex({age:1}) _id 是创建表的时候自动创建的索引,此索引是不能够删除的.当

MongoDB是目前工作中经常使用到的NoSQL数据库. 本博客只记录相关理论知识和技巧,涉及到实践的部分都会单开Blog来记录实践过程. ------------------------------------------------------------------------------- 体系结构: 一般一个MongoDB Server包含一个实例和多个数据库,也可以多个实例和多个数据库. MongoDB默认数据目录是/data/db,它存储所有mongodb的数据文件. 每个数据库都