最近正在学习MongoDB,作为数据库的学习当然是要从CRUD开始学起了.这篇文章默认读者是知道如何安装MongoDB.如何运行MongoDB实例以及了解了MongoDB中的collection.document等相关的概念. 网上对于MongoDB的增删改查操作的文章不少.但是不少都是旧版本的操作操作说明.MongoDB在3.2版本之后,增删改查的命令发生了一些变化.有写变化网上可以找得到,这句话说完想必大家也都知道后面我想说什么了.是的,就是关于replaceOne()这个方法的.目前为止,

数据存储一般使用本地或者存储在数据库,MongoDB是一个非关系型数据库,今天小结下走过的一些坑. 1.网上的很多教程对自己无效 解决方法:这种情况一般都是和版本有关系,数据库在不断的更新发展,很多东西可能发生变化,建议找教程的时候按照特定的版本进行查找,否则很容易就入坑了 2.以前安装过的MongoDB服务,怎么删除 解决方法:以管理员账号启动cmd,使用sc delete MongoDB,这里的MongoDB是服务名,请修改为自己电脑里MongoDB的服务名 3.安装完成后MongoDB怎么

在mongodb 集群中,if  存在orphaned documents 和chunk migration, count查询可能会导致一个不正确的查询结果,例如我就是踩的这个坑,先不说话,看结果: skip 只能获取到54631,而count查出来了77396条数据,这就是坑,一样的查询条件,不一样的结果,为了避免这种结果,可以使用聚合查询, 如上图所示,着里又是一个坑. mongodb 的count详细文档见官网:https://docs.mongodb.com/manual/referen

发现性能问题 上一次导入数据后,发现系统十分的卡顿,但是才仅仅1000多条数据而已,怎么会让系统变得如何的卡顿呢?于是我开始走在排查系统卡顿的原因的道路上. 首先,先定位问题是出现在前端上还是后端上.打开浏览器,输入localhost:7000, 然后F12打开netword.启动后端项目,查看log.切换回浏览器,右键刷新.结果发现好多些问题: 请求发送的个数比较多. 后端每个接口的响应时间都比较长,都超过了1s,这明显有问题. 前端很多请求从: 发送请求到页面渲染成功所需要的时间大于了10S

首先连接不上,先查看云服务器上的安全组是否添加了对应的端口 如果打开了,那么久查看MongoDB是否允许远程连接 # mongod.conf # for documentation of all options, see: # http://docs.mongodb.org/manual/reference/configuration-options/ # Where and how to store data. storage: dbPath: /var/lib/mongodb journal

目前最新版本的MongoDB3.6在windows下安装会出现很难解决的问题,所以就换了3.4版本,由于我之前3.6的安装不成功,所以卸载了好几次,其中目录改变了一次,就导致了这次大坑,用了我三四个小时才找到了问题的根源,如果出现找不到指定文件夹,就检查一下这个目录是否对应着 如果不对应,删除 cmd运行 sc delete MongoDB 然后再install 全部安装教程

mongoose 的报当我从 mongoose@4.5.2 升级到 mongoose@4.6.5的时候,出现了一个问题: Unhandled rejection MongoError: no mongos proxies found in seed list 怎么办,我google 一下的时候发现: https://github.com/christkv/mongodb-core/issues/118 原来是mongo的一个bug 哎呦!看下源码,这是mongoose@4.6.5 Mongoos

接手一个很老的项目 数据库用的mongodb 代码里的collections表名用的auth没问题 直接去monogdb show table 确实有auth表 想在本地登录,看看用户信息 > db.auth.findOne()Thu Sep 21 14:26:03.829 TypeError: Object function () { var ex; try { this._authOrThrow.apply(this, arguments); } catch (ex) { print(ex)

类型匹配错误,参数要写对了,name与age一一对应. 如果没找到错误就把异常打印出来. await person.save(function(err) { if(err) console.log(err) })

mongodb 查询中坑就是数字开头的字段不能用点号,只能用[""].例如: 即:db.datas.find({$where:"this['54bcfc6c329af61034f7c2fc'].testRet !== this['54bcfc6c329af61034f7c2fc'].taskRet"}) 但是  如果你用 即:db.datas.find({$where:"this.54bcfc6c329af61034f7c2fc.testRet !== t

说明 本文创建的集群的名字为test,在同一台机器上创建了三个mongo实例,端口不同即可. 安装mongodb的教程,之前总结过,请参考:CentOS安装MongoDB笔记 创建实例 # 本机默认原有mongodb.conf及相关文件夹了 cp /etc/mongodb.conf /etc/mongodb2.conf cp /etc/mongodb.conf /etc/mongodb3.conf mkdir -p /data/{mongodb2,mongodb3}/log touch /dat

在阿里云上买了个服务器,部署mongodb遇到一些坑,解决办法也是从网上搜集而来,把零零碎碎的整理记录一下. 服务器是:Alibaba Cloud Linux 下载安装 mongodb官网下载实在是太慢,可以从阿里镜像安装:阿里MongoDb镜像 使用yum安装 在/etc/yum.repos.d目录下添加mongodb-org.repo文件 cd /etc/yum.repos.d vim mongodb-org.repo [mogodb-org] name=MongoDB Repository

双刃剑MongoDB的学习和避坑 MongoDB 是一把双刃剑,它对数据结构的要求并不高.数据通过key-value的形式存储,而value的值可以是字符串,也可以是文档.所以我们在使用的过程中非常方便.正是这种方便给我们埋下了一颗颗地雷.当内嵌的文档太深,或者内嵌文档有相同的属性名.你会被炸得很惨.本章节通过 MongoDB简介,Shell编程,SpringBoot整合MongoDB,工作中注意事项,四个方面介绍MongoDB的使用.让你轻松入门,轻松避坑.还在等什么,赶快来学习吧! 技术:M

业务情景 两台服务器,一台阿里云ECS云服务器(专用网络),另一台是阿里云数据库MongoDB,处于安全考虑MongoDB是不运行外网连接的,那接下来就看怎么实现公网访问. 看到上面红色的网络类型描述,有些人可能已经看出问题所在了,小小的提示:问题出现在开放端口上! 专用网络和经典网络的大致区别可以用一句话讲明白:专用网络更安全,需要设置和配置的东西比较多,适合精通网络的高手:经典网络使用更方便,适合更适合小白用户,使用起来更简单方便,不用繁杂的配置: 思路分析 既然无法直接使用公网(俗称的外网

MongoDB 是目前炙手可热的 NoSQL 文档型数据库,它提供的一些特性很棒:如自动 failover 机制,自动 sharding,无模式 schemaless,大部分情况下性能也很棒.但是薄荷在深入使用 MongoDB 过程中,遇到了不少问题,下面总结几个我们遇到的坑.特别申明:我们目前用的 MongoDB 版本是 2.4.10,曾经升级到 MongoDB 2.6.0 版本,问题依然存在,又回退到 2.4.10 版本. MongoDB 数据库级锁 坑爹指数:5星(最高5星) MongoD

http://www.jb51.net/article/62654.htm 1.MongoDB 数据库级锁 MongoDB的锁机制和一般关系数据库如 MySQL(InnoDB), Oracle 有很大的差异,InnoDB 和 Oracle 能提供行级粒度锁,而 MongoDB 只能提供 库级粒度锁,这意味着当 MongoDB 一个写锁处于占用状态时,其它的读写操作都得干等. 初看起来库级锁在大并发环境下有严重的问题,但是 MongoDB 依然能够保持大并发量和高性能,这是因为 MongoDB 的

MongoDB 是目前炙手可热的 NoSQL 文档型数据库,它提供的一些特性很棒:如自动 failover 机制,自动 sharding,无模式 schemaless,大部分情况下性能也很棒.但是薄荷在深入使用 MongoDB 过程中,遇到了不少问题,下面总结几个我们遇到的坑.特别申明:我们目前用的 MongoDB 版本是 2.4.10,曾经升级到 MongoDB 2.6.0 版本,问题依然存在,又回退到 2.4.10 版本. MongoDB 数据库级锁 坑爹指数:5星(最高5星) MongoD

Map-Reduce Map-Reduce 是 mongodb 处理批量数据的大杀器,凡是数据量大并且定时处理能满足需求的,都可以试着扔给 mongodb,让它去 Map-Reduce. 以下截取自文档的图,可以清楚的说明 Map-Reduce 的执行过程.先看图: 回答问题,Map-Reduce 的执行过程是先 map 然后 reduce 么? 是?恭喜入坑!而且是自己挖坑自己填.仔细再看一遍上文的图,看到那个灰色的箭头了?不是每次 map 都有 reduce 的! 如果 map 的结果不是数

下载 可以去官网下载:https://www.mongodb.com/download-center/community 安装 下载完了就可以使用安装包安装:我下载的mongodb版本是:v4.0.9. 一直下一步到这里,第一个是默认安装(一直下一步,无坑): 第二个是自定义安装(重点讲这里) 选择自定义安装,点击Custom 点击Browse...选择自定义目录,我选择放在:D:\mongodb目录下,点击next 是否把数据库数据放在 mongodb统一目录? 如果是,将Data Dirct

MongoDB 是目前炙手可热的 NoSQL 文档型数据库,它提供的一些特性很棒:如自动 failover 机制,自动 sharding,无模式 schemaless,大部分情况下性能也很棒.但是薄荷在深入使用 MongoDB 过程中,遇到了不少问题,下面总结几个我们遇到的坑.特别申明:我们目前用的 MongoDB 版本是 2.4.10,曾经升级到 MongoDB 2.6.0 版本,问题依然存在,又回退到 2.4.10 版本. MongoDB 数据库级锁 坑爹指数:5星(最高5星) MongoD