es和mongodb配合使用 mongodb与es配合使用 _mongodb

本文目录一览：

1、mongodb和redis区别是什么?
2、mongodb中Criteria转换为es条件
3、一个大型的SNS网站,是否适合数据库全部用mongodb来做,为什么?
4、mongodb数据同步到es遇到的坑
5、MongoDB如何优化查询性能?
6、基于NodeJS的高性能分布式游戏日志系统

mongodb和redis区别是什么?1、MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。
2、Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用。
3、redis 丰富一些，数据操作方面，redis 更好一些，较少的网络 IO 次数，同时还提供 list，set，hash 等数据结构的存储。mongodb 支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。
4、MongoDB[1] 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
5、mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。和memcached更为接近的是redis 。
6、redis：a.主要是做热点数据缓存。b.数据过期处理。c.消息队列等功能。d.计数，例如投票等。
mongodb中Criteria转换为es条件可以用mongdbTemplate，elasticSearchTemplate 。MongoDB与Elasticsearch都属于文档型数据库，Bson类同与Json，_objectid与_id原理一样。所以主数据与从数据迁移到Elasticsearch平台，数据模型几乎无需变化。
内置文档数组默认是一个元素满足所有条件也可以每个元素只满足一部分条件但加起来满足所有条件。内联数组的两个文档均满足部分的 key=area ， value=http://data.evianbaike.com/MongoDB/IT 条件，也可以完成筛选。
添加默认的servlet-mapping ：将你所需要访问静态资源添以通配符的形式加到web.xml的servlet-mapping中，就可以轻松地访问到你精心设计的js和css了。
下面对这个文档中的tag进行增删该查操作，这里用到了spring mongodb 里面的MongoTemplate类。我这里把tags里的内嵌文档抽象成了Tag类。
MongoDB详细指令说明文档点此，也可在输入“help”寻求帮助。
一个大型的SNS网站,是否适合数据库全部用mongodb来做,为什么?◆网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。
开源性：MongoDB 是一个开源项目，这意味着用户可以自由地访问和修改其源代码。总的来说，MongoDB 具有自由、可扩展、高性能、灵活性和开源性等优点，这些优点使得 MongoDB 成为最受欢迎的 NoSQL 数据库之一。
MongoDB对于ETL服务器而言显然不是很合适，它的计算能力还无法跟hadoop、Greenplum媲美，估计计算能力一般（没有测试过）。对于前端报表展现貌似可以，速度快，支持一定计算能力，并发好。
mongodb数据同步到es遇到的坑由于使用直接修改mongodb的collection的名字，使得mongo-connector不能自动同步到es当中。
es节点挂了恢复后数据同步问题的解决办法如下：启动挂掉的节点：将挂掉的节点重新启动并加入到集群中。自动分配分片：当挂掉的节点重新加入到集群中后，Elasticsearch会自动分配分片，将数据均匀地分布在各个节点上。
因此数据一直在同步队列和es的bulk中循环，导致整个索引的导入速度变慢。
https：//blog.csdn.net/weixin_38920212/article/details/102461563 其中就用到了 routing： =cat 这个配置项。而现在，我只想骂人。
选举机制造成的数据丢失。这里主要说这个。简单讲， MongoDB目前的选举机制是有缺陷的。在一些场景下会造成数据丢失。这些场景实际中会出现，如多机房情况下，但一般不会太多。
MongoDB通过在选举成功，到新Primary即位之前，新增了一个 catchup（追赶）操作来解决。即在节点获取投票胜利之后，会先检查其它节点是否有比自己更新的oplog，如果没有就直接即位，如果有就先把数据同步过来再即位。
MongoDB如何优化查询性能?通过查看一个查询的explain（）输出信息，可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的。对于任意查询，都可以在最后添加一个explain（）调用（与调用sort（）或者limit（）一样，不过explain（）必须放在最后）。
在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。
排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。
建立好合适索引，尽量使用更多的精确查询搭配模糊查询一起，不需要返回的字段要屏蔽，增大机器内存，使用固态硬盘，海量数据使用集群部署。
set，这个会影响写入速度的，三个replica set，速度会降低到三分之一。大概主要影响速度的就是这几点吧，如果你需求不是非常复杂，我以前测试mongodb速度方面优化好的情况下还是可以接受的。
基于NodeJS的高性能分布式游戏日志系统NodeJS的适合做网站，但比专业的HTTP服务器要弱太多， 4核心主机面对3000QPS就吃力，更多的关于NodeJS的性能问题，可以参考网络文章。
最初Ryan Dahl是为了构建一个高性能的文本服务器，而node.js是他在寻找一种更高提升web服务器性能发现的，事件驱动、非阻塞I/O这种方式能更好的提高性能。
后台服务运行，监控运行日志，以及http运行日志；确保项目的正常安全运行，Node.js的启动命令node，很大程度无法满足运行需求； Node.js的forever模块在第二点就可以起到很大的作用，同时其拥有监控文件更改、自动重启等功能。
性能非常好。Node是一个基于Chrome JavaScript运行时建立的平台，用于方便地搭建响应速度快、易于扩展的网络应用。Node 使用事件驱动，非阻塞I/O 模型而得以轻量和高效，非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应用。
【es和mongodb配合使用 mongodb与es配合使用】hbuilder配置nodejs访问Node.js的官方网站（https：//nodejs.org/zh-cn/），下载适用于您操作系统的Node.js安装程序，运行安装程序，并按照提示进行安装。打开计算机的控制面板，找到系统环境变量。