怎么使用java操作mongodb更新整个文档DBCollection类：指定数据库中指定集合的实例，提供了增删改查等一系列操作 。在关系型数据库中，对数据的增删改查操作是建立在表的基础上的，在mongodb中是建立在集合的基础上进行的 。
首先 ， 要通过Java操作Mongodb，必须先下载Mongodb的Java驱动程序 ， 可以在这里下载 。
第一步：安装MongoDB 无需太多的繁杂步骤 ， 你只要在MongoDB官方网站查看安装说明 ， 根据自己的操作系统进行选择适应的版本即可 。第二步：启动MongoDB服务器 这一步也很简单 。
方法名：所有的方法名都应该以小写字母开头 。如果方法名含有若干单词，则后面的每个单词首字母大写 。源文件名：源文件名必须和类名相同 。
// 使用BasicDBObject对象创建一个mongodb的document，并给予赋值 。
首先你需要安装mongodb的JDBC驱动，比如mongo-java-driver-jar 。然后把这个jar包引用到你的程序中 。
如何将MongoDB改造成内存数据库1、接下来要用适当的设置启动MongoDB 。为了减小浪费的RAM数量，应该把smallfiles和noprealloc设置为true 。既然现在是基于RAM的，这么做完全不会降低性能 。此时再使用journal就毫无意义了，所以应该把nojournal设置为true 。
2、定义新的数据库名我们通过使用use new-databasename的语法去使用一个新的数据库，注意，即使你的数据库还没建立起来，依然可以这样使用，因为mongodb会在真正插入了数据后 ， 才会真正建立起来 。
3、MongoDB的集合（collection）可以看做关系型数据库的表，文档对象（document）可以看做关系型数据库的一条记录 。但两者并 不完全对等 。
4、每个数据文件都直接映射到某个虚拟内存地址 。访问的时候如果这一页不在内存中，系统就会尝试把这一页加载进来 。这些 内存都是算进 cache 里的 。
5、将下载的压缩包解压缩并放置到你想放置的位置，在目录下建立一个叫做DB的文件夹和一个log.txt的文件：DB文件夹用于存储数据库 log.txt用于记录MongoDB的日志 将上述工作准备好就可以开始安装快云MongoDB了 。
如何用Java操作MongoDB第一步：安装MongoDB 无需太多的繁杂步骤，你只要在MongoDB官方网站查看安装说明，根据自己的操作系统进行选择适应的版本即可 。第二步：启动MongoDB服务器 这一步也很简单 。
首先，要通过Java操作Mongodb，必须先下载Mongodb的Java驱动程序，可以在这里下载 。
在线查看源码：https：//github.com/mongodb/mongo-java-driver 下面建立一个JavaProject工程，导入下载下来的驱动包 。
你使用的mongodb的Java驱动里有相应的存储对象的方法，存储的对象应该是Java对象，所以你需要把json对象转换成Java对象然后存储到mongodb中就可以了 。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别与MongoDb不同，Elasticsearch 默认没有提供安全特性 ， 如认证和授权 。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据 。
MongoDB的核心优势是灵活的文档模型 ， 高可用性复制集和可扩展的碎片集群 。天通苑java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等 。
当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档，你会发现两者都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中 ， 相同字段必须有相同类型 。这意味着，所有包含title字段的文档，title字段类型都必须一样，比如string 。
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 。
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 。
为什么MongoDB适合大数据的存储1、◆缓存：由于性能很高 ， Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层 。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载 。
2、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式 。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据 。
3、因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据 。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构 。
4、网站数据：MongoDB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 。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。
5、MongoDB更类似MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询JSON数据，能存储海量数据，但是不支持事务 。Mysql在大数据量时效率显著下降，MongoDB更多时候作为关系数据库的一种替代 。
对比MySQL,什么场景MongoDB更适用对比MySQL，什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库 。在不同的引擎上有不同 的存储方式 。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高 。
默认情况下 ， MongoDB更侧重高数据写入性能 ， 而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景 。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全 。
MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
使用场景：（1）网站数据：MongoDB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 。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。
● 游戏场景：使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储 ， 方便查询、更新 。
【mongodb更新所有数据 mongodb从库升级为主库】MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制 。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异 ， oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection） 。
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