mongodb查找所有最多1、之前也说过,MongoDB数据库里面的数据是键值对形式 , 所以如果想要插入多条数据,可以这样写,也就是键值对之间用逗号隔开 。如果想要查询数据,则可以使用db.集合名.find()语句来查询 。
2、mongodb中有聚合函数,可以使用聚合函数查询最值 。
3、在MongoDB中存在着许多个数据库,对于有哪些数据库,可以使用如下命令来查看 。show db 图3 查看MongoDB中所有的数据库 创建数据库 。现阶段所存在的数据库如果不能满足要求,可以使用如下命令来创建新的数据库 。
4、因此,可以总结得到,MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性 。因为简单,所以数据极快,而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库 。
谈谈redis,memcache,mongodb的区别和具体应用场景1、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 。MongoDB建议集群部署,更多的考虑到集群方案 , Redis更偏重于进程顺序写入,虽然支持集群,也仅限于主-从模式 。
2、Redis跟memcache不同的是,储存在Redis中的数据是持久化的,断电或重启后,数据也不会丢失 。
3、Redis只能使用单线程 , 性能受限于CPU性能,故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒(取决于数据结构 , 数据大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右) 。
4、常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb 。
5、事务性系统适用场景:Redis 最佳应用场景:适用于数据变化快且数据库大小可遇见(适合内存容量)的应用程序 。
mongodb使用场景使用场景:(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 。
◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。
查询语句:是独特的mongodb的查询方式 。适合场景:事件的记录 , 内容管理或者博客平台等等 。架构特点:可以通过副本集,以及分片来实现高可用 。
【mongodb多数据源 mongodb多维度】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 。
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