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mongodb 日志 mongodb更新数据日志

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mongoDB适用什么场合呢?【mongodb 日志 mongodb更新数据日志】MongoDB 通常用于处理大量数据、高并发、复杂查询等场景，适用于各种类型的应用程序，包括 Web 应用程序、移动应用程序、物联网设备等 。与关系型数据库相比，MongoDB 更加适合处理大量的数据和高并发的场景 。
高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询 。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据 。
◆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 。
嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟 ， pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈 。
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 。
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数据备份还原,及docker中MongoDB备份还原当数据量过大（TB级）时，通过mongodump的逻辑备份方式，效率上已经能满足需求，所以需要提供物理备份的功能，本文主要整理MongoDB副本集通过磁盘快照的进行物理备份和恢复的方法 。
然后选择“备份” ， 然后点击对于的database，在“可用的工作”中找到刚刚创建的配置文件并双击它 。（此处是双击b1）请点击输入图片描述 双击“b1”后，会在“已选择的工作”中显示此配置文件 。
在很多情况下，公司内部需要在内网环境下有自己的接口测试工具，目的是为了保证数据安全，或者一些定制化的功能 。本文介绍如何本地化部署接口测试工具DOClever 。
MongoDB入门实操《一》MongoDB 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 。
我会在一个虚拟机实例上配置好所需的环境，然后将它克隆到其他的虚拟机实例上 。因此 ， 选择一个名为 master 的虚拟机，执行以下安装过程 。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品 ， 是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的 。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式 ， 因此可以存储比较复杂的数据类型 。
从那时开始，重视开发者社区作为一个传统一直到了今天 。市面上有一些书也很好 ， 比如《MongoDB权威指南》，不过书很容易过时 。
Reactor响应式编程（Flux、Mono）基本用法 Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统 。
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 。
int iCount = cltApplies.find（query）.count（）；System.out.println（iCount）；经测试上述代码执行完毕后iCount为9 。也就是在2016-1-1至2016-1-31期间有9条记录 。
MongoDB应用1——日志分析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 。
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 。
查看是否开启操作日志：nosql ： db.getProfilingStatus（）返回：{ was： NumberInt（0），slowms： NumberInt（100）} 注：was：0表示未开启 。
通过不断开发数据库即服务（Database-as-a-Service）产品，积极拥抱云计算，MongoDB在过去十年里，为开发人员提供了处理数据的方法 。正因如此，它也成了企业数字化转型战略的一个关键部分 。
简述一下MongoDB的应用场景 mongodb 支持副本集、索引、自动分片，可以保证较高的性能和可用性 。
创建数据库路径（data目录）、日志路径（logs目录）和日志文件（mongo.log文件），完成后如下图所示 创建配置文件mongo.conf 。
mongodb数据库批量插入海量数据时为什么有少部分数据丢失小数据的要求对于MongoDB和Hbase都没有影响，因为MongoDB和Hbase都是一种数据库，主要就是用于存储零碎的小数据 。
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 。
但某些情况下MongoDB会锁住数据库 。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题 。我们使用了下面的优化方式来避免锁定： 每次更新前，我们会先查询记录 。查询操作会将对象放入内存 ， 于是更新则会尽可能的迅速 。
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 。开源数据库的份额在不断增加 ， mysql的份额页在持续增长 。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢 。
MongoDB高可用的基础是复制集群，复制集群本质来说就是一份数据存多份，保证一台机器挂掉了数据不会丢失 。一个副本集至少有3个节点组成：从上面的节点类型可以看出 ， 一个三节点的复制集群可能是PSS或者PSA结构 。
} 当Mongo中collection为空的时候，插入正常，可是当再次执行这个写入的动作后 ， mongo中有一个region_id字段出现大量丢失现象 。

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