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最近再用mongodb做开发，在linux上嘛，习惯性的会使用kill -9 PID来关闭服务。结果每次关闭再重启mongodb后，mongodb总会自己关闭。看日志也没看出什么来，然后就百度呗。发现
Mongodb通常会被用来存储缓存数据或大尺寸、低价值的数据，对于这些类型的数据，数据量往往非常大，如果不定期清理，不但会影响性能，也会浪费大量的系统资源。 Mongodb其实可以像Redis一样设置
一 导入 pymongo from pymongo import MongoClient 二 连接服务器 端口号 27017 连接MongoDB 连接MongoDB我们需要使用PyMongo库
近日接到一个开发需求，因业务调整，需要DBA协助，将MongoDB数据库中某集合的进行替换。例如我们需要将集合A中B字段中，有关《美好》的字符替换为 《非常美好》。个人感觉这个需求如果是在SQL Se
前言 aggregate 翻译过来是聚合的意思， 但是在实际的使用的它的体验特别像linux中的管道， 每个管道处理完之后再把结果交个下一个管道， 你的数据就像水流， 最后通过各个管道你能够得到你想要
前言 今天开发同学向我们提了一个紧急的需求，从集合mt_resources_access_log中，根据字段refererDomain分组，取分组中最近一笔插入的数据，然后将这些符合条件的数据导入到集
安装相关模块 如果使用这个的话，你需要先自己安装一下他需要的模块，在根目录输入 npm install mongodb --save 进行模块安装，安装成功以后就可以进行以下的步骤。 文件的引入
MongoDB分片简述 高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力，大的查询量会将单机的 CPU 耗尽，大的数据量对单机的存储压力较大，最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘 IO 上。
前言 有了docker，基本上就告别了各种软件、数据库的安装，直接从镜像库pull下来，爽，想想以前那真是一个遭罪啊。 这文章就来看一下如何跑mongo的docker镜像，并且可以在局域网访问，内容相
一、explain函数explain函数可以提供大量查询相关的信息，如果是慢查询，它最重要的诊断工具。例如：在有索引的字段上查询：> db.post.find({"loc.city":
