本篇文章给大家谈谈mongodb版本,以及mongodb版本有哪些对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览:
- 1、python爬虫环境准备之mongodb
- 2、MongoDB挑战传统数据库:非结构化数据库的迭新不容小觑
- 3、关于spring-boot中mongodb包的一个奇怪的版本问题
- 4、window7拒绝连接MongoDB怎么办?
- 5、MongoDB 5.0新特性概览
python爬虫环境准备之mongodb
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。 在高负载的情况孙脊下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。
首先下载 brew官网中的mongodb规则,
下载成功时会有如下类似字眼:
在这里,我们安装mongodb的4.4版本,可使用如下命令安装:
安装成功后会有如下类似提示:
根据提示可知道,后台运行mongodb的方式:
停止后台服务:
前台运行的方式如下:
查看运行中的mongodb:
由以上可知道,已在运行中。
配置文件,则缓渗/usr/local/etc/mongod.conf
日志目录:/哪耐usr/local/var/log/mongodb
数据目录:/usr/local/var/mongodb
可以直接在命令行下进入shell交互窗口
以json数组形式导出kk库的col集合的所有数据到mon.json文件中
以json数组的形式把mon.json里面的数据导入到kk库的 kcol集合中
查询中有一些特殊的操作符需要注意:
概括下查询相关的操作符 1.常规的比较查询操作符
2.常规的查询操作符
3.元数据查询操作符
4.聚合操作符
说明: 第一条命令,是往集合中添加一条数据;
第二条命令,是往集合中添加多条数据,insertMany的参数是数组形式;
说明: 第一条命令,是把值为1的x更改为值加3,x=4
第二条命令,是把所有值为1的x更改为值加3,x=4
第三条命令,是把值为1的x更改y,改的是key,值不变
更新相关的操作符
说明: 第一个命令是删除ac值为d的数据
第二个命令是删除ac值为a开头的数据,这里使用了mongo 的关键词“$regex”,意思后面的值是正则表达式
最后一个是删除collection下面的所有数据
安装成功后:
运行结果如下:
MongoDB挑战传统数据库:非结构化数据库的迭新不容小觑
相比甲骨文中国在中国市场的裁员风波,同为数据库服务的MongoDB显得更为乐观。“MongoDB是中国开发者最喜欢用的一个数据库。”MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra带着一点自信和骄傲在媒体面前宣称。
中国企业的数字化转型正进入关键期,在打造开放、高效、灵活、共享的云计算基础设施的同时,数据库的更新换代也被提上了日程。
日前,非结构化数据库平台提供商MongoDB在上海举办用户大会,MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra接受了亿欧企业服务频道的采访, 并针对去年修改开源协议,在SSPL的不同许可机制下授权服务器软件的争议以及其他疑问作出回应。
数据库的本质是解决数据的存储和管理问题。 Alan Chhabra表示,对企业发展具有战略意义的数据库正在催生巨大的市场。
在这些潜力颇大的数据库中,市场上目前存在着的是关系型的传统数据库和以Mongo DB为代表的非关联式新型数据库。传统数据库比较典型的是甲骨文旗下的Oracle数据库、IBM推出的大数据平台Hadoop和Stream Computing、微软的SQL Server、SAP以及EMC Greenplum。 他们的主要差别在于数据库的结构化和非结构化。
结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据,存储和排列很有规律,这对查询和修改等操作很有帮助,但扩展性和灵活性欠佳。 非结构化数据库就是各种文档、图片、视频/音频等没有固定结构的数据,一般直接整体进行存储为二进制的数据格式。 目前涵盖分布式数据库、图数据库、流数据库、时空数据库和众包数据库等多个领域。
MongoDB是文档型的非结构化新型数据库,Alan Chhabra表示, 与传统数据库相比,更能满足用户数据存储量大、计算灵活的需求。“在某些客户某庆裂些案例上,我们已经取代了传统数据库,比如甲骨文。”
当前, 软件对于商业模式的改变、开发人员地位的提高,以及企业向云端迁移的趋势 都让数据服务公司的发展得到了助力。但从毕马威会计事务所对首席信息官的调查结果来看, 88%的首席信息官认为他们未能从数字化战略中充分获益;82%的首席信息官认为其所在机构在利用技术推动业务发展方面并非“卓有成效”。 也就是说, 大多数公司的数字化战略是以失败告终的。
在此背景下,更加灵活、性能更加强大的新型数据库在一些领域获得了试验田丰收,并且可以看到,随着客户数据需求的繁杂程度的日益增加,传统数据库也在自我革新,以迎头赶上数据浪潮的大变革。
MongoDB成立于2007年,2017年在纳斯达克上市。最初,MongoDB是一项面向技誉返闭术爱好者的技术,如今已成为一项企业级的业务关键技术。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。
MongoDB提供的产品主要包括MongoDB云服务MongoDB Atlas、MongoDB Mobile、MongoDB企业版和MongoDB Stitch等十余个相关产品。Alan Chhabra表示,产品包括了 开源版、付费版和云版。
2018 年 10 月,MongoDB宣布其开源许可证将从GNU AGPLv3切换到SSPL,新许可证将适用于新版本的MongoDB Community Server以及打过补丁的旧版本,这一举动引发了行业热议。基于GNU AGPLv3协议,企业可以将MongoDB作为公共服务但这需要企业开源自己的软件或是获得MongoDB的商业授权,事实却是MongoDB发现许多企业正在违反协议“疯狂试探”甚至已经违反协议。 SSPL( Server Side Public License)顾名思义,要求使用者必须得到服务器端公共许可证,这一协议会进一步约束商业公司使用MongoDB服务。
Alan Chhabra向亿欧解释, SSPL 针对的是提供MongoDB托管服务的云服务厂商。 也就是说,如果不是云服务厂商,没有公然售卖MongoDB产品,而只是世轿作为应用后台数据库来使用的话,那么无论你是电商、物联网、金融、社交、 游戏 、移动应用等等,一概都不会有任何影响。 “MongoDB的宗旨还是为了始终支持并保护创新开放。”
但此开源协议的修改明显带来了市场用户的“掉粉”,比如Linux 社区的接连“弃用”,以及AWS 、IBM、微软推出了兼容MongoDB的相关产品来服务用户。
数据库开源的商业变现与创新形成的矛盾,目前似乎还尚未找到解决方案。
Alan Chhabra在大会上也透露了MongoDB的未来计划, 即将基于智能运营数据平台和下一代基础架构、文化、方法论和安全,推动原有系统的现代化、数据即服务、云数据策略、业务敏捷性,进而帮助客户实现以数据驱动的数字化转型。
针对MongoDB在中国的发展情况, Alan Chhabra表示,公司将以创新立足,持续引领数据库技术发展潮流,与合作伙伴携手助力中国企业的数字化转型。
MongoDB北亚区副总裁苏玉龙认为:“中国是数据大国,而数据就是未来的石油。如何利用好数据,让数据石油助力中国企业腾飞是MongoDB希望在中国达成的事情。随着中国企业数字化转型逐渐走向深入,MongoDB数据库的价值得到不断释放。”
本文作者龚晨霞,微信Gcx847076575,欢迎关注企业服务和产业互联网的朋友加微信交流。
[img]关于spring-boot中mongodb包的一个奇怪的版本问题
一个spring-boot的项目中需要连接mongodb,于是在maven中引入了spring-boot-starter-data-mongodb。
为什么引入2.1.0这么老旧的版本,是因为参考另外一个项目中MongoFactory的实现方法。
这种写法在旧的项目里面运行完全正常,但是在新的项目里面却报错。
What???这个SimpleMongoDbFactory我不是已经import了悄饥山吗???
为什么一个项目没有问题,一个项目报错???
于是我去对比两个项目的不肢晌同,发现dependency的版本号不一样。
旧的项目中spring-data-mongodb的版本是2.1.2。
我开始怀疑maven出问题了,于是把这些包全部删除,刷新maven,还是一样的报错。
而且我在mvnrepository.com网站上看到spring-boot-starter-data-mongodb:2.1.0.RELEASE依赖的就是spring-data-mongodb:2.1.3.RELEASE啊
到底问启中题出在哪里?
最后发现问题不是出之spring-boot-starter-data-mongodb这一层,而是spring-boot-starter-parent这一层。
旧的项目用的是2.1.0.RELEASE,所以spring-data-mongodb的版本是2.1.2.RELEASE。
而新的项目用的是2.3.0.RELEASE,所以spring-data-mongodb的版本是3.0.0.RELEASE,这这个版本确实不支持SimpleMongoDbFactory。
window7拒绝连接MongoDB怎么办?
如果 Windows 7 拒绝连接 MongoDB,则可能是因为 MongoDB 服务未正确安装或配置。以下是一些解决轮裂方法:
1. 首先,请确定 MongoDB 服兆毕务是否已经正确安装并正腊猜闭在运行。可以在服务管理器中搜索“MongoDB服务”,查看它是否正常启动并正在运行。
2. 根据 MongoDB 的配置文件和网络设置,检查网络端口是否未被防火墙以及其他安全保护程序拦截。
3.在 MongoDB 中,确保已配置权限和证书,以避免有任何权限问题。可以使用 MongoDB 自带的权限管理工具,创建相应的权限角色和证书,以确保安全性。
4.确认使用的 MongoDB 版本是否与系统架构兼容,并使用正常的连接字符串和驱动程序来连接 MongoDB。可以参考官方 MongoDB 文档,查看相应的驱动程序信息和配置要求。
5.如果无法自行解决,可以寻求专业的技术支持,以诊断问题并解决连接 MongoDB 的问题。
请注意,在任何更改配置之前都要提取数据管理备份,以便在解决问题后恢复数据库的状态。
MongoDB 5.0新特性概览
MongoDB 5.0标志着一个新的发布周期的到来,以更快地交付新特性给到用户。版本化API与在线重新分片相结合,使羡裤扮用户不纯旅必担心未来的数据库升级以及业务变化问题;本地原生时间序列数据平台也使MongoDB能支持更广泛的工作负载和业务场景;新的MongoDB Shell能够提升用户体验等均为MongoDB 5.0的功能。本文主要介绍MongoDB 5.0的新特性。
MongoDB 5.0通过原生支持整个时间序列数据的生命周期(从采集、存储、查询、实时分析和可视化,到在线归档或随着数据老化自动失效),使构建和运行时间序列应用程序的速度更快、成本更低。随着MongoDB 5.0的发布,MongoDB扩展了通用的应用数据平台,使开发能够更容易地处理时间序列数据,进一步扩展其在物联网、金融分析、物流等方面的应用场景。
MongoDB的时间序列集合以高度优化和压缩的格式自动存储时间序列数据,减少了存储大小和I/O,以实现更好的性能和更大的规模。同时也缩短了开发周期,使您能够快速建立一个针对时间序列应用的性能和分析需求而调优的模型。
创建时间序列数据集合的命令示例:
MongoDB可以无缝地调整采集频率,并根据动态生成的时间分区自动处理无序的测量值。最新发布的兄灶MongoDB Connector for Apache Kafka实现了在本地支持时间序列,您可以直接从Kafka主题消息中自动创建时间序列集合,使您在收集数据的同时根据需要对数据进行处理和聚合,然后写入到MongoDB的时间序列集合。
时间序列集合自动创建一个按时间排序的数据聚集索引,降低查询数据的延迟。MongoDB查询API还扩展了窗口函数,您可以运行分析性查询(例如移动平均数和累积总和)。在关系型数据库系统中,这些通常被称为SQL分析函数,并支持以行为单位定义的窗口(即三行移动平均线)。MongoDB更进一步,还增加了指数移动平均线、导数和积分等强大的时间序列函数,支持您以时间为单位定义窗口(例如15分钟的移动平均线)。窗口函数可用于查询MongoDB的时间序列和常规集合,为多种应用类型提供了新的分析方式。另外,MongoDB 5.0也提供了新的时间运算符,包括$dateAdd、$dateSubstract、$dateDiff和$dateTrunc,使您可以通过自定义的时间窗口对数据进行汇总和查询。
您可以将MongoDB的时间序列数据与企业的其他数据相结合。时间序列集合可以与同一个数据库中的常规MongoDB集合放在一起,您不必选择一个专门的时间序列数据库(它不能为任何其他类型的应用提供服务),也不需要复杂的集成来混合时间序列和其他数据。MongoDB通过提供一个统一的平台,让您建立高性能和高效的时间序列应用的同时,也为其他用例或工作负载提供支持,从而消除了整合和运行多个不同数据库的成本和复杂性。
从MongoDB 5.0开始, Write Concern 默认级别为majority,仅当写入操作被应用到Primary节点(主节点)且被持久化到大多数副本节点的日志中的时候,才会提交并返回成功,“开箱即用”地提供了更强的数据可靠性保障。
说明 Write Concern 是完全可调的,您可以自定义配置 Write Concern ,以平衡应用程序对数据库性能和数据持久性的要求。
默认情况下,一个客户端连接对应后端MongoDB服务器上的一个线程( net.serviceExecutor 配置为synchronous)。创建、切换和销毁线程都是消耗较大的操作,当连接数过多时,线程会占用MongoDB服务器较多的资源。
连接数较多或创建连接失控的情况称为“连接风暴”,产生该情况的原因可能是多方面的,且经常是在服务已经受到影响的情况下发生。
针对这些情况,MongoDB 5.0采取了以下措施:
以上措施,加上之前版本在mongos查询路由层的改进,进一步提升了MongoDB承受高并发负载的能力。
长时间运行的快照查询(Long-Running Snapshot Queries)增加了应用程序的通用性和弹性。您可以通过该功能运行默认时间为5分钟的查询(或将其调整为自定义持续时间),同时保持与实时事务性数据库一致的快照隔离,也可以在Secondary节点(从节点)上进行快照查询,从而在单个集群中运行不同的工作负载,并将其扩展到不同的分片上。
MongoDB通过底层存储引擎中一个名为Durable history的项目实现了长期运行的快照查询,该项目早在MongoDB 4.4中就已实现。Durable history将存储自查询开始以来所有变化的字段值的快照。通过使用Durable history,查询可以保持快照隔离,即使在数据发生变化的情况下,Durable history也有助于降低存储引擎的缓存压力,使得业务可以在高写入负载的场景下实现更高的查询吞吐量。
为了提供更好的用户体验,MongoDB 5.0从头开始重新设计了MongoDB Shell(mongosh),以提供一个更现代化的命令行体验,以及增强可用性的功能和强大的脚本环境。新版MongoDB Shell已经成为MongoDB平台的默认shell。新版MongoDB Shell引入了语法高亮、智能自动完成、上下文帮助和有用的错误信息,为您创造一个直观、互动的体验。
随着新的PyMongoArrow API的发布,您可以在MongoDB上使用Python运行复杂的分析和机器学习。PyMongoArrow可以快速将简单的MongoDB查询结果转换为流行的数据格式(例如Pandas数据框架和NumPy数组),帮助您简化数据科学工作流程。
Schema验证(模式验证)是对MongoDB进行数据应用管理控制的一种方式。MongoDB 5.0中,模式验证变得更加简单和友好,当操作验证失败时都会产生描述性的错误信息,帮助您了解不符合集合验证器的验证规则的文档及原因,以快速识别和纠正影响验证规则的错误代码。
MongoDB 5.0支持将正在进行中的索引创建任务在节点重新启动后自动会恢复至原来的位置,减少计划中维护动作对业务的影响。例如:重新启动或升级数据库节点时,您不需要担心当前正在进行的大集合索引创建任务失效。
由于MongoDB支持很多版本和平台,每个发布版本都需在20多个MongoDB支持的平台上进行验证,验证工作量大,降低了MongoDB新功能的交付速度,所以从MongoDB 5.0开始,MongoDB发布的版本将分为Marjor Release(大版本)和Rapid Releases(快速发布版本),其中Rapid Releases作为开发版本提供下载和测试体验,但不建议用在生产环境。
关于mongodb版本和mongodb版本有哪些的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。