MONGODB 5.0 IS UP 有什么新鲜的 MONGODB的时序数据库

最新推荐文章于 2025-06-25 10:59:08 发布
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MongoDB 作为NOSQL N0.1 也作为数据库业界不可缺少的一员, 最新的5.0已经可以开始使用了. 不过最近时序数据库可不怎么太平, 时序性数据库在机器学习, AI 学校, 以及物联网上都会有所作为, 尤其汽车自动驾驶以及工控,如化工,医药机器设备的数据记录, 天气数据的采集与记录.  MONGODB 开始要侵入这个板块, 对别的时序性数据库 可是一个 "好消息".

关于MONGODB 可以在那些应用场景中工作,可以去看看MONGODB , 唐建法,唐老师的视频. 基本上MONGODB 可以应用的场景已经非常多了.

下面就让这个小哥来带我们来看看MONGODB5.0 关于时间序列方面的优化和进步. 看来时序数据库的竞争还蛮激烈的.

基于目前的时序数据库的服务的领域,物联网, 自动驾驶, 以及金融电子货币的加密等领域都需要时序数据库的帮助.

基于时序数据库目前的大部分产品都有如下的问题或者说相关的挑战

基于MONGODB的特点对比传统的数据库有以上的有点, 1 无结构化的设计模式,更加的灵活, 平台整合的模式,数据可以是任意形式的KEY VALUE 数据模式,并且基于MONGODB 底层的设计,在性能上面是有保证的,在数据的分析和聚合方面MONGODB 也有自己独特的方式. 这些都是传统时序数据库所不能比拟的.

根据小哥的演示,建立一个时序的集合非常方便,给出集合的名字,以及这个集合是时序性的数据模式即可,数据的插入等等与MONGODB 本身的数据插入无差别.

对于时序性的数据库表，时间的粒度在MONGODB 的时序性的collection中是可以改变的.默认采用的是以秒为单位的方式来进行数据的接收

这样的好处是可以将数据进行集合化,例如我们关心的力度是分钟,则在59秒内的数据都算这一分钟的数据,便于统计分析.

同时还不要忘记MONGODB 中对于过期数据的一个功能,定期删除过期数据的方法.

那么对于数据的汇聚和分析等等,如果采用传统的数据库的方式可能需要二次开发来进行一组数据的最大值,最小值以及一些其他的类型的计算如平均值等等

在mongodb中 由于采用的是无结构的方式则这些都可以在MONGODB 中方便的表达和记录. 如上图MOGNODB 可以在control 里对于这一段时间的数据进行一些常用的值的计算和记录.

对于粒度中记录的数据的限制来看, 一个粒度(如秒为粒度), 最大可以记录1000个测量值, 数据大小为4MB之内. 

那么MONGODB 时序性colleciton的主要的优点或者说特点是什么

1  支持非顺序的数据

2  结构与架构灵活

3  有效的存储无结构的数据

4  查询速度的性能的保证

同时MONGODB 还在5.0添加了一些功能函数来对应5.0 中提出的时序性数据库数据的聚合计算.

这样优化后的结果很明显,对于MONGODB 的时序性的collection 来说,查询和聚合查询的速度很快.

对于MONGODB时序性collection来说, 相关的一些操作的功能如已经存在的日期的数据的添加和减少,对比数据的不同.

以上就是MONGODB 5.0  timeseries collection 的 mongodb live 的内容.

作为NOSQL 数据库, 也开始涉及更多的领域,这无疑对于已经很混乱的时序性数据的"战场", 又添加了一位"强壮"的战士.

但这位战士和其他的时序性数据库不同的地方也很明显,就是对开发人员"天马行空" 的行为的支持, 这点无疑那就是一个 强有力的加分项.

技术分享| MongoDB时间序列集合
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05-12 2719
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06-23 2222
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前言：7 月 13 号, MongoDB 发布了大版本 5.0, 官方 Release Note 在这里: docs.mongodb.com/manual 本文由社区成员肖贝贝在14号发布于知乎上，他选择了一些亮眼的特性介绍给大家。文末我们还给大家介绍了两个MongoDB岗位，以及MongoDB 5.0新特性在线研讨会入口，欢迎关注！ 时序集合: 版本核心功能 在创建集合时, 可以指定此集合为时序集合, 一个创建命令如下: db.createCollection( "wea.
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### MongoDB时序的设计与应用 #### MongoDB新特性——时序集合概述 MongoDB 5.0引入了一项重要新特性——时序集合（Time Series Collections），这一特性旨在为物联网（IoT）、金融交易记录以及监控数据等场景提供...
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本文旨在全面分析MongoDB数据库在物联网领域的应用价值和技术优势。我们将从技术原理到实际应用，系统性地探讨MongoDB如何满足物联网场景下的数据存储、处理和分析需求。本文首先介绍物联网数据的特点和挑战，然后深入分析MongoDB的核心特性如何应对这些挑战。接着我们将探讨MongoDB在物联网场景下的架构设计、性能优化策略，并通过实际案例展示其应用。最后讨论未来发展趋势。物联网(IoT): 通过网络互联的物理设备系统，能够收集和交换数据MongoDB: 一种开源的文档型NoSQL数据库时间序列数据。
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MongoDB is a document database where you can store data directly in JSON format. It is very simple to start and create an application using MongoDB. Yet it is a powerful tool.MongoDB是一个文档数据库，您可以在其中直接以...
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注：本案例来自MongoDB官方教程PPT，也是一个非常典型的CASE，故此翻译，并结合当前MongoDB版本做了一些内容上的更新。 本案例非常适合与IoT场景的数据采集，结合MongoDB的Sharding能力，文档数据结构等优点，可以非常好的解决物联网使用场景。 需求 案例背景是来自真实的业务，美国州际公路的流量统计。数据库需要提供的能力： 存储事...
MongoDB 5.0 来了，原生时序、版本化 API 新特性悉数登场
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作者 | 伍杏玲出品 | 优快云云计算（ID：优快云cloud）据 DB-Engines 数据库最新 7 月流行度排行榜显示，前五名十分稳定：Oracle、MySQL、Microsof...
Python全栈（十）Django框架之8.外键约束和查询操作
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09-19 1233
两个表之间可以通过外键建立联系；插入数据时应保证数据在父模型中存在；ORM可以简化外键数据查询；不同app之间建立外键关系需要添加app名；存在自关联外键时，to参数为self或模型名；删除存在外键关系的父模型数据有多种方式，包括级联、受保护、设为空值等操作。exact用于精确查询，iexact使用like；contains用于模糊查询且区分大小写，icontains不区分，get和filter有区别；in用于查询值是否在某个容器中；比较包括大小和范围；日期和时间查询包括date、year和time。
现在需要根据所选的用户ID删除数据库中的对应数据
03-12
<think>好的，用户现在需要根据所选的用户ID删除数据库中的对应数据。之前的对话中，我已经介绍了前端删除功能的实现，包括确认弹窗、异步请求和结果处理。现在用户可能想了解后端如何配合这个前端功能，实现数据库的删除操作。 首先，我需要确定用户的技术背景。他们可能正在开发一个完整的Web应用，前端已经处理了删除的交互，现在需要后端的具体实现。用户可能对后端开发不太熟悉，或者想确认他们的实现是否正确。 用户的问题涉及到数据库操作，所以需要分步骤讲解后端的处理流程。可能的步骤包括接收请求、验证参数、执行删除、处理结果和返回响应。此外，安全性和错误处理也是关键点，比如防止SQL注入、权限验证等。 用户可能没有提到的深层需求包括数据安全，比如是否需要软删除而非物理删除，或者删除后是否有其他关联数据需要处理。此外，用户可能关心如何确保只有授权用户才能执行删除操作，比如检查用户权限或登录状态。 需要考虑到不同后端语言和数据库的可能差异，所以应该给出通用的实现思路，同时举例说明，比如使用Java Spring Boot和MySQL，或者Node.js和MongoDB。同时，要提醒用户根据实际技术栈调整代码。 另外，之前提到前端使用POST方法，但RESTful规范中删除应该用DELETE方法，这里可能需要指出，确保前后端方法一致。还要强调参数校验的重要性，比如检查用户ID是否存在、是否有效，防止无效请求或恶意输入。 错误处理部分，需要涵盖数据库操作失败的情况，如捕获异常并返回合适的错误码和消息。同时，事务处理可能也是必要的，特别是当删除操作涉及多个表时，需要保证数据的一致性。 最后，测试建议也很重要，比如使用Postman测试接口，或编写单元测试。日志记录可以帮助后续排查问题，这也是一个值得提及的点。 总结下来，用户需要一个清晰的后端实现指南，确保他们的删除功能在前后端协同下安全可靠地运行。需要分步骤讲解，涵盖参数校验、安全措施、数据库操作、响应处理和错误处理，并提供示例代码和最佳实践建议。</think>要实现根据用户ID删除数据库数据的完整流程，需要前后端协同工作。以下是分步骤技术实现方案： ### 一、技术架构示意图 ``` [前端] --HTTP请求--> [后端] --SQL命令--> [数据库] ↖ 响应结果 ↙ ↖ 操作反馈 ↙ ``` ### 二、后端实现关键步骤（以Java Spring Boot + MySQL为例） #### 1. 定义RESTful API接口 ```java @DeleteMapping("/users/{userId}") public ResponseEntity<Map<String, Object>> deleteUser( @PathVariable String userId, @RequestHeader("Authorization") String token) { // 后续步骤在此实现 } ``` #### 2. 参数验证阶段 ```java // 验证用户ID格式 if(!userId.matches("^[a-fA-F0-9]{8}-[a-fA-F0-9]{4}-4[a-fA-F0-9]{3}-[89aAbB][a-fA-F0-9]{3}-[a-fA-F0-9]{12}$")) { return ResponseEntity.badRequest().body( Map.of("code", 400, "message", "非法用户ID格式") ); } // 鉴权验证（示例使用JWT） try { JWTVerifier verifier = JWT.require(Algorithm.HMAC256(secret)).build(); DecodedJWT jwt = verifier.verify(token.replace("Bearer ", "")); } catch (JWTVerificationException e) { return ResponseEntity.status(401).body( Map.of("code", 401, "message", "身份凭证无效") ); } ``` #### 3. 数据库操作阶段 ```java @Transactional public int deleteUser(String userId) { String sql = "UPDATE users SET deleted = 1 WHERE user_id = ? AND deleted = 0"; try (Connection conn = dataSource.getConnection(); PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)) { pstmt.setString(1, userId); // 使用预编译防止SQL注入 return pstmt.executeUpdate(); } catch (SQLException e) { log.error("数据库操作异常: {}", e.getMessage()); throw new DataAccessException("数据库操作失败"); } } ``` #### 4. 响应处理阶段 ```java int affectedRows = userService.deleteUser(userId); Map<String, Object> response = new HashMap<>(); if(affectedRows > 0) { response.put("code", 200); response.put("message", "删除成功"); return ResponseEntity.ok(response); } else { response.put("code", 404); response.put("message", "用户不存在或已被删除"); return ResponseEntity.status(404).body(response); } ``` ### 三、安全增强措施 1. **操作日志记录**： ```java @Aspect @Component public class DeleteLogAspect { @AfterReturning( pointcut = "@annotation(com.example.annotation.AdminOperation)", returning = "result" ) public void logOperation(JoinPoint joinPoint, Object result) { // 记录操作者、时间、IP等信息 } } ``` 2. **速率限制**（使用Guava RateLimiter）： ```java private final RateLimiter deleteLimiter = RateLimiter.create(5.0); // 每秒5次 @DeleteMapping("/users/{userId}") public ResponseEntity<?> deleteUser(...) { if(!deleteLimiter.tryAcquire()) { return ResponseEntity.status(429).body( Map.of("code", 429, "message", "操作过于频繁") ); } // ...原有逻辑 } ``` ### 四、数据库优化建议 1. **索引优化**： ```sql ALTER TABLE users ADD INDEX idx_user_id_deleted (user_id, deleted); ``` 2. **外键约束处理**（如果存在关联数据）： ```sql ALTER TABLE orders ADD CONSTRAINT fk_user_id FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE SET NULL; ``` ### 五、全流程时序图 ```plaintext 用户界面 │ ↓ 点击删除 前端应用 │ ↓ 发送DELETE /users/{id} 后端服务 │ ↓ 验证参数→鉴权→限流 数据库 │ ↓ 执行事务→返回结果 后端服务 │ ↓ 记录日志→包装响应 前端应用 │ ↓ 更新UI/显示提示 用户界面 ``` ### 六、测试方案建议 1. **单元测试用例**： ```java @Test void testDeleteUser() { // 正常删除 mockMvc.perform(delete("/users/123e4567") .header("Authorization", "valid_token")) .andExpect(status().isOk()); // 重复删除 mockMvc.perform(delete("/users/123e4567") .header("Authorization", "valid_token")) .andExpect(status().isNotFound()); // 无效token mockMvc.perform(delete("/users/123e4567") .header("Authorization", "invalid_token")) .andExpect(status().isUnauthorized()); } ``` 2. **压力测试脚本**（使用JMeter）： ``` Thread Group: 100并发用户 ↓ HTTP Request: DELETE /users/{id} ↓ Response Assertion: 验证200/404状态码 ``` 建议根据实际业务需求选择物理删除或逻辑删除（设置deleted标志位），后者更适合需要保留操作记录的场景。同时建议定期归档已删除数据，避免主表膨胀影响查询性能。
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