非关系型数据库MongoDB(文档型数据库)介绍与使用实例

【MongoDB 】MongoDB 介绍及应用,设计到4个案例 MongoDB 是非关系型数据库,也就是nosql,存储json数据格式会非常灵活,要比数据库mysql/MariaDB更好,同时也能为mysql/MariaDB分摊一部分的流量压力。对于经常读写的数据他会存入内存,如此一来对于热数据的并发性能是相当高的,从而提升整体的系统效率。另外呢,对于非事务的数据完全可以保存到MongoDB中,这些数据往往也是非核心数据。 阅读详情
AI摘要

本文介绍MongoDB的特点与应用场景,并通过实例演示如何进行文档的增删改查、创建索引等操作。

MongoDB介绍

        MongoDB是一种开源的文档型数据库管理系统,它使用类似于JSON的BSON格式(Binary JSON)来存储数据。与传统关系型数据库不同,MongoDB不使用表和行的结构,而是采用集合(Collection)(Mysql表)和文档(Document)(MySql行)的概念来组织数据。

  • 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。
  • 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。
  • Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引

MongoDB的主要特点包括:

1. 强大的灵活性:MongoDB的文档模型允许存储不同结构的数据,使用者可以轻松地添加、修改和删除字段,而无需进行复杂的模式迁移。

2. 高性能:MongoDB支持水平扩展,可以实现高并发和大规模的数据处理。它还提供了索引和查询优化等功能,以提高读取和写入的性能。

3. 高可用性:MongoDB支持主从复制和分片的特性,可以实现数据的备份和故障恢复。当主节点出现故障时,系统可以自动切换为备用节点来提供服务。

4. 丰富的查询语言:MongoDB使用类似于SQL的查询语言来进行数据的查询和聚合操作。同时,它还提供了地理空间查询和全文索引等功能,以满足各种复杂的查询需求。

使用场景

MongoDB是一种非关系型数据库,适用于许多不同的使用场景。以下是一些常见的

网站数据存储:

        实时应用:MongoDB 非常适合需要频繁插入、更新和查询的实时应用程序,比如新闻feed、博客、论坛、评论系统等,其快速的写入速度和高效的查询性能有利于应对高并发访问。

游戏开发:

        游戏用户信息:存储玩家账户、角色属性、装备、积分等数据,内嵌文档结构能很好地满足这类复杂且动态变化的数据需求。

        实时数据分析:游戏事件日志、实时排行榜等场景要求数据库具备快速写入和即时查询的能力。

物流与电商:

        订单管理:订单信息、商品库存、交易历史等,MongoDB 对频繁更新的状态跟踪表现优秀。

        用户行为分析:记录并分析用户浏览、购买、搜索等行为数据。

社交网络:

        用户资料与社交关系:存储用户个人信息、好友列表、消息记录等半结构化数据。

        地理位置服务:利用地理空间索引轻松实现附近的用户、地点查找功能。

物联网(IoT):

        设备数据存储:收集来自各种智能设备的实时或周期性上报的数据,如温度、湿度、状态变化等信息。

        日志记录与分析:处理大量的设备日志数据,进行多维度分析和实时监控。

内容管理系统:

        博客文章、多媒体内容存储:支持大文本、富媒体类型的内容存储,同时方便实现内容标签、分类等关联查询。

视频直播和流媒体:

        用户活动记录:存储用户观看历史、互动行为(如送礼、弹幕)等信息。

        实时统计与计费:对用户活动数据进行实时统计和计费计算。

缓存系统:

        高性能缓存:作为高速缓存层,存储经常访问但不需永久保存或可以容忍短时间丢失的数据。

大数据分析:

        聚合框架:MongoDB 内置了强大的聚合管道功能,可以在数据库层面完成数据预处理和初步分析。

 关键名词

在 MongoDB 中有三个比较重要的名词:数据库、集合、文档!

数据库 (Database)

        在 MongoDB 中,数据库是最顶层的逻辑容器,它包含一组集合(collections)。每个 MongoDB 实例可以包含多个数据库,而且数据库之间相互独立,互不影响。

集合 (Collection)

        集合类似于关系型数据库中的表,它是 MongoDB 中存储文档的容器。集合中的文档不需要预先定义 schema(模式),也就是说,同一个集合中的文档可以有不同的字段结构。每个集合中的文档都有唯一的 _id 字段作为主键标识符。例如,users 或 orders 都可以是集合名,它们分别存储用户信息或订单数据。

文档 (Document)

        文档是 MongoDB 中的基本数据单元,它对应于关系型数据库中的行。文档是以 BSON(Binary JSON)格式存储的数据结构,类似于 JSON 对象,支持嵌套结构和数组。每个文档包含多个键值对,键为字符串,值可以是各种数据类型,包括其他文档、数组和其他复杂结构。例如,一个用户文档可能如下所示:

MongoDB 使用 

引用依赖包

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
        </dependency>

配置文件配置mongodb资料(.property文件)

# MongoDB连接信息
spring.data.mongodb.host = 192.168.23.27
spring.data.mongodb.port = 27017
spring.data.mongodb.database = mall
spring.data.mongodb.auto-index-creation = true

准备对象Person

@Document(collection = "person") // 指定集合名称,就是类似mysql的表,如果不指定就以类名称作为集合名称
@Data
public class Person {
    @Id // 文档id, 很重要,类似mysql表的主键
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    /**
     * 创建一个10秒之后文档自动删除的索引 结合 spring.data.mongodb.auto-index-creation = true 一起使用
       创建一个10秒之后文档自动删除, 类似 redis ttl
注意:这个字段必须是date类型或者是一个包含date类型值的数组字段,一般我们使用date类型;

     */
    @Indexed(expireAfterSeconds=10)
    private LocalDateTime createTime;
}

新增文档 

 @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    /**
     * 插入文档
     */
    @Test
    void insert() {
        Person person =new Person();
        person.setId(20530712L);
        person.setName("张三");
        person.setAge(26);
        mongoTemplate.insert(person);

    }
    /**
     * 自定义集合,插入文档
     */
    @Test
    public void insertCustomCollection() throws Exception {
        Person person =new Person();
        person.setId(20530712L);
        person.setName("张三");
        person.setAge(26);
        person.setCreateTime(LocalDateTimeUtil.now());
        mongoTemplate.insert(person, "custom_person");
    }
    /**
     * 批量插入文档
     */
    @Test
    public void insertBatch() throws Exception {
        List<Person> personList = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i < 5; i++) {
            Person person =new Person();
            person.setId((long) i);
            person.setName("张三"+i);
            person.setAge(26);
            person.setCreateTime(LocalDateTimeUtil.now());
            personList.add(person);

        }

       //mongoTemplate.insert(personList, "custom_person");
        mongoTemplate.insertAll(personList);
    }
    /**
     * 存储文档,如果没有插入,否则更新
     * 在存储文档的时候会通过主键 ID 进行判断,如果存在就更新,否则就插入
     */
    @Test
    public void save() throws Exception {
        Person person =new Person();
        person.setId(1L);
        person.setName("张三33");
        person.setAge(26);
        person.setCreateTime(LocalDateTimeUtil.now());
        mongoTemplate.save(person);
    }

修改文档

 @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    /**
     * 更新文档,匹配查询到的文档数据中的第一条数据
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void update1() throws Exception {
     
        //更新条件
        Query query= new Query(Criteria.where("id").is(2));

        //更新值
        Update update= new Update().set("name", person.getName()).set("age", 32);

        //更新查询满足条件的文档数据(第一条)
        UpdateResult result =mongoTemplate.updateFirst(query, update, Person.class);
        System.out.println("更新条数:" + result.getMatchedCount());
    }
    /**
     * 更新文档,匹配查询到的文档数据中的所有数据
     */
    @Test
    public void updateMany() throws Exception {

        //更新年龄大于等于32的人
        Query query= new Query(Criteria.where("age").gte(18));

        //更新姓名为 “我成人了”
        Update update= new Update().set("name", "我成人了");

        //更新查询满足条件的文档数据(全部)
        UpdateResult result = mongoTemplate.updateMulti(query, update, Person.class);
        System.out.println("更新条数:" + result.getMatchedCount());
    }

删除文档

@Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    /**
     * 删除符合条件的所有文档
     */
    @Test
    public void remove() throws Exception {
      //删除年龄小于18的所有人
        Query query = new Query(Criteria.where("age").lt(18));
        DeleteResult result = mongoTemplate.remove(query, Person.class);
        System.out.println("删除条数:" + result.getDeletedCount());
    }

    /**
     * 删除符合条件的单个文档,并返回删除的文档
     */
    @Test
    public void findAndRemove() throws Exception {

        Query query = new Query(Criteria.where("id").is(1L));
        Person result = mongoTemplate.findAndRemove(query, Person.class);
        System.out.println("删除的文档数据:" + result);
    }

    /**
     * 删除符合条件的所有文档,并返回删除的文档
     */
    @Test
    public void findAllAndRemove() throws Exception {

        // 使用 in 删除 符合条件的多条文档,并返回
        Query query = new Query(Criteria.where("id").in(1,2,3));
        List<Person> result = mongoTemplate.findAllAndRemove(query, Person.class);
        System.out.println("删除的文档数据:" + result.toString());
    }

查询文档

原生查询

db.getCollection("my_person").find({ name: /^张/ ,name: /大$/})


db.getCollection("my_person").find({ name: /^张/,age:{$lte:12}})

Java实现

@Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    /**
     * 查询集合中的全部文档数据
     */
    @Test
    public void findAll()  {
        List<Person> result = mongoTemplate.findAll(Person.class);
        System.out.println("查询结果:" + result.toString());
    }

    /**
     * 查询集合中指定的ID文档数据
     */
    @Test
    public void findById() {
        long id = 2L;
        Person result = mongoTemplate.findById(id, Person.class);
        System.out.println("查询结果:" + result.toString());
    }
    /**
     * 根据条件查询集合中符合条件的文档,返回第一条数据
     */
    @Test
    public void findOne() {
        Query query = new Query(Criteria.where("name").is("张三3"));
        Person result = mongoTemplate.findOne(query, Person.class);
        System.out.println("查询结果:" + result.toString());
    }

    /**
     * 根据条件查询所有符合条件的文档
     */
    @Test
    public void findByCondition() {

        Query query = new Query(Criteria.where("age").gt(18));
        List<Person> result = mongoTemplate.find(query, Person.class);
        System.out.println("查询结果:" + result.toString());
    }
    /**
     * 根据【AND】关联多个查询条件,查询集合中所有符合条件的文档数据
     */
    @Test
    public void findByAndCondition() {
        // 创建条件
        Criteria name = Criteria.where("name").is("张三");
        Criteria age = Criteria.where("age").is(18);
        // 创建条件对象,将上面条件进行 AND 关联
        Criteria criteria = new Criteria().andOperator(name, age);
        // 创建查询对象,然后将条件对象添加到其中
        Query query = new Query(criteria);
        List<Person> result = mongoTemplate.find(query, Person.class);
        System.out.println("查询结果:" + result.toString());
    }
    /**
     * 根据【OR】关联多个查询条件,查询集合中的文档数据
     */
    @Test
    public void findByOrCondition() {
        // 创建条件
        Criteria criteriaUserName = Criteria.where("name").is("张三");
        Criteria criteriaPassWord = Criteria.where("age").is(22);
        // 创建条件对象,将上面条件进行 OR 关联
        Criteria criteria = new Criteria().orOperator(criteriaUserName, criteriaPassWord);
        // 创建查询对象,然后将条件对象添加到其中
        Query query = new Query(criteria);
        List<Person> result = mongoTemplate.find(query, Person.class);
        System.out.println("查询结果:" + result.toString());
    }
    /**
     * 根据【IN】关联多个查询条件,查询集合中的文档数据
     */
    @Test
    public void findByInCondition() {
        // 设置查询条件参数
        List<Long> ids = Arrays.asList(10L, 11L, 12L);
        // 创建条件
        Criteria criteria = Criteria.where("id").in(ids);
        // 创建查询对象,然后将条件对象添加到其中
        Query query = new Query(criteria);
        List<Person> result = mongoTemplate.find(query, Person.class);
        System.out.println("查询结果:" + result.toString());
    }

    /**
     * 根据【逻辑运算符】查询集合中的文档数据
     */
    @Test
    public void findByOperator() {
        // 设置查询条件参数
        int min = 20;
        int max = 35;
        Criteria criteria = Criteria.where("age").gt(min).lte(max);
        // 创建查询对象,然后将条件对象添加到其中
        Query query = new Query(criteria);
        List<Person> result = mongoTemplate.find(query, Person.class);
        System.out.println("查询结果:" + result.toString());
    }
    /**
     * 根据【正则表达式】查询集合中的文档数据
     */
    @Test
    public void findByRegex() {
        // 设置查询条件参数
        String regex = "^张";
        Criteria criteria = Criteria.where("name").regex(regex);
        // 创建查询对象,然后将条件对象添加到其中
        Query query = new Query(criteria);
        List<Person> result = mongoTemplate.find(query, Person.class);
        System.out.println("查询结果:" + result.toString());
    }

    /**
     * 根据条件查询集合中符合条件的文档,获取其文档列表并排序
     */
    @Test
    public void findByConditionAndSort() {
        Query query = new Query(Criteria.where("name").is("张三")).with(Sort.by("age"));
        List<Person> result = mongoTemplate.find(query, Person.class);
        System.out.println("查询结果:" + result.toString());
    }

    /**
     * 根据单个条件查询集合中的文档数据,并按指定字段进行排序与限制指定数目
     */
    @Test
    public void findByConditionAndSortLimit() {
        String userName = "张三";
        //从第5行开始,查询3条数据返回
        Query query = new Query(Criteria.where("name").is("张三"))
                .with(Sort.by("createTime"))
                .limit(3).skip(5);
        List<Person> result = mongoTemplate.find(query, Person.class);
        System.out.println("查询结果:" + result.toString());
    }
    /**
     * 统计集合中符合【查询条件】的文档【数量】
     */
    @Test
    public void countNumber() {
        // 设置查询条件参数
        String regex = "^张*";
        Criteria criteria = Criteria.where("name").regex(regex);
        // 创建查询对象,然后将条件对象添加到其中
        Query query = new Query(criteria);
        long count = mongoTemplate.count(query, Person.class);
        System.out.println("统计结果:" + count);
    }

创建索引

@Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    /**
     * 创建升序索引
     */
    @Test
    public void createAscendingIndex() {
        // 设置字段名称
        String field = "age";
        // 创建索引
        mongoTemplate.getCollection("person").createIndex(Indexes.descending(field));
    }

    /**
     * 根据索引名称移除索引
     */
    @Test
    public void removeIndex() {
        // 设置字段名称
        String field = "age_1";
        // 删除索引
        mongoTemplate.getCollection("person").dropIndex(field);
    }


    /**
     * 查询集合中所有的索引
     */
    @Test
    public void getIndexAll() {
        // 获取集合中所有列表
        ListIndexesIterable<Document> indexList =   mongoTemplate.getCollection("person").listIndexes();
        // 获取集合中全部索引信息
        for (Document document : indexList) {
            System.out.println("索引列表:" + document);
        }
    }

NoSQL文档型数据库之MongoDb的配置与使用 1.NoSQL数据库分为四大类:分别是键值存储数据库,列存储数据库,文档型数据库以及图形数据库。本文主要的记录MongoDb,它是一个基于分布式文件存储的数据库,可以说是非关系型数据库中最像关系型数据库的。主要的介绍,MongoDb的配置以及简单的使用。 2.MongoDb的安装与配置 MongoDb的下载地址:链接: https://pan.baidu.com/s/1geSdtuV 密码: 阅读详情

相关推荐

深入探究MongoDB:从基础到实战,一个全面的指南

MongoDB是一个领先的NoSQL数据库,以其灵活的文档型数据模型、简单的安装和高效的操作而闻名。MongoDB的记录是由字段和值对组成的文档,类似于JSON对象,支持不同字段的文档在同一个集合中,以及线上修改数据模式无需下线​​。它与传统的关系型数据库相比,提供了更加动态和可扩展的解决方案,特别适合大数据和实时应用。 在安装和配置方面,MongoDB提供了简洁的步骤,包括获取安装包、解压、设置系统执行路径、创建数据目录和启动服务​​。操作MongoDB主要通过mongo shell进行,包括连接服务、

oWuChenHua的博客 1316

NoSql文档型数据库——Mongodb

MongoDB是一个。

2301_80412275的博客 1624

数据库系列(1)常见的四种非关系型数据库(NoSQL)

非关系型数据库介绍:mongodb,redis, noe4j

追赶时代的博客 4216

关系型数据库与非关系型数据库、Redis数据库

关系型数据库:实例–>数据库–>表(table)–>记录行(row)、数据字段(column)——》存储数据非关系型数据库:实例–>数据库–>集合(collection) -->键值对(key-value)非关系型数据库不需要手动建数据库和集合(表)。Redis是一个开源的、使用C语言编写的NoSQL 数据库。【非关系型数据库】Redis基于内存运行并支持持久化(支持存储在磁盘),采用**key-value (键值对)**的存储形式,是目前分布式架构中不可或缺的一环。

mikechen1的博客 1万+

【八股】非关系型数据库篇(Redis+ES)

🙂缓存:缓存穿透、击穿、雪崩、双写一致、持久化、数据过期、数据淘汰策略🙂分布式锁:setnx、redisson🙂消息队列、延迟队列、保存token:何种数据类型🙂计数器。

qq_44768318的博客 3847

R语言dlnm包避坑指南:手把手教你配置交叉基矩阵(附温度分层与滞后多项式设置)

本文详细介绍了R语言dlnm包在配置交叉基矩阵时的实用技巧与避坑指南,特别针对温度分层与滞后多项式设置提供了具体参数配置建议。通过解析`crossbasis()`函数的核心参数、温度分析的分层策略以及不同基函数的适用场景,帮助研究者高效构建分布滞后非线性模型,避免常见错误并优化模型性能。

weixin_34094282的博客 401

常见的非关系型数据库有哪些

1. Redis是什么 Redis 是 C 语言开发的一个开源的(遵从 BSD 协议)高性能键值对(key-value)的内存数据库,可以用作数据库、缓存、消息中间件等。 它是一种 NoSQL(not-only sql,泛指非关系型数据库)的数据库。 Redis作为一个内存数据库,具有如下有特点: 性能优秀, 数据在内存中, 读写速度非常快, 并支持10W QPS(每秒查询效率). 单进程单线程, 是线程安全的. 非阻塞I/O多路复用机制, 因为是但线程的,通过跟踪每个I/O流的状态, 来管理多个I/O流

啊策策大数据社区 1万+

UDP协议详解——使用Socket通信

UDP(UserDatagramProtocol)是一个简单的面向消息的传输层协议,尽管UDP提供标头和有效负载的完整性验证(通过校验和),但它不保证向上层协议提供消息传递,并且UDP层在发送后不会保留UDP 消息的状态。因此,UDP有时被称为不可靠的数据报协议。如果需要传输可靠性,则必须在用户应用程序中实现。UDP使用具有最小协议机制的简单无连接通信模型。UDP提供数据完整性的校验和,以及用于在数据报的源和目标寻址不同函数的端口号。它没有握手对话,因此将用户的程序暴露在底层网络的任何不可靠的方面。

qq_3517289697的博客 3385

MongoDB文档型NoSQL数据库:核心知识解析

在当今大数据时代,随着信息量的爆炸式增长,传统的数据库系统在处理海量数据时逐渐显露出其局限性。特别是在处理非结构化数据时,关系型数据库的固定模式难以满足灵活多变的数据存储需求。为了解决这一问题,文档型NoSQL数据库应运而生,其中MongoDB作为其中的佼佼者,以其独特的文档存储方式,为数据存储和查询提供了极大的便利。在众多应用场景中,我们常常遇到需要存储大量非结构化数据的情况,如社交媒体平台、电子商务网站等。

AIHacksCash的博客 1129

命名管道和匿名管道

我们知道进程间是可以通信的。可以达到数据传输、资源共享、事件通知、进程控制等目的。进程间通信主要包括管道、系统IPC,套接字等。 管道分为三种: 普通管道:一是单工,只能单向传输 ,二是仅能在父子进程或者兄弟进程中使用。 流管道:去除了第一种限制,为半双工,可以双向传递, 命名管道:去除了第二种限制 ,可以在很多并不相关的进程 中进行通信。 1、普通管道 int pipe(int f...

ffsiwei的博客 1万+

Rocky Linux 9 远程桌面配置全攻略:从零搭建XRDP服务(含防火墙设置)

本文提供了在Rocky Linux 9上从零开始配置XRDP远程桌面服务的完整指南。详细介绍了系统准备、XRDP服务安装、防火墙与SELinux安全设置、多用户性能优化以及多平台客户端连接实测。重点解决了使用Windows远程桌面协议(RDP)连接Rocky Linux时常见的配置难点与安全问题,帮助用户获得稳定高效的图形化远程访问体验。

vodka的博客 646

NoSQL文档型存储数据库—MongoDB

一、 NoSQL数据库分类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。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。NoSQL 数据库数量很多,但可以划分为如下图所示的 4 大类:键值存储数据库:数据库代表——Redis;列存储数据库:数据库代表——...

跟着阿笨一起玩NET 952

SAP 成本分摊逻辑与案例(含具体数据)

摘要: SAP成本分摊通过**分配(Allocation)与分摊(Assessment)**两种方式,将间接成本中心费用按预设规则(如人数、工时、比例等)结转至直接成本对象。分配保留原始成本要素(如电费、工资),适用于需明细追踪的场景;分摊则打包为次级成本要素(如管理费用),简化核算。实操案例涵盖行政费用分配(按人数)、水电车间分摊(按工时)、机修作业分摊(作业成本法)及内部订单结算,系统通过KSV1/KSU1配置循环规则,KSV5/KSU5执行结转。关键点在于选择匹配业务的分摊基础,合理配置次级成本要素,

金牌架构师 550

【Redis】NoSQL数据库简介

文章目录一、概述二、优点解决CPU以及内存的压力解决IO压力三、适用场景四、不适用场景五、主要数据库1、Memcache2、Redis 3、MongoDB六、分类键值(Key-Value)存储数据库行式存储数据库(大数据) 图关系型数据库文档型数据库分类对比 一、概述 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库。 NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。 不遵循SQL标准 不支

Java领域优质创作者,华为云享专家 1万+

CANOE-介绍 @014-基于CAPL的Someip测试(CANOE 15.0/16.0/17.0)【草稿】发送事件、方法

摘要:本文介绍了使用CANoe 16.0及更高版本配置SOME/IP测试环境的方法,包括硬件连接、工程配置和CAPL代码实现。SOME/IP是一种面向服务的车载通信协议,支持服务发现、事件推送和方法调用。文章详细说明了网络拓扑配置、数据库文件加载等步骤,并提供了CAPL代码示例,展示如何初始化多个应用端点(15个不同端口)和服务实例(73个服务),通过SomeIpOpenLocalApplicationEndpoint和SomeIpCreateProvidedServiceInstance函数实现。配置过程

沿流不止 424

【教程4>第4章>第15节】基于FPGA的costas环的设计构架

目录1.costas环的整体实现结构2. FPGA设计构架3.参考文献 Costas 环是一种用于载波同步的闭环反馈控制系统,主要应用于通信系统中的相干解调。其基本原理是通过鉴相器(Phase Detector,PD)比较接收信号与本地载波信号的相位差,将这个相位差信息经过环路滤波器(Loop Filter,LF)滤波后,去控制数控振荡器(Numerically Controlled Oscillator,NCO)的输出频率和相位,使得本地载波能够跟踪接收信号的载波,最终实现载波同步。我们在《F

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发 567

【数据库】非关系型数据库 之 文档型数据库 MongoDB 的使用

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。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。

沙师弟专栏 4万+

【华为OD机考真题】- 斗地主之顺子(B卷-200分)(Java版)

🔔本文收录于「最新最全华为OD机试真题(Java版)」专栏,手把手带你零基础教学华为OD机试。本题集提供最优题解思路,解题步骤,代码解析,复杂度分析及最优题解源码等,支持多语言题解,助你轻松拿捏OD机考,一举上岸!安利大家关注&&收藏&&订阅!题库正在疯狂收录中,up!up!up!! 🚫提醒:拒绝一切代考/替考,违法必究!专栏所写题库均精心搜集于互联网,经过精心筛选和整理,结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验所撰,欢迎订阅。    💗订阅福利:一次订阅,可永久免费阅读,提供在线答疑解惑,后续题库更新

**My Coding Family** 815

MongoDB 从入门到实践:全面掌握文档型 NoSQL 数据库核心操作

本文系统介绍了MongoDB的核心使用指南,从基础安装到高级应用。主要内容包括:MongoDB官方资源获取与安装配置;数据库、集合和文档的CRUD操作详解;进阶查询技巧(运算符、映射、排序与分页);用户管理与安全认证机制。文章强调生产环境中的安全实践,如开启认证、权限控制和数据备份,并提供了Python连接示例和命令行操作指导。通过掌握这些内容,开发者能够快速上手MongoDB,满足现代应用对非结构化数据存储的需求。

2402_85519509的博客 991

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

非关系型数据库(nosql)介绍

非关系型数据库也叫Nosql数据库,全称是not noly sql。 2009年初,Johan Oskarsson举办了一场关于开源分布式数据库的讨论,Eric Evans在这次讨论中提出了NoSQL一词,用于指代那些非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。Eric Evans使用NoSQL这个词,并不是因为字面上的“没有SQL”的意思,他只是觉得很多经典的关系型数据...

shifengboy的博客 1120

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

MongoDB初识及其重要特性

数据库分类 ​ 数据库是存放数据的仓库,主要分为两种:关系型数据库和非关系型数据库。 ​ 关系型数据库是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系,其通过SQL结构化查询语句来操作数据,其最大优点是可以保持数据的一致性。主流的关系型数据库有Oracle、Mysql、SQL Server等。 ​ 非关系型数据是大量结构化数据存储方法的集合,也称NoSQL(Not Only SQL),是对关系型数据库的补充...

丹丹的后花园 1053
上一篇: @RequestBody、 @RequestParam 、 @PathVariable 和 @Vaild 注解的使用及区别
下一篇: 分布式设计原理——CAP原则
涵冰...
博客等级 码龄4年 2438粉丝 243原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

涵冰...

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值