mongodb查询过程

最新推荐文章于 2024-11-15 16:11:51 发布
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mongo的查询过程，默认是primary模式，也就是从主节点查询。当然也有其他模式。主从模式的有点就是，你总是能读到最新的数据，缺点在于，读写位于同一个节点，负载比较高。
mongo的查询几种模式：

Primary：默认，所有的均从primary的replica set读
primaryPreferred：大多数情况下从primary的replica set读，当其不可用时，从其secondary members读
secondary：所有的读操作均从secondary member读取
SecondaryPreferred：大部分情况下从secondary member读取，当secondary
member不可用时，从primary读取 nearest：从最小网络延时的replica set读取

MongoDB系列之详细查询
jxinlina的博客
01-23 3264
前段时间项目中用到了MongoDB，上一篇文章介绍了MongoDB的增删改查，今天来介绍一下MongoDB更详细的查询语句。
MongoDB教程（十四）：MongoDB查询分析
菜鸟小码的博客
07-19 1477
MongoDB 的查询性能直接影响到应用程序的响应时间和用户体验。查询分析是优化 MongoDB 性能的关键环节，它帮助我们理解查询执行的过程，识别性能瓶颈，并采取措施改进查询效率。本文将通过详细的案例代码和步骤，深入探讨 MongoDB 查询分析的各个方面，包括查询计划、索引使用、性能指标解读以及如何优化查询。
mongodb查询处理流程
DONGYUXIA15810857916的博客
09-25 583
点击查看全文 MyMessageHandler 用于处理客户端的发送的请求消息,如CRUD操作,db命令等. process函数是入口函数,函数主要执行做三件事 1 生成执行的上下文环境OperationContext 2 在1)的上下文环境上,处理这个请求消息 3 应答消息 生成执行环境 globalServiceContext 这是一个ServiceContext类型
mongodb的查询过程
baijiwei的博客
09-28 3778
mongodb的查询过程是一个比较复杂的过程， 从查询语句到查询计划的执行， 中间经历了如下的几个步骤：生成语法树 （matchExpression）； 逻辑优化过程：由MatchExpression 生成 CanoncalQuery； 生成查询计划： 由CanoncalQuery生成QuerySolution和 MultiPlanStage； 生成PlanExecutor； 执行计划 查询过程的
MongoDB集群和安全，以及主从节点的创建
qq_55931917的博客
04-18 990
一主一从 一制裁
MongoDB导出查询结果到文件例子
09-10
本篇文章将深入探讨如何在MongoDB中将查询结果导出到文件，并提供一个具体的示例代码。 首先，我们要了解MongoDB提供的命令行工具，`mongo` shell，它是与MongoDB数据库交互的交互式JavaScript环境。在这个环境中，...
Golang Mongodb模糊查询的使用示例
09-09
通过上述的解释，可以看出在使用Golang进行MongoDB的模糊查询时，虽然基础的查询原理和MongoDB命令行相同，但实际的实现方法存在差异。了解mgo库与原生MongoDB之间的这些差异，对于编写出高效且正确的数据库查询代码...
MongoDB日期查询详解
CVPR收割机的博客
12-04 5897
其中，'gte’表示大于等于，'lte’表示小于等于，'gt’表示大于，'lt’表示小于，'ISODate()'包含了日期数据的时间戳，需要放置在双引号中。
mongodb explain 查看使用索引的名称 mongodb 查询索引
weixin_43102784的博客
11-15 903
索引桶（indexbucket）的大小是有限制的，如果某个索引项超过了它的限制，这个索引项就不会被包含在索引中。结果集在原集合中所占的百分比越大，索引就会越低效，因为使用索引需要进行两次查找：一次是查找索引项，一次是根据索引的指针去查找其指向的文档。对于慢查询来说，它是最重要的诊断工具之一。也就是说，如果在 {“x” : 1} 上有一个索引，在 {“y” : 1} 上有另一个索引，然后在 {“x” : 123, “y” : 456} 上进行查询时，MongoDB 会使用其中一个索引，而不是两个一起使用。
MongoDB主节点的选举原则
抽象的螺旋
04-22 675
MongoDB在副本集中，会自动进行主节点的选举，主节点选举的触发条件： 主节点故障。 主节点网络不可达（默认心态信息为10秒）。 人工干预（rs.stepDown(600)）。 一旦触发选举，就要根据一定规则来选择主节点。 选举规则是根据票数来决定谁获胜： 票数最高，且获得了“大多数”成员的投票支持的节点获胜。 “大多数”的定义为：假设复制集内投票成员时N，则大多数为N/2+1。例如：3个投票成员，则大多数的值是2。当复制集内存活成员数量不足大多数时，整个复制集将无法选举primary，复制集将无法
MongoDB secondary节点
Blue summer的博客
09-27 1455
连接到secondary；读取secondary；从secondary恢复集群
MongoDB干货篇之查询数据
weixin_33763244的博客
08-01 169
在开始之前我们应该先准备数据方便演示，这里我插入的了几条数据，数据如下： db.user.insertMany( [{ name:'jack', age:22, sex:'Man', tags:['python','c++','c'], grades:[22,33,44,55], school:{ name:'shida', c...
mongo read preference读优先级设置
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Gude的专栏
07-29 1万+
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五、mongodb 使用SECONDARY数据恢复故障节点
段帅星的博客
08-31 480
一、集群信息 主机名称 IP地址 系统版本 集群模式 集群角色 mongodb01 192.168.86.11 CentOS Linux release 7.7.1908 replication PRIMARY mongodb02 192.168.86.12 CentOS Linux release 7.7.1908 replication SECONDARY mongodb04 192.168.86.14 CentOS Linux release 7.7.1908 replicat
3. MongoDB高级进阶
来xghuang666的专栏
09-15 685
writeConcern 决定一个写操作落到多少个节点上才算成功。writeConcern 的取值包括：• 0：发起写操作，不关心是否成功；• 1~n(n为集群最大数据节点数）：写操作需要被复制到指定节点数才算成功；• majority：写操作需要被复制到大多数节点上才算成功。发起写操作的程序将阻塞到写操作到达指定的节点数为止默认行为w: “1”默认的writeConcern，数据写入到Primary就向客户端发送确认大多数节点确认模式w: “all”全部节点确认模式j:true。
MongoDB一些规则
一入编程深似海
08-02 580
MongoDB命名规范 不能是空字符串 不能含有.、''、*、/、\、<、>、:、?、$、\0。建议只使用ASCII码中字母和数字 数据库名区分大小写 数据库名长度最多为64字节 集合名不能包含\0字符，这个字符表示集合名的结束 集合名不能是空字符串"" 集合名不能使用系统集合的保留前缀"system." 集名名中不建议包含字符'$'，虽然很多驱动程序可以支持包含此字符...
MongoDB分布式原理以及read-preference和readConcern解决读写一致性问题
无界编程
04-20 3951
MongoDB词汇表： https://docs.mongodb.com/manual/reference/glossary/#term-replica-set 几个重要概念： primary In areplica set, the primary is the member that receives all write operations. SeePrimary. 在副本集中...
搭建高可用mongodb集群（二）—— 副本
Lanceyan
12-30 1804
在上一篇文章《搭建高可用MongoDB集群（一）——配置MongoDB》 提到了几个问题还没有解决。 主节点挂了能否自动切换连接？目前需要手工切换。主节点的读写压力过大如何解决？从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝，从节点压力会不会过大？数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展？ 这篇文章看完这些问题就可以搞定了。NoSQL的产生就是为了解决大数据量、高扩展性、高性能、灵活数
MongoDB查询加密
最新发布
03-26
### MongoDB 查询加密方法及实现方式 MongoDB 提供了一种称为 **Queryable Encryption** 的技术来支持查询加密的功能[^3]。这种技术允许客户端在不解密的情况下对加密的数据执行复杂的查询操作，从而增强了数据的安全性和隐私保护。 以下是关于 MongoDB 查询加密的具体方法及其实现方式： #### 1. 可查询加密的工作原理 可查询加密的核心在于能够在加密后的数据上运行查询逻辑而不需要解密原始数据。这通过一种特殊的加密算法实现，该算法能够保留某些明文属性以便于索引和匹配。此过程完全发生在客户端侧，服务器端仅接收并处理已加密的查询和数据。 #### 2. 实现步骤概述 虽然不能使用诸如“首先”这样的引导词，但为了清晰表达流程，这里按照逻辑顺序描述各部分功能： - **启用 Client-Side Field Level Encryption (CSFLE)** CSFLE 是 MongoDB 中用于字段级加密的技术之一。它依赖于 AWS KMS 或 Azure Key Vault 等外部密钥管理系统存储加密所需的主密钥。 - **配置自动加密规则** 自动加密规则定义哪些集合中的特定字段应被加密以及采用何种模式（随机化或确定性）。这些设置通常记录在一个 JSON 文件中，并由驱动程序读取应用。 - **安装必要的库和支持版本** 使用最新版官方支持的 MongoDB 驱动程序，比如 Python 的 `pymongo` 版本 >= 3.12 ，因为它们包含了对 CSFLE 和 Queryable Encryption 的原生支持[^4]。 #### 3. 示例代码展示 下面给出一段基于 PyMongo 库实现带有多关键字模糊查询的例子，尽管这不是严格意义上的加密查询演示，但它展示了如何构建灵活高效的搜索条件结构： ```python from pymongo import MongoClient import re client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client['test_database'] collection = db['items'] keywords = ['apple', 'banana'] # 多个关键词列表 regex_patterns = [re.compile(f'.*{kw}.*') for kw in keywords] query = {'$or': [{'name': pattern} for pattern in regex_patterns]} results = collection.find(query) for result in results: print(result) ``` 上述脚本片段利用正则表达式对象创建动态匹配路径，最终组合成复合 OR 条件传递给 MongoDB 进行检索。 需要注意的是，在实际部署生产环境中之前，请务必测试整个系统的兼容性和性能表现，尤其是当引入额外层如加密时可能会带来一定开销。 ---
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