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最新推荐文章于 2025-12-14 16:31:14 发布
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#云计算

参考：
https://www.mongodb.com/zh-cn/docs/manual/tutorial/configure-a-hidden-replica-set-member/

MongoDB 复制集节点类型详解
My_wife_QBL的博客
07-23 1186
主节点是复制集中唯一的节点，负责处理所有的写操作。它将接收到的写请求应用到其数据集中，并将这些操作记录到操作日志（oplog）中，以便副节点进行复制。副节点是复制集中的成员，负责复制主节点的数据并提供读取服务。可以有多个副节点，这样可以分担主节点的读取负载。仲裁节点是一种特殊类型的节点，它不存储数据，但参与选举过程。仲裁节点的主要作用是在主节点不可用时，帮助维持复制集的选举机制。隐藏节点是另一种特殊类型的副节点，它不参与选举，也不向应用程序提供读取服务。隐藏节点通常用于特定的场景，如备份或分析。
[Mongodb 5.0]配置副本集中的节点为隐藏节点
无bug无江湖
05-13 1916
副本集中的隐藏节点（Hidden members）是一个不能成为Primary节点并且在客户端不可见【1】的节点。隐藏节点虽然不能参加选举成为一个Primary节点，但是它可以参与投票。
MongoDB——索引属性之隐藏索引（Hidden Indexes）
小志的博客
05-05 1323
目录一、MongoDB官网地址二、隐藏索引（Hidden Indexes）的概述三、隐藏索引（Hidden Indexes）的语法四、隐藏索引（Hidden Indexes）的示例4.1、数据准备4.2、创建隐藏索引并测试查询是否使用到索引4.3、取消创建的隐藏索引并测试查询是否使用到索引 一、MongoDB官网地址 MongoDB官网地址：https://www.mongodb.com/docs/manual/core/index-single/ 二、隐藏索引（Hidden Indexes）的概述
Mongodb复制集群与选举
RunTimeExcepti0n的博客
09-15 494
Mongodb复制集群部署
Mongodb
qq_41893505的博客
10-09 1482
MongoDB 提供了丰富的数据类型，以便应对各种存储需求。常用的类型包括字符串、数字、布尔值、数组和对象，而像 ObjectId、Date、Binary Data 等特殊类型也在特定的场景中非常有用。MongoDB关系型数据库说明数据库 (Database)数据库 (Database)逻辑上的数据存储容器集合 (Collection)表 (Table)文档的容器，不强制要求固定的结构文档 (Document)行 (Row)数据记录，每条记录可以有不同的字段字段 (Field)
MongoDB详解
一坨小橙子的博客
05-04 1832
MongoDB概述（MongoDB定义、特点（文档、集合、数据库、数据模型））、安装配置MongoDB（Windows安装、Linux安装）、MongoDB基本操作及增删改查（登录数据库、查看数据库、选择数据库、查看集合、创建删除集合等、增删改查操作）、MongoDB数据存储类型数字、字符串、正则表达式、数组、日期、内嵌文档、MongoDB中的索引（创建、查看、删除索引）、副本集的配置与操作）
MongoDB实战
如无必要勿增实体
01-27 3076
作用在一个或几个集合上；对集合中的数据进行的一系列运算；将这些数据转化为期望的形式；从效果而言，聚合框架相当于 SQL 查询中的GROUP BY、LEFT OUTER JOIN、AS等。索引是一种用来快速查询数据的数据结构。B+Tree就是一种常用的数据库索引数据结构，MongoDB 采用B+Tree 做索引，索引创建在colletions上。MongoDB不使用索引的查询，先扫描所有的文档，再匹配符合条件的文档。使用索引的查询，通过索引找到文档，使用索引能够极大的提升查询效率。
MongoDB4.4版本源码部署分片集群
weixin_39595901的博客
10-13 518
MONGODB
MongoDB索引详解
Zhuxiaoyu_91的博客
12-02 1935
索引是一种用来快速查询数据的数据结构。B+Tree就是一种常用的数据库索引数据结构，MongoDB采用B+Tree 做索引，索引创建在colletions上。MongoDB不使用索引的查询，先扫描所有的文档，再匹配符合条件的文档。 使用索引的查询，通过索引找到文档，使用索引能够极大的提升查询效率。
MongoDB 面试题
m0_v648374的博客
09-05 1833
MongoDB的聚合函数用于对文档进行分组和汇总操作，支持对数据进行复杂计算和处理。聚合函数对于数据分析和统计非常有用，通过数据分组可以更快的获取收集数据中的关键信息。聚合函数可以支持多个匹配条件，同时也可以支持分组计算，并提供了丰富可运算算法和运算符支持。它是当前备份集群(replica set)中负责处理所有写入操作的主要节点/成员。在一个备份集群中，当失效备援(failover)事件发生时，一个另外的成员会变成primary。Seconday从当前的primary上复制相应的操作。
# mongodb_基础到进阶 -- MongoDB 高级--MongoDB 集群部署与安全性（三）
段子手168的博客
08-02 776
# mongodb_基础到进阶 -- MongoDB 高级--MongoDB 集群部署与安全性（三） 11 分片概念&架构目标 12 分片第一套和第二套副本集搭建 13 配置副本集搭建 14 初始化三套副本集
【传统自建idc和云计算的比较】
一起学习
12-14 582
虽然你问的是“私有云 vs 自建IDC”，但在实际规划中，私有云更多是。
【云计算和云原生】
一起学习
12-14 305
云计算（Cloud Computing），说白了就是：把「服务器、存储、网络等 IT 资源」做成像水电一样的服务，通过网络按需提供。想要一台服务器 → 在控制台点几下就有（虚拟机 / 容器主机）想要存储空间 → 申请对象存储、块存储想要数据库、中间件 → 直接用云上的托管服务用多少资源付多少钱，不用的时候可以释放掉公有云：阿里云、华为云、腾讯云、AWS、Azure 等私有云 / 专有云：部署在企业自有机房内部的云平台混合云：公有云 + 私有云 + 传统数据中心的组合。
校园点餐系统小程序CS_32293修改(1).docx
12-14
校园点餐系统小程序CS_32293修改(1)
存在摩擦下用于机械存储的弹簧质量模型。.zip
12-14
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究[蚂蚁算法求解]（Matlab代码实现）
12-14
基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究[蚂蚁算法求解]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于全局路径的无人地面车辆横向避让路径规划展开研究，提出采用蚂蚁算法（蚁群优化算法）进行路径求解，并通过Matlab代码实现仿真验证。研究聚焦于无人车在复杂环境中根据全局路径信息实现动态避障与横向调整的路径规划问题，利用蚂蚁算法的寻优能力寻找满足安全性、平滑性和行驶效率的最优避让路径。文中详细阐述了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析过程，展示了该方法在路径规划中的有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定自动化、控制工程或计算机相关背景，熟悉Matlab编程，从事智能车辆、路径规划或优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决无人地面车辆在已知全局路径下的局部动态避障问题；②学习并应用蚂蚁算法于实际路径规划任务中；③掌握Matlab环境下路径规划算法的建模与仿真方法； 阅读建议：建议读者结合提供的M
前端分析-202307110078910
最新发布
12-14
前端分析-202307110078910
档案管理系统_g2p7x--论文_springbootg2p7x数据库文档.doc
12-14
档案管理系统_g2p7x--论文_springbootg2p7x数据库文档
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
12-14
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，通过Matlab代码实现两种定位方法的仿真与性能分析。文中详细介绍了UWB（超宽带）单独定位及融合IMU（惯性测量单元）的组合定位原理，重点比较了二者在定位精度、稳定性、抗干扰能力等方面的差异。研究利用Matlab平台构建仿真环境，对定位算法进行建模、参数设置、数据处理与结果可视化，帮助读者深入理解不同定位技术的优缺点及其适用场景。此外，文档还提供了完整的代码实现路径，便于复现实验结果。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、导航系统、物联网或无线传感网络相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生及以上学历或工作1-3年的研发人员； 使用场景及目标：①用于学术研究中UWB与UWB-IMU融合定位算法的性能对比分析；②支持课程设计、毕业设计或科研项目中定位系统的仿真验证；③为目标跟踪、室内导航、智能机器人等应用场景提供技术选型参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段运行并调试，重点关注数据融合算法（如EKF）在UWB-IMU中的应用，同时对比单一UWB定位的误差表现，深入理解多传感器融合带来的精度提升机制。
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