MogoDB 3.4新功能
Mongodb新版配置文件详解（转载）
Mongodb新版配置⽂件详解（转载）mongod.conf$ vi /etc/mongod.conf⼿册进程管理processManagement:fork: true # fork and run in backgroundpidFilePath: /var/run/mongodb/mongod.pid # location of pidfile名称说明fork运⾏在后台pidFilePath PID ⽂件路径⽹络net:port: 27017bindIp: 127.0.0.1 # Listen to local interface only, comment to listen on all interfaces.名称说明port端⼝bindIp绑定外⽹ op 多个⽤逗号分隔maxIncomingConnections进程允许的最⼤连接数默认值为 65536wireObjectCheck当客户端写⼊数据时检测数据的有效性 (BSON) 默认值为 trueipv6默认值为 false存储storage:dbPath: /var/lib/mongojournal:enabled: true# engine:# mmapv1:# wiredTiger:名称说明dbPath mongod 进程存储数据⽬录，此配置仅对 mongod 进程有效indexBuildRetry当构建索引时 mongod 意外关闭，那么再次启动是否重新构建索引；索引构建失败，mongod 重启后将会删除尚未完成的索引，但是否重建由此参数决定。
默认值为 true。
repairPath配合 --repair 启动命令参数，在 repair 期间使⽤此⽬录存储临时数据，repair 结束后此⽬录下数据将被删除，此配置仅对 mongod 进程有效。
不建议在配置⽂件中配置，⽽是使⽤ mongod 启动命令指定。
engine存储引擎类型，mongodb 3.0 之后⽀持 “mmapv1”、“wiredTiger” 两种引擎，默认值为“mmapv1”；官⽅宣称wiredTiger 引擎更加优秀。
MongoDB数据库的特性与应用场景分析
MongoDB数据库的特性与应用场景分析概述：MongoDB是一种非关系型数据库，以提供高性能、易扩展性和灵活性为特点。
本文将探讨MongoDB的特性以及其在不同应用场景中的应用。
一、特性分析1. 面向文档的数据模型：MongoDB使用面向文档的数据模型，将数据以BSON（一种类似于JSON的二进制表示）文档的形式存储在集合（类似于关系数据库中的表）中。
这种数据模型使得MongoDB能够存储和处理复杂的数据结构，并且非常适合处理大量和变化的数据。
2. 高性能和可扩展性：MongoDB的设计目标之一是提供高性能的数据访问，它采用了内存映射机制和基于B树的索引结构，能够快速响应查询，并且支持水平扩展，可以通过添加服务器节点来增加存储和处理能力。
3. 非结构化数据存储：传统关系数据库在处理非结构化数据时存在一些限制，而MongoDB能够存储和处理任意的数据类型和结构。
这使得MongoDB非常适合处理半结构化和非结构化的数据，如日志、文本文档和多媒体文件等。
4. 强大的查询功能：MongoDB提供了丰富的查询功能，包括全文搜索、范围查询、正则表达式查询等。
此外，它还支持地理空间查询，能够方便地处理地理位置数据。
5. 数据安全性：MongoDB支持数据的复制和故障恢复，通过复制集和分片集群，可以确保数据的高可用性和容错性。
此外，MongoDB还支持数据加密、访问控制和权限管理，保护数据库的安全性。
6. 数据集群和分布式处理：MongoDB能够通过水平扩展来处理大规模数据集，支持数据的分布式存储和处理。
它可以根据需求自动将数据分片，并且提供了分片键和标签的灵活定义，以便于数据的分布和管理。
二、应用场景分析1. 大数据和实时分析：MongoDB的高性能和可扩展性使得它成为大数据处理和实时分析的理想选择。
它能够快速导入和处理海量数据，并且能够支持复杂的查询和聚合操作，提供高效的数据分析和挖掘功能。
2. 内容管理与博客平台：使用MongoDB可以方便地存储和管理大量的博客文章和其他类型的内容。
mongodb数据库使用场景
mongodb数据库使用场景
MongoDB 数据库适用于以下场景：
1. 大数据量、高速读写：MongoDB 支持水平扩展，能够处理
大量数据和高并发请求。
2. 非结构化数据：MongoDB 是一种文档数据库，不需要事先
定义数据模式，适用于存储不规则、变化频繁的数据。
3. 实时分析和日志处理：通过使用 MongoDB 的聚合和MapReduce 功能，可以对大量实时数据进行分析和处理。
4. 高可用性和灾备方案：MongoDB 支持主从复制和分片技术，提供了高可用性和数据冗余。
5. 内容管理系统：MongoDB 的文档模型适合存储和管理大量
的非结构化内容，如文章、图片和视频等。
6. 社交媒体应用：MongoDB 支持快速读写操作和灵活的数据
模型，适用于处理用户生成的内容和社交媒体数据。
7. IOT（物联网）应用：MongoDB 能够存储和处理大量的传
感器数据和设备状态信息。
8. 缓存管理：MongoDB 支持快速写入和读取数据，可以用于
缓存系统。
9. 日志存储：MongoDB 支持高性能的写入操作，适合存储大量的日志数据。
10. 时序数据管理：MongoDB 支持按时间顺序存储和查询数据，适用于物联网、金融和日志等领域的时序数据管理。
mongodb的配置文件详解（）
mongodb的配置⽂件详解（）以下页⾯描述了MongoDB 4.0中可⽤的配置选项。
有关其他版本MongoDB的配置⽂件选项，请参阅相应版本的MongoDB⼿册。
配置⽂件您可以使⽤配置⽂件在启动时配置和实例。
配置⽂件包含与命令⾏选项等效的设置。
请参阅。
使⽤配置⽂件可以简化管理和选项，尤其适⽤于⼤规模部署。
您还可以向配置⽂件添加注释以解释服务器的设置。
在Linux上，/etc/mongod.conf使⽤包管理器安装MongoDB时会包含默认配置⽂件。
在Windows上，安装期间包含默认配置⽂件。
<install directory>/bin/mongod.cfg在macOS上，安装不包含默认配置⽂件; 相反，要使⽤配置⽂件，请创建⼀个⽂件。
⽂件格式在2.6版中更改： MongoDB 2.6引⼊了基于YAML的配置⽂件格式。
的仍是向后兼容性。
MongoDB配置⽂件使⽤格式。
以下⽰例配置⽂件包含可以适应本地配置的⼏个设置：注意YAML不⽀持缩进的制表符：使⽤空格代替。
复制systemLog:destination: filepath: "/var/log/mongodb/mongod.log"logAppend: truestorage:journal:enabled: trueprocessManagement:fork: truenet:bindIp: 127.0.0.1port: 27017setParameter:enableLocalhostAuthBypass: false...包括在官⽅的MongoDB包的Linux软件包init脚本依赖于特定的值，和。
如果在默认配置⽂件中修改这些设置，则可能⽆法启动。
YAML是的超集。
使⽤配置⽂件要配置或使⽤配置⽂件，请使⽤--config选项或-f选项指定配置⽂件，如以下⽰例所⽰：例如，以下⽤途：复制mongod --config /etc/mongod.confmongos --config /etc/mongos.conf您还可以使⽤-f别名指定配置⽂件，如下所⽰：复制mongod -f /etc/mongod.confmongos -f /etc/mongos.conf如果您从软件包安装并使⽤系统的启动了MongoDB ，那么您已经在使⽤配置⽂件。
mongodb中update用法
mongodb中update用法MongoDB中update用法MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，它提供了丰富的方法来更新文档。
本文将介绍一些常见的MongoDB中update的用法。
更新整个文档有时候我们需要更新整个文档的内容，可以使用updateOne或updateMany方法来更新。
•updateOne(filter, update, options)：更新匹配到的第一个文档。
•updateMany(filter, update, options)：更新所有与filter匹配的文档。
示例假设我们有一个名为users的集合，并且想更新其中一个文档：({ name: "Alice" }, { $set: { age: 25 } })上面的示例将更新users集合中名为”Alice”的文档，将其age 字段设置为25。
使用操作符MongoDB提供了各种操作符，可以在更新中使用它们来进行特定类型的操作。
$set操作符$set操作符用于设置字段的值。
({ name: "Alice" }, { $set: { age: 25 } })上面的示例将更新collection集合中名为”Alice”的文档，将其age字段设置为25。
$inc操作符$inc操作符可以用于递增或递减字段的值。
({ name: "Alice" }, { $inc: { age: 1 } })上面的示例将增加collection集合中名为”Alice”的文档的age字段的值。
$push操作符$push操作符用于向数组类型的字段添加元素。
({ name: "Alice" }, { $push: { hobbies: "reading" } })上面的示例将向collection集合中名为”Alice”的文档的hobbies数组字段中添加”reading”元素。
MongoDB数据库新功能介绍
MongoDB事务语法
with client.start_session() as s: s.start_transaction() collection_one.insert_one(doc_one, session=s) collection_two.insert_one(doc_two, session=s) mit_transaction()
到2025年
智能手机用户将达到 38亿人次
到2019年
网络犯罪造成的损失 将超过6万亿美元
到2021年
到2021年
到2021年
每家公司都必须 变身为数据及
软件公司
业务需求
加速创新
数据驱动
降低成本
6
开发者是关键…
7
开发者是关键，但是
几千位C级管理人员在接受调查 时表示，获得合格的开发人员比 获得资本更难，这是公司在发展 中面临的较大制约。
MongoDB 4.2 新功能介绍
议程
40分钟
4.2新功能概述 更全面的事务 更强大的查询分析 更佳的弹性
更高的安全性 更多的部署选项 问答环节
数据无处不在
电商销售额将达到4.9 万亿美元
物联网设备连接数量 将达到750亿台
83%的机构视AI为战 略首选
到2021年
5G，速度提高20倍 ，延迟降低120倍
3.6
复制集事务 Atlas全局集群 Atlas HIPAA Atlas LDAP Atlas审计 Atlas附 件存储引擎 Atlas备份快照 类型转换 分片转移速度提高40% 快照读取 非阻塞二级读取 SHA-2 TLS 1.1+ 指南针聚合通道构建器 指南针导出到代码 Charts测试版 自由监控云服务 操作管理器K8s测试版 MongoDB Stitch遗传算法 MongoDB移动测试版
MongoDB4新功能介绍
MongoDB: 已经被各个行业应用在各种业务场景中
Single View
eCommerce
Internet of Things
Digital Transformation
Mobile
Travel Graph & Recommendation System
Product Catalog
Kubectl REST API client
1
K8S Worker Node Kubelet
K8S Master Node
2
--apiVersion: /v1beta1 kind: MongoDbShardedCluster metadata: name: k8sdemo namespace: mongodb spec: shardCount: 2 mongodsPerShardCount: 3 mongosCount: 2 configServerCount: 3 version: 4.0.1
非阻塞从节点读
• 在4.0之前,当主节点向节点应用Oplog时，从 节点的读是阻塞的
• 以确保从节点读到数据顺序和主节点—致
•
通过引用存储引擎时间戳，但应用Oplog时， 4.0通过snapshot读取数据
•
降低读延迟，提升了处理和扩展能力
更强的安全能力
•
MongoDB提供访问控制、设计、加密等最严格 的数据库安全控制功能 4.0升级认证算去(SHA2) 和加密算去TLS (1.1+) 以满足更严格的安全标准.
Connect to data sources securely. Filter. Sample. Visualize.
mongodb单表数据量级
MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，它提供了高效的数据存储和处理能力。
在MongoDB 中，单个表的数据量级是一个重要的话题，因为它会影响数据库的性能和可扩展性。
当数据量级达到一定程度时，MongoDB的性能和可扩展性会受到挑战。
具体来说，当表中的数据量达到GB或TB级别时，MongoDB的性能和可扩展性可能会受到影响。
这是因为MongoDB是一个内存中的数据存储，它依赖于内存来快速检索数据。
当数据量级过大时，内存消耗也会随之增加，导致性能下降和系统资源占用过多的问题。
为了应对大表的数据量级，MongoDB提供了以下几种策略：1. 分片（Sharding）：MongoDB的分片功能可以将数据分布在多个节点上，以提高性能和可扩展性。
通过将数据按照一定的规则分布在不同的节点上，MongoDB可以在需要时动态地将查询分配到不同的节点上，从而优化性能。
2. 索引优化：合理的索引可以大大提高查询效率。
在大型表中，适当的索引可以帮助减少查询的时间复杂度，从而提高性能。
然而，过多的索引可能会导致查询效率下降，因此需要根据实际情况进行权衡。
3. 压缩（Compression）：MongoDB支持数据压缩，可以减少存储空间的使用，从而提高存储效率。
对于大型表来说，压缩可以显著降低存储成本。
4. 备份和恢复策略：对于大型表，备份和恢复策略也是非常重要的。
使用适当的备份和恢复工具和方法，可以确保数据的安全性和完整性。
总之，对于大型表的数据量级，MongoDB提供了多种策略来应对性能和可扩展性的挑战。
通过合理地使用分片、索引优化、压缩和备份和恢复策略，可以确保在处理大量数据时保持高效和可靠的性能。
然而，需要注意的是，对于非常大的数据量级，可能需要考虑使用其他类型的数据库系统，如分布式数据库或数据仓库。
关于aggregation语法和表达式大全（最新3.4版）
关于aggregation语法和表达式⼤全（最新3.4版）⽤mongodb四年多了，从1.8版⽤到⽬前的3.4版，功能越来越强⼤，⽽且它的每⼀次升级带给我的都是惊喜，最近发现他的aggregation（管道）技术越来越丰富了，基本上将它提供的所有功能都集成了，故从官⽹上将aggregation这⼀页的操作阶段和表达式等进⾏了简单的翻译，以便⼀眼能直观的看出每个命令的功能，也算是⾃已对学习的知识进⾏⼀整理。
mongodb在为aggregation提供的这些命令中，可谓算是开发了⼀种新语⾔出来了，因为语⾔的⼀些基本语法都算是有了，只是还有点简单罢了，mongodb公司还会不断的完善中。
以下是从官⽹扒过来并进⾏简单翻译的命令操作符。
管道操作的各种阶段阶段名介绍返回表状态重新构造表的结构，⽐如删除或增加字段，每个输⼊⽂档对应⼀个输出⽂档过滤⽂档流，将匹配到的⽂档未修改的传递到下⼀个阶段。
$match操作使⽤标准的MongoDB查询。
对于每个输⼊⽂档，输出⼀个⽂档（匹配）或者零个⽂档（未匹配）通过基于存储在⽂档本⾝中的信息限制每个⽂档的内容，重新构造流中的每个⽂档。
包含$project和$match的功能。
可以⽤来实现字段级修饰。
对于每个输⼊⽂档，输出⼀个或零个⽂档。
将未修改的前n个⽂档传递到管道，其中n是指定的限制。
对于每个输⼊⽂档，输出⼀个⽂档（对于前n个⽂档）或零⽂档（在前n个⽂档之后）。
跳过前n个⽂档，其中n是指定的跳过数，并将未修改的其余⽂档传递到管道。
对于每个输⼊⽂档，输出零⽂档（对于前n个⽂档）或⼀个⽂档（如果在第⼀个⽂档之后）。
从输⼊⽂档解构数组字段，以输出⽤于eachelement的⽂档。
每个输出⽂档都⽤元素值替换数组。
对于每个输⼊⽂档，输出n个⽂档，其中n是数组元素的数量，对于空数组可以为零。
对指定的标识符表达式输⼊⽂档进⾏分组，并将累加器表达式（如果指定）应⽤于每个分组。
使⽤所有输⼊⽂档，并为每个不同的组输出⼀个⽂档。
mongodb重置集合字段
mongodb重置集合字段今天咱们来聊一聊mongodb里一个很有趣的事儿——重置集合字段。
想象一下，你有一个超级大的玩具箱，这个玩具箱就像是mongodb里的一个集合。
玩具箱里的每个玩具就像是集合里的一个个字段。
有时候呢，这些玩具摆放得乱七八糟的，就像集合里的字段可能不符合我们现在想要的样子了，这时候就需要重置啦。
比如说，你之前收集了好多小卡片放在玩具箱的一个小格子里，这个小格子就代表一个字段。
可是现在呢，你想把这些小卡片拿出来，换成小弹珠。
这就好比是在mongodb里，你想把一个字段原来存的数据类型或者内容改掉，变成新的东西。
那怎么去做这个重置呢？其实呀，就像你整理玩具箱一样有步骤的哦。
你得先找到那个要重置字段的集合，就像你要先找到那个装着需要重新整理东西的玩具箱。
我给大家讲个我自己的小例子吧。
我在做一个小项目，就像我在搭建一个小小的城堡一样。
我用mongodb来存放我的城堡相关的东西，比如城堡里有不同房间的信息，这些信息就是集合里的字段。
我突然发现我之前记录房间颜色这个字段，我写得很混乱，有的是用文字描述，像“蓝色”“红色”，有的呢是用一些奇怪的代码来代表颜色。
这可不行呀，就像我的城堡颜色乱七八糟的。
于是我就想重置这个房间颜色的字段。
我首先要确定我要操作的是哪个集合，就像我要确定是哪个玩具箱里的东西要重新整理。
然后呢，我得想好我要把这个字段变成什么样。
我决定把房间颜色这个字段都统一成数字代码，1代表蓝色，2代表红色这样。
我就像一个小魔法师一样，把之前那些乱七八糟的表示颜色的方式都变成了整齐的数字代码。
在这个过程中，我还得小心一点呢。
就像你整理玩具箱的时候，可不能把其他好的东西弄乱了。
在mongodb里，我们也要注意不要影响到集合里其他的字段和数据。
再举个例子，假如你有一个收集小贴纸的本子，这个本子就是集合。
每一页上的贴纸类型就是字段。
如果你想把其中一页上的圆形贴纸都换成方形贴纸，你就得重置这一页对应的字段。
mongodb hint用法 -回复
mongodb hint用法-回复MongoDB 是一种非常受欢迎的开源NoSQL 数据库，提供了丰富的功能和灵活的架构。
对于开发人员来说，使用MongoDB 可以实现快速开发，高效存储和检索数据。
在那里，其中一个非常有用的功能是MongoDB 的提示（hint）。
提示是一种查询优化方法，可以指导MongoDB 查询执行器选择特定的查询计划。
默认情况下，MongoDB 查询执行器会自动选择最佳的查询计划，但有时候我们可能需要干预来优化查询性能。
这就是提示功能的用武之地。
在本文中，我们将介绍MongoDB 提示的基本概念和用法。
我们将逐步探讨提示的不同应用场景，并提供示例来说明每个场景下的使用方法。
同时，我们还将讨论提示的一些最佳实践和注意事项。
第一部分：什么是MongoDB提示MongoDB 提示是一种查询优化机制，通过指定索引，指导查询执行器选择特定的查询计划。
提示可以帮助我们绕过MongoDB 内部的查询优化器，并确保选择我们认为最佳的查询计划。
提示可以在`find()` 、`findOne()` 和`aggregate()` 等查询操作中使用。
我们可以指定要使用的索引或者要使用的索引键。
提示可以通过传递一个文档作为参数来进行指定。
这个文档可以包含以下属性：- `hint`：指定要使用的索引。
可以是索引名称或索引键名。
- `comment`：在查询中添加注释，用于记录有关查询意图的信息。
提示可以通过查询语句中的`hint()` 方法进行指定。
例如：javascriptdb.collection.find({}).hint({ hint: { indexName: 1 } })第二部分：提示的应用场景1. 选择最佳索引：MongoDB 查询优化器会尽量选择最佳的索引来执行查询。
但对于一些复杂的查询或者大量数据的集合，我们可能需要干预选择索引的过程。
在这种情况下，我们可以使用提示指定我们认为最佳的索引。
MongoDB数据库和数据分析模块总结
MongoDB数据库和数据分析模块总结MongoDB是一种开源的NoSQL数据库管理系统，具有可伸缩性、灵活的数据模型和高性能的设计。
它是一个非常流行的数据库选择，由于其特性，它常常在数据分析领域被使用。
本文将对MongoDB数据库以及与数据分析相关的模块进行综述。
首先，MongoDB的数据模型是一个文档型模型，即数据以BSON（二进制编码的文档）的形式存储。
这种灵活的数据模型允许开发人员在不受约束的集合中存储和检索数据。
与传统的表格型数据库相比，MongoDB的文档型模型更适用于非结构化和半结构化数据的存储和分析。
这种数据模型的灵活性为数据分析提供了便利，开发人员可以根据具体的分析需求，随时改变文档的结构和内容。
其次，MongoDB提供了丰富的查询和聚合功能，以支持灵活的数据分析操作。
通过使用MongoDB的查询语言和聚合管道，可以轻松地进行数据筛选、排序、限制、分组和计算。
聚合管道尤其强大，它允许多个阶段的操作，逐步处理数据并生成所需的结果。
这些功能使得MongoDB成为一个理想的数据分析工具，可以处理大量的数据并提供灵活的分析结果。
除了强大的查询和聚合功能，MongoDB还提供了一些用于数据分析的特定模块和工具。
其中一个重要的模块是它的全文引擎。
MongoDB的全文功能允许开发人员在文档中进行文本，并提供相关性排序、模糊匹配和多语言支持等功能。
这使得在MongoDB中进行文本分析和查询变得更加方便和高效。
另一个值得一提的模块是MongoDB的地理空间索引和查询功能。
MongoDB支持地理信息数据的存储和查询，可以进行地理位置的、范围查询和地理位置的计算等操作。
这对于需要进行地理位置数据分析的场景非常有用，比如商业领域中的地理定位服务和市场分析。
此外，MongoDB还与一些流行的数据分析工具和平台集成，为用户提供更多的数据分析选项。
例如，MongoDB可以与Apache Hadoop和其生态系统的工具集成，如Hive和Spark，以进行大规模数据分析和处理。
mongodb数据库中索引的作用
mongodb数据库中索引的作用MongoDB是一个非关系型数据库，可以存储非常大的数据，支持数据的高可扩展性和高可用性。
在MongoDB中，索引被用于加快数据库的读取速度。
索引是MongoDB中的一种特殊数据结构，可以对数据库中的数据进行快速检索和查找。
MongoDB中索引的作用主要包括以下几个方面：1. 提高数据读取速度在MongoDB中，每个集合都有一个默认的_id索引，可以用于快速查找和排序数据。
除此之外，MongoDB还支持创建自定义索引，包括单个字段索引、复合索引、地理位置索引等。
这些索引可以大大提高数据读取速度，让应用程序更快地响应用户请求。
2. 减少数据扫描的数量- 没有索引的情况下，MongoDB在查询数据时，需要扫描整个集合，逐个匹配查找的数据。
这个过程非常耗时，尤其是在大型数据集合中。
而有了索引以后，MongoDB可以根据索引的定义，只扫描部分数据，快速找到符合条件的数据。
这样，数据量大大减少，可以大幅提高查询效率。
3. 支持高效的聚合查询MongoDB中的聚合查询（Aggregation Pipeline）是指通过不同的阶段处理文档，并将最终结果输出到新的集合中。
索引可以大大加快聚合查询的速度，提高数据的处理效率。
4. 支持分片集群MongoDB是一种分布式数据库，支持分片集群。
分片集群技术可以将数据分散到多个服务器上，以实现数据的高可扩展性和高可用性。
在分片集群中，索引充当了集群的关键组成部分之一，可以大大加快数据的分发和搜索速度。
总之，MongoDB中的索引是一种非常重要的特性，可以大大提高数据库的性能和效率。
在实际开发中，应该根据具体的应用场景选择不同类型的索引，并合理使用索引功能，以达到最优化的数据检索和存储效果。
mongodb readpreference 常规设置 -回复
mongodb readpreference 常规设置-回复MongoDB的读偏好（read preference）是一种常用的配置选项，用于指定读取数据时的优先级和策略。
在一些复杂的应用场景下，特别是在分布式环境中，设置适当的读偏好可以提高系统的性能和可靠性。
本文将详细介绍MongoDB读偏好的常规设置和使用方法，以帮助读者更好地理解和应用这一功能。
第一步：了解读偏好的基本概念和作用读偏好是MongoDB提供的一种用于指定读取数据时的策略和优先级的配置选项。
在默认情况下，MongoDB的读偏好设置为primary，即优先从主节点读取数据。
然而，在一些特殊的场景中，如数据分片、负载均衡等，单纯依赖主节点进行读取可能会导致性能瓶颈或数据访问不均衡。
因此，通过设置合适的读偏好，可以平衡数据的读取请求，提高系统的整体性能和可靠性。
第二步：了解读偏好的种类和用途MongoDB提供了多种读偏好选项，每种选项都适用于不同的应用场景。
以下是几种常用的读偏好选项及其用途的简要介绍：1. primary：优先从主节点读取数据。
适用于对数据一致性要求较高的场景，读写操作都在主节点进行。
2. secondary：优先从副本节点读取数据。
适用于需要优化读操作性能的场景，可以分担主节点的读取压力。
3. primaryPreferred：优先从主节点读取数据，如果主节点不可用，则从副本节点读取。
适用于对数据一致性有较高要求的同时，也希望在主节点不可用时有备选读取节点。
4. secondaryPreferred：优先从副本节点读取数据，如果副本节点不可用，则从主节点读取。
适用于对读操作性能要求较高，但也希望在副本节点不可用时有备选读取节点。
5. nearest：根据网络延迟选择最近的可用节点读取数据。
适用于对数据读取延迟要求较高的场景，可以提高读操作的响应速度。
第三步：了解读偏好的配置方式和优先级MongoDB的读偏好可以通过多种方式进行配置，包括连接字符串、驱动程序配置以及在读取操作中使用选项等。
MongoDB新功能及Atlas云服务概览
MongoDB 4.4新功能及Atlas云服务概览技术创新，变革未来MongoDB4.4新功能2万1亿客户下载文档模型分布式系统随处运行现代分析面临的挑战不断增长的数据量和数据类型获得洞见的时效性成本和复杂性将分析引入事务性数据库，提升行业洞察力，减少数据重复和脆弱复杂的ETLMongoDB 工作负载隔离11客户分析主节点从节点从节点从节点{分析节点}事务性应用程序从节点{分析节点}MongoDB 丰富的查询语言和分布式架构，允许同一群集同时进行事务性操作和分析作业，并避免资源竞争MongoDB 的演化史线性化(Linearizable)读取集群内压缩(Intra-cluster compression)只读视图(Read only views)日志编辑(Redaction) 图关系(Graph)处理Decimal 数据类型排序规则(Collations) 多面导航(Faceted Navigation)聚合++ARM 、Power 、zSeries BI 和Spark 连接器++ Compass ++LDAP 授权加密备份3.4 3.6变更流(Change Streams)可重试写入(Retryable Writes)丰富的数组更新因果一致性(Causal Consistency)一致的分片(Sharded)读取模式验证(Schema Validation)端到端压缩IP 白名单默认绑定至本地主机会话WiredTiger 1m+集合$lookup 表达式R 驱动Atlas 跨区域复制(Cross Region Replication)Atlas 自动存储扩展(Auto Storage Scaling) 4.0副本集事务(Replica Set Transactions)Atlas 全球集群(Global Clusters) Atlas HIPAA Atlas LDAP Atlas 审计(Audit)Engine)Atlas 备份快照(Snapshots) 类型转换分片迁移提速40%快照读取(Snapshot Reads)非阻塞秒读(Non-Blocking Sec. Reads)SHA-2 和TLS 1.1+Compass 聚合管道生成器Compass 导出到代码免费监控云服务Ops Manager K8s Beta MongoDB Stitch GA 分布式事务(Distributed Transactions)可变分片键值(Mutable Shard Key Values)Atlas 数据湖（测试版）Atlas 自动扩展（测试版）Atlas 搜索（测试版）Atlas 服务代理和K8s 字段级加密(Field Level Atlas 储存引擎加密(Enc.Storage Encryption)多证书颁发机构更丰富的更新操作Apache Kafka 连接器MongoDB Charts GA 可重试读写(Retryable Reads &Writes)新索引构建stepDown 加快10倍存储节点监测(Storage Node Watchdog)Zstandard 压缩联合(Union)自定义聚合表达式(CustomAgg Expressions)可优化的分片键(Refinable Shard Keys)组合哈希分片键(Compound Hashed Shard Keys)对冲读(Hedged Reads)全局PIT 读(Global PIT Reads)镜像读(Mirrored Reads)大型事务(Large Transactions)可恢复的初始化同步(Resumable Initial Sync)基于时间的Oplog 保留连接监控/池化(Pooling)流式拓扑更改(Streamed T opology Changes)并行(Simultaneous)索引创建隐藏索引(Hidden Indexes)流复制(Streaming Replication)全局读/写关注(Global Read/Write 物化视图(Materialized Views)Concerns)通配符索引(Wildcard Indexes)Rust 和Swift 驱动GA TLS 1.3和客户端快速认证OCSP 装订(Stapling) Kerberos 工具Atlas 在线归档(Online Archive)自动伸缩(Auto-Scaling) 模型建议(Schema Recommendations)AWS IAM 身份验证和Atlas x509联合查询(Federated Queries) Ops Manager 4.4开发人员生产力扩展和性能弹性和安全MQL+驱动联合(Union)自定义聚合表达式$function: {body:<code>,args: <array expression>,lang:"js"}}z其他新查询和驱动功能新聚合操作符和表达式简化代码：搜索和操作字段更加简便，并可定位数组首尾元素简化架构分析和性能优化：表达式可返回二进制文件或BSON对象的大小连接监控和池化提升可观察性：标准化驱动配置和连接池管理全局读/写关注隔离和持久性治理：通过服务端配置来维护所有客户端一致性的行为。
MongoDB可视化管理工具
MongoDB可视化管理⼯具正⽂该项⽬从2011年10⽉开始开发，知道现在已经有整整5年了。
MongoDB也从⼀开始的⼤红⼤紫到现在趋于平淡。
MongoCola这个⼯具在⼀开始定位的时候只是⼀个Windows版本的⼯具，期间也想改为WebPage版本，但是只是开了⼀个头，也没有继续下去。
现在想想，可能这个决定是正确的，WebPage版本是为了跨平台才去做的，但是，当时的环境，Net Core并没有发布，即使⽤MVC5搭建平台，也依然⽆法做到跨平台。
现在，随着Net Core的发布，WebPage的事情也重新摆上⽇程了。
选在这个时候发布软件，⼀是因为Connect16⼤会之后，微软也发布了很多令⼈振奋的消息，所以我也来锦上添花⼀下。
⼆来，MongoDB3.4这个重⼤的版本更新也是箭在弦上了，应该年底就会发布正式版本了。
三来，也是对于今年的⼀个总结。
虽然这只是⼀个Winform的项⽬，但是在开发中，⼏乎将整个MongoDB的官⽅⽂档都翻了⼀遍，很多知识也重新学习了⼀下，收获还是很丰富的。
由于开发周期很长，很多代码在这次开发中，都进⾏了⽼朽化处理，废弃和修改了很多东西，所以测试也并不完全，所以这个⼯具现在只是⽤于学习MongoDB或者是开发环境下使⽤。
对于开源软件，其实很多⼈只是想看看源代码，或者收藏源代码，能够从源代码⾥⾯找到⾃⼰想要的功能的⼈不多，能够加⼊开发的更少了。
这个项⽬只有2-3个同志贡献过有⽤代码，⾮常感谢。
所以这次开源，我也不抱什么希望，如果有谁能够从我的代码中学到些什么，我就知⾜了。
MongoCola是⼀款帮助你在图形界⾯下查看，操作MongoDB的⼯具类软件。
本⼯具的⽬标是尽量⽤图形界⾯来代替命令脚本帮您完成⼀些⽇常的MongoDB管理⼯作。
该项⽬在Github上的热度：⽤户⼿册：在开发的过程中，当然会有⼀些问题产⽣，如果有问题，可以和MongoDB⼯程师通过JIRA进⾏沟通。
如果你的资料够详细，能够很快复原出问题现场，他们的feedback也是很快的。
mongodb数据库特点
mongodb数据库特点MongoDB是一个开源的文档型数据库，具有以下特点：1. 非结构化数据存储：与传统的关系型数据库不同，MongoDB采用了文档型的数据存储方式，即以BSON（二进制JSON）格式存储数据。
这种非结构化的存储方式使得MongoDB可以存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
2. 高度可扩展：MongoDB具有良好的可扩展性，能够轻松应对数据量的增长。
它支持水平扩展，可以通过增加机器来提高系统的性能和容量。
MongoDB还支持分片技术，可以将数据分散存储在多台机器上，实现数据的水平切分和负载均衡。
3. 高性能：MongoDB具有出色的性能表现。
它采用了内存映射文件的方式来进行数据存储和读写操作，能够充分利用操作系统的缓存机制，提高数据的读取速度。
此外，MongoDB还支持索引和查询优化，可以快速检索数据。
4. 强大的查询功能：MongoDB支持丰富的查询功能，能够灵活地查询和分析数据。
它提供了强大的查询语言，支持查询条件、排序、限制和聚合等操作。
同时，MongoDB还支持全文搜索、地理位置查询和图形查询等高级查询功能。
5. 数据复制和容灾：MongoDB支持数据的复制和容灾，能够保障数据的可靠性和可用性。
它采用了主从复制的方式，将数据复制到多台机器上，实现数据的备份和灾备。
在主节点故障时，可以快速切换到备用节点，保证系统的可用性。
6. 自动分片和负载均衡：MongoDB支持自动分片和负载均衡，可以将数据分散存储在多台机器上，实现数据的水平切分和负载均衡。
它通过路由器来管理分片和数据的迁移，可以根据数据的负载情况自动进行数据的迁移和平衡，提高系统的性能和容量。
7. 多种数据存储引擎：MongoDB支持多种数据存储引擎，包括WiredTiger、MMAPv1和In-Memory等。
每种存储引擎都有自己的特点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的存储引擎。
总的来说，MongoDB是一款功能强大、性能优异、可扩展性好的数据库，适用于存储和处理各种类型的数据。
使用MongoDB进行数据存储与查询的技巧分享
使用MongoDB进行数据存储与查询的技巧分享MongoDB是一种非关系型数据库管理系统，以其灵活的数据模型和高效的查询性能而备受开发者的青睐。
在本文中，我将分享一些使用MongoDB进行数据存储与查询的技巧，帮助读者更好地利用这个强大的数据库。
首先，我们来讨论一些MongoDB的基本概念和术语。
MongoDB使用文档（document）来组织数据，文档是一种类似于JSON的结构，可以包含各种类型的数据。
每个文档都有一个唯一的标识符（_id），可以用来进行数据的查找和更新操作。
文档被组织在集合（collection）中，集合类似于关系型数据库中的表。
在进行数据存储时，可以使用MongoDB的插入操作来添加文档到集合中。
插入操作可以一次性插入多个文档，这样可以提高插入的效率。
另外，MongoDB还支持批量插入操作，可以在一次请求中插入多个文档，这对于大规模数据的导入非常有用。
一旦数据被存储到MongoDB中，我们就可以使用查询操作来检索数据。
MongoDB提供了强大而灵活的查询语法，可以根据各种条件来过滤和排序数据。
例如，可以使用$eq、$ne、$gt、$lt等操作符来比较字段的值，还可以使用$in、$nin等操作符来判断字段的值是否在指定的数组中。
除了基本的查询操作，MongoDB还提供了一些高级的查询功能。
例如，可以使用索引来加快查询的速度，可以使用聚合管道（aggregation pipeline）来对数据进行复杂的计算和分析。
聚合管道可以将多个操作串联在一起，每个操作都可以对数据进行转换和筛选，最终得到需要的结果。
在进行数据查询时，我们还可以使用投影操作来选择需要返回的字段。
通过指定需要返回的字段，可以减少网络传输的数据量，提高查询的效率。
另外，还可以使用skip和limit操作来分页查询数据，这对于大型数据集的处理非常有用。
除了查询操作，MongoDB还支持更新和删除操作。
更新操作可以根据指定的条件来修改文档的字段值，可以使用$set、$unset、$inc等操作符来进行字段的更新。