mongo游标

一.mongo-java-driver 项目中使用的是java原生mongo操作api,个人觉得,不是那么的方便,资料好像也比较少,只有官方文档可供使用 基础用法不再啰嗦,特别介绍下mongo的批量查询和批量插入. 之前看过一遍博客,http://blog.sina.com.cn/s/blog_56545fd301013zav.html 介绍说批量插入和普通插入一样,正巧工作需要,有大约3000w左右数据(1000w遗留数据需要剔除)需要迁移,那么我就进行了数据源库的批量查询和新库的普通插入 (

1:安装 http://note.youdao.com/share/?id=33cc240a3ea3d488def99651ca89b6fa&type=note 2:创建用户 http://note.youdao.com/share/?id=2128db3e982a0db0a0543cee36da708a&type=note 3:CRUD(C) http://note.youdao.com/share/?id=59459f31f18b81df577a2060e18c79ae&typ

数据删除 db.集合.remove(删除条件,是否只删除一个数据);默认删多条(false)true删除一条db.集合.remove({}) 删除所有元素但集合还在db.集合.drop() 删除集合 游标指数据可以一行行的进行操作,类似ResultSet数据处理在mongo里是需要使用find()就可以返回游标了对于操作返回的游标,可使用函数操作1.判断是否有下一行数据:hasNext()2.取当前数据: next() var cur=db.web.find();cur.hasNext();cu

MongoDB 查询优化分析 摘要: 在MySQL中,慢查询日志是经常作为我们优化查询的依据,那在MongoDB中是否有类似的功能呢?答案是肯定的,那就是开启Profiling功能.该工具在运行的实例上收集有关MongoDB的写操作,游标,数据库命令等,可以在数据库级别开启该工具,也可以在实例级别开启.该工具会把收集到的所有都写入到system.profile集合中,该集合是一个capped collection.更多的信息见:http://docs.mongodb.org/manual/tut

成功运行起来mongo之后,进入了命令行模式,mongo默认会选择test数据库 1. 使用db命令打印出来当前选定的数据库: > db test 2. 使用show dbs 命令可以打印出数据库列表 > show dbs local 0.078GB 3. 使用use [dbname] 可以切换数据库 > use local switched to db local 试着使用db命令打印一下确认是不是在local数据库: > db local 使用use 命令的时候 即使是use

正文 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是一个介于关系型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.他支持的数据结构非常松散,是类似Json格式,因此可以存储比较复杂的数据类型.Mongo最大的特点是他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----[来源百度百科] 一

生产环境使用了mongo数据库. 对mongo数据库垂涎已久,其高性能/开源/无模式/文档型数据库/...多么诱人的特性,之前也偶尔折腾着玩过,不过都没做笔记,趁此机会重新捡起来. 关于mongo MongoDB is an open-source document database that provides high performance, high availability, and automatic scaling. mongo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

看的是爱酷学习网的视频:http://www.icoolxue.com/album/show/98 01 安装 1.先建mongoDB-data文件夹存数据 2.安装DB 3.设置环境变量:把bin目录:D:\mongodb\bin,添加到path下(:D:\mongodb\bin),好处是可以直接在cmd的命令行中输入mongod运行(这样也可检测),如果不设置环境变量,需要cd到当前目录下才能mongodb 启动 使用批处理文件来启动mongoDB,mongod.exe -dbpath d:

数据方案: 在Elasticsearch中通过code及time字段查询对应doc的mongo_id字段获得mongodb中的主键_id 通过获得id再进入mongodb进行查询   1,数据情况: 全部为股票及指数的分钟K线数据(股票代码区分度较高) Elasticsearch及mongodb都未分片且未优化参数配置 mongodb数据量: Elasticsearch数据量: 2,将数据从mongo源库导入Elasticsearch import time from pymongo impor