mongodb随机获取数据-mongodb随机抽取不重复数据(4-2-37)

MongoDB本文目录一览：

• 1、nosql数据库有哪些
• 2、如何实现不同MongoDB实例间的数据复制?
• 3、如何在Mongodb集合中统计去重之后的数据
• 4、MongoDB入门实操《一》
• 5、mongodb使用场景是什么?
• 6、如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?

nosql数据库有哪些

1、常见的Nosql数据库有：Redis数据库 Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key－Value数据库，并提供多种语言的API。

2、一般将NoSQL数据库分为四大类：键值（Key-Value）存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形（Graph）数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。

3、现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性，而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库，本文介绍了10种出色的NoSQL数据库。

4、分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。

如何实现不同MongoDB实例间的数据复制?

配置迁移任务：进入NineData控制台，选择要迁移的MongoDB副本集实例作为源数据源，并选择目标单节点实例作为目标数据源。根据需要进行其他任务配置，例如指定数据迁移范围和迁移速度等。启动迁移任务：完成配置后，可以启动迁移任务。

启动复制任务：选择数据源、复制对象和复制类型，启动任务。NineData将自动进行全量数据迁移和增量数据复制。进行数据对比：迁移完成后，可配置数据对比任务，对迁移的MongoDB数据进行一致性校验。

简单易用：使用 NineData 进行数据迁移非常简单方便，只需要花费1分钟进行任务配置即可。除了MongoDB迁移，NineData还支持其他数据库的迁移复制，适用于数据容灾、读写分离、测试数据构建等业务场景，满足企业的数据安全合规要求。

通过复制集实现的数据复制效果非常棒，不过也有限制MongoDB中数据复制的复制集策略非常棒，很容易配置并且使用起来确实不错。但如果集群的节点有12个以上，那么你就会遇到问题。

如果我们遇到了一些数据需要跨多个文本或者统计等操作，这个时候可能文档自身也较为复杂，查询操作符已经无法满足的时候，这个时候就需要使用MongoDB的聚合查询框架了。

如何在Mongodb集合中统计去重之后的数据

1、索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

2、如果想要查询出特定的数据，则可以在find里面添加键值对作为条件。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写。执行语句之后，就可以查询到对应的数据了。集合中包含有name：mimi的数据只有一条，所以就显示一条。

3、看一个官网的例子：stage 1：通过match命令筛选出目标文档。stage 2： 然后将筛选出来的文档再通过group命令进行分组，最后通过sum命令对分组后的数据进行累加操作。这个概念相对复杂，以下仅为个人理解。

4、如果我们遇到了一些数据需要跨多个文本或者统计等操作，这个时候可能文档自身也较为复杂，查询操作符已经无法满足的时候，这个时候就需要使用MongoDB的聚合查询框架了。

MongoDB入门实操《一》

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。

用MongoDB做海量存储，又出现另一个问题读写频率与扩展？MongoDB可以根据应用程序的需要以两种模式来运行。第一种是“单主”（single master）模式，只有一台主服务器来处理所有的写操作。

我会在一个虚拟机实例上配置好所需的环境，然后将它克隆到其他的虚拟机实例上。因此，选择一个名为 master 的虚拟机，执行以下安装过程。

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。

从那时开始，重视开发者社区作为一个传统一直到了今天。市面上有一些书也很好，比如《MongoDB权威指南》，不过书很容易过时。

Reactor响应式编程（Flux、Mono）基本用法 Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 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。

mongodb使用场景是什么?

1、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

2、使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。

3、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?

总之，对于需要在短时间内完成MongoDB差异数据对比的场景来说，使用NineData是一种高效且易于使用的解决方案，可以帮助快速定位不一致的数据并节省大量时间和资源。

进行数据对比：迁移完成后，可配置数据对比任务，对迁移的MongoDB数据进行一致性校验。NineData会对每个文档内容进行精准对比，快速找出差异并生成订正脚本。

数据一致性对比：- NineData 提供了 MongoDB 的数据对比能力，可以在迁移前后对源数据库和目标数据库的数据进行一致性比较。

一个节点，在一个选举周期（Term）内只能给一个candidate节点投赞成票，且先到先得。只有在candidate节点的oplog领先或和自己相同时才投赞成票。