Doppelte Einträge in MongoDB vermeiden?
Um doppelte Einträge in MongoDB zu vermeiden, können Sie createIndex() verwenden. Die Syntax lautet wie folgt:
db.yourCollectionName.createIndex({"yourFieldName":1},{unique:true});
Implementieren wir die obige Syntax. Die Abfrage zur Vermeidung doppelter Einträge in MongoDB lautet wie folgt:
> db.avoidDuplicateEntriesDemo.createIndex({"UserName":1},{unique:true}); { "createdCollectionAutomatically" : true, "numIndexesBefore" : 1, "numIndexesAfter" : 2, "ok" : 1 }
Fügen Sie nun einige Datensätze in die obige Sammlung ein. Die Abfrage zum Einfügen eines Datensatzes lautet wie folgt:
> db.avoidDuplicateEntriesDemo.insertOne({"UserName":"John"}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5c90e1824afe5c1d2279d697") }
Immer wenn Sie versuchen, denselben Datensatz erneut einzufügen, erhalten Sie eine Fehlermeldung:
> db.avoidDuplicateEntriesDemo.insertOne({"UserName":"John"}); 2019-03-19T18:03:08.465+0530 E QUERY [js] WriteError: E11000 duplicate key error collection: test.avoidDuplicateEntriesDemo index: UserName_1 dup key: { : "John" } : WriteError({ "index" : 0, "code" : 11000, "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test.avoidDuplicateEntriesDemo index: UserName_1 dup key: { : \"John\" }", "op" : { "_id" : ObjectId("5c90e1844afe5c1d2279d698"), "UserName" : "John" } }) WriteError@src/mongo/shell/bulk_api.js:461:48 Bulk/mergeBatchResults@src/mongo/shell/bulk_api.js:841:49 Bulk/executeBatch@src/mongo/shell/bulk_api.js:906:13 Bulk/this.execute@src/mongo/shell/bulk_api.js:1150:21 DBCollection.prototype.insertOne@src/mongo/shell/crud_api.js:252:9 @(shell):1:1
Fügen wir einen weiteren Datensatz ein. Die Abfrage lautet wie folgt:
> db.avoidDuplicateEntriesDemo.insertOne({"UserName":"Carol"}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5c90e18d4afe5c1d2279d699") }
Zeigen Sie alle Dokumente in der Sammlung mithilfe der Methode find() an. Die Abfrage lautet wie folgt:
> db.avoidDuplicateEntriesDemo.find();
Das Folgende ist die Ausgabe:
{ "_id" : ObjectId("5c90e1824afe5c1d2279d697"), "UserName" : "John" } { "_id" : ObjectId("5c90e18d4afe5c1d2279d699"), "UserName" : "Carol" }
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Zu den Kernstrategien der MongoDB -Leistungsstimmung gehören: 1) Erstellen und Verwenden von Indizes, 2) Optimierung von Abfragen und 3) Anpassung der Hardwarekonfiguration. Durch diese Methoden kann die Lese- und Schreibleistung der Datenbank erheblich verbessert werden, die Reaktionszeit und der Durchsatz können verbessert werden, wodurch die Benutzererfahrung optimiert wird.

Sortierindex ist eine Art von MongoDB -Index, mit dem die Sortierung von Dokumenten in einer Sammlung nach bestimmten Feldern sortiert werden kann. Durch das Erstellen eines Sortierindex können Sie die Ergebnisse der Abfrageergebnisse ohne zusätzliche Sortiervorgänge schnell sortieren. Zu den Vorteilen gehören schneller Sortieren, Überschreibungsanfragen und On-Demand-Sortieren. Die Syntax ist db.collection.createinNex ({field: & lt; sortieren order & gt;}), wobei & lt; sortieren order & gt; ist 1 (aufsteigende Ordnung) oder -1 (absteigende Reihenfolge). Sie können auch Multi-Field-Sortierindizes erstellen, in denen mehrere Felder sortiert werden.

MongoDB eignet sich besser für die Verarbeitung unstrukturierter Daten und schneller Iteration, während Oracle besser für Szenarien geeignet ist, die eine strenge Datenkonsistenz und komplexe Abfragen erfordern. 1. Das Dokumentmodell von MongoDB ist flexibel und geeignet für den Umgang mit komplexen Datenstrukturen. 2. Das Beziehungsmodell von Oracle ist streng, um die Datenkonsistenz und die komplexe Abfrageleistung sicherzustellen.

Die Hauptwerkzeuge für die Verbindung zu MongoDB sind: 1. MongoDB -Shell, geeignet, um Daten schnell anzusehen und einfache Vorgänge auszuführen; 2. Programmiersprach -Treiber (wie Pymongo, MongoDB Java -Treiber, MongoDB -Knoten.js -Treiber), geeignet für die Anwendungsentwicklung, aber Sie müssen die Verwendungsmethoden beherrschen. 3. GUI -Tools (z. B. Robo 3T, Compass) bieten eine grafische Schnittstelle für Anfänger und die schnelle Datenzusatz. Bei der Auswahl von Tools müssen Sie Anwendungsszenarien und Technologiestapel berücksichtigen und auf die Konfiguration der Verbindungszeichenfolge, die Berechtigungsverwaltung und die Leistungsoptimierung achten, z. B. die Verwendung von Verbindungspools und -indizes.

Die Auswahl von MongoDB- oder Relational Database hängt von den Anwendungsanforderungen ab. 1. Relationale Datenbanken (wie MySQL) eignen sich für Anwendungen, die eine hohe Datenintegrität und -konsistenz sowie feste Datenstrukturen wie Bankensysteme erfordern. 2. NoSQL-Datenbanken wie MongoDB eignen sich zur Verarbeitung massiver, unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten und haben geringe Anforderungen an die Datenkonsistenz wie Social-Media-Plattformen. Die endgültige Wahl muss die Vor- und Nachteile abwägen und aufgrund der tatsächlichen Situation entscheiden. Es gibt keine perfekte Datenbank, nur die am besten geeignete Datenbank.

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um einen MongoDB -Benutzer einzurichten: 1. Stellen Sie eine Verbindung zum Server her und erstellen Sie einen Administratorbenutzer. 2. Erstellen Sie eine Datenbank, um Benutzern Zugriff zu gewähren. 3.. Verwenden Sie den Befehl createUser, um einen Benutzer zu erstellen und seine Rolle und Datenbankzugriffsrechte anzugeben. V. 5. Legen Sie optional andere Berechtigungen oder Gewährung der Benutzer Berechtigungen für eine bestimmte Sammlung ein.

Um eine MongoDB -Datenbank einzurichten, können Sie die Befehlszeile (Verwendung und db.CreateCollection ()) oder die Mongo -Shell (Mongo, Verwendung und DB.CreateCollection ()) verwenden. Weitere Einstellungsoptionen umfassen das Anzeigen von Datenbank (anzeigen DBS), Ansichtskollektionen (Sammlungen anzeigen), das Löschen von Datenbank (db.dropdatabase ()), das Löschen von Sammlungen (db. & Amp; lt; Collection_Name & amp;

MongoDB ist eine NOSQL -Datenbank, da ihre Flexibilität und Skalierbarkeit im modernen Datenmanagement sehr wichtig sind. Es verwendet Dokumentenspeicher, eignet sich für die Verarbeitung von groß angelegten, variablen Daten und bietet leistungsstarke Abfragen und Indizierungsfunktionen.
