MongoDB's New Matcher
Discuss on Hacker News MongoDB 2.5.0 (an unstable dev build) has a? new implementation of the “Matcher” . The old Matcher is the bit of code in Mongo that takes a query and decides if a document matches a query expression. It also has to
Discuss on Hacker News
MongoDB 2.5.0 (an unstable dev build) has a?new implementation of the “Matcher”. The old Matcher is the bit of code in Mongo that takes a query and decides if a document matches a query expression. It also has to understand indexes so that it can do things like create a subsets of queries suitable for index covering. However, the structure of the Matcher code hasn’t changed significantly in more than four years and until this release, it lacked the ability to be easily extended. It was also structured in such a way that its knowledge could not be reused for query optimization. It was clearly ready for a rewrite.
The “New Matcher” in 2.5.0 is a total rewrite. It contains three separate pieces: an abstract syntax tree (hereafter ‘AST’) for expression match expressions, a parser from BSON into said AST, and a Matcher API layer that simulates the old Matcher interface while using all new internals. This new version is much easier to extend, easier to reason about, and will allow us to use the same structure for matching as for query analysis and rewriting.
This matcher rewrite is part of a larger project to restructure query execution, to optimize them, and to lay the groundwork for more advanced queries in the future. One planned optimization is index intersection. For example, if you have an index on each of ‘a’ and ‘b’ attributes, we want a query of the form?{ a : 5 , b : 6 }?to do an index intersection of the two indexes rather than just use one index and discard the documents from that index that don’t match. Index intersection would also be suitable for merging geo-spatial, text and regular indexes together in fun and interesting ways (i.e. a query to return all the users in a 3.5 mile radius of a location with a greater than #x# reputation who are RSVP’ed ‘yes’ for an event).
A good example of an extension we’d like to enable is self referential queries, such as finding all documents where a = b + c. (This would be written?{ a : { $sum : [ “$b” , “$c” ] } }). With the new Matcher, such queries are easy to implement as a native part of the language.
Now that the Matcher re-write is ready for testing, we’d love people to help test it by trying out MongoDB 2.5.0. (Release Notes)
Code
- AST Root
- Parser Root
By Eliot Horowitz, 10gen CTO, MongoDB core contributor. You can find the original post on his personal blog.?
原文地址:MongoDB's New Matcher, 感谢原作者分享。

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

.NET 4.0 est utilisé pour créer une variété d'applications et offre aux développeurs d'applications des fonctionnalités riches, notamment : programmation orientée objet, flexibilité, architecture puissante, intégration du cloud computing, optimisation des performances, bibliothèques étendues, sécurité, évolutivité, accès aux données et mobile. soutien au développement.

Cet article présente comment configurer MongoDB sur Debian System pour réaliser une expansion automatique. Les étapes principales incluent la configuration de l'ensemble de répliques MongoDB et de la surveillance de l'espace disque. 1. Installation de MongoDB Tout d'abord, assurez-vous que MongoDB est installé sur le système Debian. Installez à l'aide de la commande suivante: SudoaptupDaSudoaptInstall-myongoDB-Org 2. Configuration de la réplique MongoDB Ensemble de répliques MongoDB assure la haute disponibilité et la redondance des données, ce qui est la base de la réalisation d'une expansion de capacité automatique. Démarrer le service MongoDB: Sudosystemctlstartmongodsudosys

Cet article décrit comment construire une base de données MongoDB hautement disponible sur un système Debian. Nous explorerons plusieurs façons de garantir que la sécurité des données et les services continueront de fonctionner. Stratégie clé: réplicaset: réplicaset: Utilisez des répliques pour obtenir la redondance des données et le basculement automatique. Lorsqu'un nœud maître échoue, l'ensemble de répliques élise automatiquement un nouveau nœud maître pour assurer la disponibilité continue du service. Sauvegarde et récupération des données: utilisez régulièrement la commande Mongodump pour sauvegarder la base de données et formuler des stratégies de récupération efficaces pour faire face au risque de perte de données. Surveillance et alarmes: déploier les outils de surveillance (tels que Prometheus, Grafana) pour surveiller l'état de course de MongoDB en temps réel, et

Il est impossible de visualiser le mot de passe MongoDB directement via NAVICAT car il est stocké sous forme de valeurs de hachage. Comment récupérer les mots de passe perdus: 1. Réinitialiser les mots de passe; 2. Vérifiez les fichiers de configuration (peut contenir des valeurs de hachage); 3. Vérifiez les codes (May Code Hardcode).

Explication détaillée de la stratégie de sauvegarde efficace de MongoDB dans le cadre du système CentOS Cet article introduira en détail les différentes stratégies de mise en œuvre de sauvegarde MongoDB sur le système CentOS pour assurer la sécurité des données et la continuité des activités. Nous couvrirons les sauvegardes manuelles, les sauvegardes chronométrées, les sauvegardes de scripts automatisées et les méthodes de sauvegarde dans des environnements de conteneurs Docker, et offrir les meilleures pratiques pour la gestion des fichiers de sauvegarde. Sauvegarde manuelle: utilisez la commande mongodump pour effectuer une sauvegarde complète manuelle, par exemple: mongodump-hlocalhost: 27017-u username-p mot de passe-d database name-o / backup Directory Cette commande exportera les données et les métadonnées de la base de données spécifiée vers le répertoire de sauvegarde spécifié.

Pinetwork est sur le point de lancer Pibank, une plate-forme bancaire mobile révolutionnaire! Pinetwork a publié aujourd'hui une mise à jour majeure sur Elmahrosa (face) Pimisrbank, appelée Pibank, qui intègre parfaitement les services bancaires traditionnels avec des fonctions de crypto-monnaie de pignon (prend en charge l'échange entre les Fiat Currency tels que le Dollar, l'Euro, Usdt, Usdc, Ripiah avec des crypto-monnaies. Quel est le charme de Pibank? Découvrons! Les principales fonctions de Pibank: gestion unique des comptes bancaires et des actifs de crypto-monnaie. Soutenez les transactions en temps réel et adoptez les biospécies

MongoDB et base de données relationnelle: comparaison approfondie Cet article explorera en profondeur les différences entre la base de données NOSQL MongoDB et les bases de données relationnelles traditionnelles (telles que MySQL et SQLServer). Les bases de données relationnelles utilisent des structures de table des lignes et des colonnes pour organiser les données, tandis que MongoDB utilise des modèles flexibles axés sur les documents pour mieux répondre aux besoins des applications modernes. Différencie principalement les structures de données: les bases de données relationnelles utilisent des tables de schéma prédéfinies pour stocker les données, et les relations entre les tableaux sont établies par des clés primaires et des clés étrangères; MongoDB utilise des documents BSON de type JSON pour les stocker dans une collection, et chaque structure de document peut être modifiée indépendamment pour obtenir une conception sans motif. Conception architecturale: les bases de données relationnelles doivent être prédéfinies schéma fixe; MongoDB support

Le chiffrement de la base de données MongoDB sur un système Debian nécessite de suivre les étapes suivantes: Étape 1: Installez d'abord MongoDB, assurez-vous que votre système Debian a installé MongoDB. Sinon, veuillez vous référer au document officiel MongoDB pour l'installation: https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-debian/step 2: générer le fichier de clé de cryptage Créer un fichier contenant la clé de chiffrement et définir les permissions correctes: ddif = / dev / urandof = / etc / mongodb-keyfilebs = 512
