MongoDB数据读写的几种方法
1、MongoDB Shell Script mongoDB的命令行使用的是类似JavaScript脚本的命令行交互,所以我们可以在shell当中使用JS的一些命令、函数等。 输入mongo命令启动mongo控制台 然后参考官方文档操作mongo数据。 常用命令有 show dbsuse db-nameshow collectionsdb.
1、MongoDB Shell Script
mongoDB的命令行使用的是类似JavaScript脚本的命令行交互,所以我们可以在shell当中使用JS的一些命令、函数等。
输入mongo命令启动mongo控制台
然后参考官方文档操作mongo数据。
常用命令有
show dbs use db-name show collections db.collection.find() db.collection.findOne() db.collection.remove(args) db.collection.insert(args)
等。CURD操作可以参考官方文档。
如果要生成大量测试数据,我们可以在mongo shell里面写一个for循环,
for (var i = 1; i <= 25; i++) db.testData.insert( { x : i } )
或者新建一个script.js将脚本放入循环内:
function insertData(dbName, colName, num) { var col = db.getSiblingDB(dbName).getCollection(colName); for (i = 0; i < num; i++) { col.insert({x:i}); } print(col.count()); }
1、将其放入"~/.mongorc.js"这个文件内
2、将其保存为script.js,然后运行mongo控制台时输入如下命令,会得到后台执行:
mongo SERVER:PORT/dbname --quiet script.js
2、利用MongoDB JAR包编写Java代码访问Mongo数据库
下载MongoDB Java Driver:点击打开链接
添加进Java Project内。具体API文档可以点击这里。
Small Task
下面以一个任务为例说明用法。
任务描述:定时删除三个月前的article。其中每个article与一个聚类相关联,同时数据库中还有聚类(cluster)的数据信息。每次删除article完成后,删除对应的那些无任何文章关联的聚类。
数据类型如下:
{ "_id" : ObjectId("52df7de966f0bc5d1bf4497d"), "clusterId" : 21, "docId" : 2, "title" : "test article 1", "type" : "article" }
任务分析:
1、首先需要依据条件查询到符合“三个月前的”文章数据;
2、提取所有article的id构建成一个列表;
3、提取所有涉及到的cluster的id构建成一个没有重复元素的列表;
4、删除所有满足条件的article;
5、判断每个cluster是否已经为空,若是则进行删除聚类操作。
Java代码如下:
import java.net.UnknownHostException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import com.mongodb.BasicDBObject; import com.mongodb.DB; import com.mongodb.DBCollection; import com.mongodb.DBCursor; import com.mongodb.DBObject; import com.mongodb.Mongo; import com.mongodb.QueryBuilder; public class MongoMainTest { static int today = 0; static int threeMonth = 0; static DBObject documentFields = new BasicDBObject(); static DBObject clusterFields = new BasicDBObject(); static { //此处键值设为true即代表作为返回结果键值 返回 documentFields.put("_id", true); documentFields.put("docId", true); documentFields.put("clusterId", true); documentFields.put("type", true); clusterFields.put("clusterId", true); clusterFields.put("type", true); } // DBCursor cursor = instanceDB.find(new BasicDBObject("assign", vouch),DocumentFields); /** * @param args */ public static void main(String[] args) { Mongo m = null; try { m = new Mongo( "10.211.55.7" , 27017 ); } catch (UnknownHostException e) { e.printStackTrace(); System.exit(0); } DB db = m.getDB("clusterDb"); // List<String> dbs = m.getDatabaseNames(); // System.out.println(dbs); // DBCollection coll = db.getCollection("rkCol"); // BasicDBObject doc = new BasicDBObject("docId",2); //此处为书写查询方法一 // DBCursor curs = coll.find(doc); // DBObject obj = (DBObject)JSON.parse("{docId: 2}"); //书写查询方法二 // curs = coll.find(obj); // while(curs.hasNext()) { // System.out.println("Cursor Count: "+curs.count()); // System.out.println(curs.next()); // } DBCollection coll = db.getCollection("rkCol"); QueryBuilder queryBuilder = new QueryBuilder(); DBObject articleQuery = new BasicDBObject("type", "article")//; .append("timestamp", new BasicDBObject("$lt", today-threeMonth)) .append("clusterId", true); //书写查询方法三 queryBuilder.and(articleQuery); //书写查询方法四 DBCursor curs = coll.find(queryBuilder.get()); //注意方法四在实际使用时需要调用get方法生成具体query语句 ArrayList<Object> articles = new ArrayList<Object>(); //此处element类型均为Object HashSet<Object> clusters = new HashSet<Object>(); DBObject article = null; while(curs.hasNext()) { article = curs.next(); articles.add(article.get("_id")); clusters.add(article.get("clusterId")); } QueryBuilder removeBuilder = new QueryBuilder(); //注意下句使用了$in操作符,类似于{_id: articleID1} or {_id: articleID2} or {_id: articleID3} ... DBObject removeObject = new BasicDBObject("_id", new BasicDBObject("$in", articles)); removeBuilder.and(removeObject); /*打印结果*/ coll.remove(removeBuilder.get()); DBObject articleCountQuery = null; for(Object o: clusters) { articleCountQuery = new BasicDBObject("clusterId", o); curs = coll.find(articleCountQuery); if(curs.count() != 0) { clusters.remove(o); } } removeObject = new BasicDBObject("clusterId", new BasicDBObject("$in", clusters)); removeBuilder.and(removeObject); coll.remove(removeBuilder.get()); /** curs = coll.find(removeBuilder.get()); articles = new ArrayList<Object>(); clusters = new HashSet<Object>(); article = null; while(curs.hasNext()) { article = curs.next(); articles.add(article.get("_id")); clusters.add(article.get("clusterId")); } /**/ System.out.println(articles); System.out.println(clusters); } }
定时操作,参考这篇博文,利用Java代码编程实现(利用开源库Quartz)。
Linux的环境可以使用crontab工具,更为简单方便。此处所需要配合使用的JS代码简略。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Minggu lalu, di tengah gelombang peletakan jawatan dalaman dan kritikan luar, OpenAI dibelenggu oleh masalah dalaman dan luaran: - Pelanggaran kakak balu itu mencetuskan perbincangan hangat global - Pekerja menandatangani "fasal tuan" didedahkan satu demi satu - Netizen menyenaraikan " Ultraman " tujuh dosa maut" ” Pembasmi khabar angin: Menurut maklumat dan dokumen bocor yang diperolehi oleh Vox, kepimpinan kanan OpenAI, termasuk Altman, sangat mengetahui peruntukan pemulihan ekuiti ini dan menandatanganinya. Di samping itu, terdapat isu serius dan mendesak yang dihadapi oleh OpenAI - keselamatan AI. Pemergian lima pekerja berkaitan keselamatan baru-baru ini, termasuk dua pekerjanya yang paling terkemuka, dan pembubaran pasukan "Penjajaran Super" sekali lagi meletakkan isu keselamatan OpenAI dalam perhatian. Majalah Fortune melaporkan bahawa OpenA

Model 70B, 1000 token boleh dijana dalam beberapa saat, yang diterjemahkan kepada hampir 4000 aksara! Para penyelidik memperhalusi Llama3 dan memperkenalkan algoritma pecutan Berbanding dengan versi asli, kelajuannya adalah 13 kali lebih pantas! Bukan sahaja ia pantas, prestasinya pada tugas menulis semula kod malah mengatasi GPT-4o. Pencapaian ini datang dari mana-mana, pasukan di belakang Kursor artifak pengaturcaraan AI yang popular, dan OpenAI turut mengambil bahagian dalam pelaburan. Anda mesti tahu bahawa pada Groq, rangka kerja pecutan inferens pantas yang terkenal, kelajuan inferens 70BLlama3 hanyalah lebih daripada 300 token sesaat. Dengan kelajuan Kursor, boleh dikatakan bahawa ia mencapai penyuntingan fail kod lengkap hampir serta-merta. Sesetengah orang memanggilnya lelaki yang baik, jika anda meletakkan Curs

Menurut berita pada 26 Jun, pada majlis perasmian Persidangan Komunikasi Mudah Alih Dunia 2024 Shanghai (MWC Shanghai), Pengerusi Mudah Alih China Yang Jie menyampaikan ucapan. Beliau berkata, pada masa ini, masyarakat manusia memasuki revolusi industri keempat, yang dikuasai oleh maklumat dan sangat bersepadu dengan maklumat dan tenaga, iaitu "revolusi kecerdasan digital", dan pembentukan kuasa produktif baru semakin pesat. Yang Jie percaya bahawa daripada "revolusi mekanisasi" yang digerakkan oleh enjin wap, kepada "revolusi elektrifikasi" yang didorong oleh elektrik dan enjin pembakaran dalaman, kepada "revolusi maklumat" yang didorong oleh komputer dan Internet, setiap pusingan revolusi perindustrian adalah berdasarkan "maklumat dan "Tenaga" adalah barisan utama, membawa pembangunan produktiviti

Sungguh tidak percaya, untuk melatih model AI, seorang profesor dari Universiti Negeri New York mengikat kamera seperti GoPro ke kepala anak perempuannya! Walaupun kedengaran luar biasa, perangai profesor ini sebenarnya berasas. Untuk melatih rangkaian saraf kompleks di belakang LLM, data besar diperlukan. Adakah proses latihan LLM semasa kami semestinya cara yang paling mudah dan paling berkesan? Sudah tentu tidak! Para saintis telah menemui bahawa pada kanak-kanak kecil manusia, otak menyerap air seperti span, dengan cepat membentuk pandangan dunia yang koheren. Walaupun LLM berprestasi hebat pada masa-masa tertentu, lama kelamaan kanak-kanak manusia menjadi lebih bijak dan lebih kreatif daripada model! Rahsia kanak-kanak menguasai bahasa Bagaimana untuk melatih LLM dengan cara yang lebih baik? Apabila saintis hairan dengan penyelesaiannya,

Baru-baru ini, 2,500 halaman dokumen dalaman Google telah dibocorkan, mendedahkan cara carian, "penimbang tara Internet yang paling berkuasa," beroperasi. Pengasas bersama dan Ketua Pegawai Eksekutif SparkToro ialah orang tanpa nama Dia menerbitkan catatan blog di tapak web peribadinya, dengan mendakwa bahawa "orang tanpa nama berkongsi dengan saya beribu-ribu halaman dokumentasi API Carian Google yang perlu dibaca oleh semua orang dalam SEO." ! "Selama bertahun-tahun, RandFishkin telah menjadi jurucakap teratas dalam bidang SEO (Pengoptimuman Enjin Carian, pengoptimuman enjin carian), dan beliau mencadangkan konsep "pihak berkuasa laman web" (DomainRating). Oleh kerana dia sangat dihormati dalam bidang ini, RandFishkin

Artikel ini memperkenalkan cara mengkonfigurasi MongoDB pada sistem Debian untuk mencapai pengembangan automatik. Langkah -langkah utama termasuk menubuhkan set replika MongoDB dan pemantauan ruang cakera. 1. Pemasangan MongoDB Pertama, pastikan MongoDB dipasang pada sistem Debian. Pasang menggunakan arahan berikut: SudoaptDateSudoaptInstall-ImongoDB-Org 2. Mengkonfigurasi set replika replika MongoDB MongoDB Set memastikan ketersediaan dan kelebihan data yang tinggi, yang merupakan asas untuk mencapai pengembangan kapasiti automatik. Mula MongoDB Service: sudosystemctlstartmongodsudosys

Artikel ini menerangkan cara membina pangkalan data MongoDB yang sangat tersedia pada sistem Debian. Kami akan meneroka pelbagai cara untuk memastikan keselamatan data dan perkhidmatan terus beroperasi. Strategi Utama: Replicaset: Replicaset: Gunakan replika untuk mencapai redundansi data dan failover automatik. Apabila nod induk gagal, set replika secara automatik akan memilih nod induk baru untuk memastikan ketersediaan perkhidmatan yang berterusan. Sandaran dan Pemulihan Data: Secara kerap Gunakan perintah Mongodump untuk membuat sandaran pangkalan data dan merumuskan strategi pemulihan yang berkesan untuk menangani risiko kehilangan data. Pemantauan dan penggera: Menyebarkan alat pemantauan (seperti Prometheus, Grafana) untuk memantau status MongoDB dalam masa nyata, dan

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).
