Apakah jenis data yang disokong oleh mongodb?
MongoDB menyokong pelbagai jenis data, termasuk rentetan teks, integer, jenis titik terapung, nilai Boolean, tarikh, pengecam unik, serta tatasusunan, objek, data binari dan jenis data tersuai. MongoDB menggunakan struktur dokumen, menyokong data bersarang dan menyediakan fungsi penukaran jenis automatik.
Jenis data yang disokong oleh MongoDB
MongoDB ialah pangkalan data NoSQL yang menyokong pelbagai jenis data untuk memenuhi keperluan storan data yang berbeza.
Jenis data teras:
- String: Rentetan teks
- Integer: integer 32-bit
- Point panjang
- panjang : 4
- : Titik terapung berketepatan ganda Jenis bDouble : 64 -bit floating -point type
- Boolean: Boolean value
- Tarikh: Tarikh dan masa
- ObjectID: 12 -bait🜜 ident yang dijana secara automatik Jenis data lain:
Array:
- Koleksi Elemen yang Diarah MongoDB
- Struktur dokumen:
- MongoDB menggunakan struktur dokumen untuk menyimpan data Dokumen ini terdiri daripada medan dan setiap medan boleh menyimpan nilai jenis tertentu.
- Data Bersarang:
- MongoDB menyokong data bersarang, membenarkan dokumen atau tatasusunan lain dibenamkan dalam dokumen. Ini menyediakan pemodelan data yang fleksibel dan pemodelan hubungan. Penukaran jenis automatik:
MongoDB secara automatik boleh menukar jenis data kepada jenis yang sesuai. Sebagai contoh, jika anda memasukkan rentetan ke dalam medan angka, MongoDB menukarnya secara automatik kepada nombor.
Nota:
Jenis tarikh dalam MongoDB disimpan dalam format ISO 8601.
ObjectId ialah jenis data yang unik kepada MongoDB dan digunakan untuk mengenal pasti dokumen secara unik.
Jenis data tersuai perlu diisytiharkan dan disahkan menggunakan fungsi Pengesahan Skema MongoDB.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah jenis data yang disokong oleh mongodb?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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



Struktur data dan algoritma ialah asas pembangunan Java Artikel ini meneroka secara mendalam struktur data utama (seperti tatasusunan, senarai terpaut, pepohon, dll.) dan algoritma (seperti pengisihan, carian, algoritma graf, dll.) dalam Java. Struktur ini diilustrasikan dengan contoh praktikal, termasuk menggunakan tatasusunan untuk menyimpan skor, senarai terpaut untuk mengurus senarai beli-belah, tindanan untuk melaksanakan rekursi, baris gilir untuk menyegerakkan benang, dan pepohon dan jadual cincang untuk carian dan pengesahan pantas. Memahami konsep ini membolehkan anda menulis kod Java yang cekap dan boleh diselenggara.

Redis ialah cache nilai kunci berprestasi tinggi. Sambungan PHPRedis menyediakan API untuk berinteraksi dengan pelayan Redis. Gunakan langkah berikut untuk menyambung ke Redis, menyimpan dan mendapatkan semula data: Sambung: Gunakan kelas Redis untuk menyambung ke pelayan. Penyimpanan: Gunakan kaedah yang ditetapkan untuk menetapkan pasangan nilai kunci. Retrieval: Gunakan kaedah get untuk mendapatkan nilai kunci.

PHP menyediakan fungsi berikut untuk memproses data JSON: Menghuraikan data JSON: Gunakan json_decode() untuk menukar rentetan JSON kepada tatasusunan PHP. Cipta data JSON: Gunakan json_encode() untuk menukar tatasusunan atau objek PHP kepada rentetan JSON. Dapatkan nilai khusus data JSON: Gunakan fungsi tatasusunan PHP untuk mengakses nilai tertentu, seperti pasangan nilai kunci atau elemen tatasusunan.

Panduan Permulaan untuk Java: Aplikasi Dunia Sebenar bagi Algoritma dan Struktur Data Algoritma dan struktur data ialah asas pengaturcaraan Java. Memahami aplikasi mereka adalah penting untuk menulis kod yang cekap dan boleh diselenggara. Artikel ini meneroka penggunaan biasa algoritma dan struktur data dalam senario dunia sebenar untuk membantu anda memahami nilainya. Algoritma Pengisihan Algoritma pengisihan digunakan untuk menyusun senarai elemen dengan teratur. Contohnya: int[]numbers={5,2,8,3,9};//Gunakan algoritma isihan pantas untuk mengisih tatasusunan nombor Arrays.sort(numbers);//Keluarkan tatasusunan yang diisih untuk(intnumber: numbers ){

Penggunaan struktur data dan algoritma adalah penting dalam pengkomputeran awan untuk mengurus dan memproses sejumlah besar data. Struktur data biasa termasuk tatasusunan, senarai, jadual cincang, pepohon dan graf. Algoritma yang biasa digunakan termasuk algoritma pengisihan, algoritma carian dan algoritma graf. Dengan memanfaatkan kuasa Java, pembangun boleh menggunakan koleksi Java, struktur data selamat benang dan Koleksi Apache Commons untuk melaksanakan struktur dan algoritma data ini.

.NET 4.0 digunakan untuk mencipta pelbagai aplikasi dan ia menyediakan pemaju aplikasi dengan ciri yang kaya termasuk: pengaturcaraan berorientasikan objek, fleksibiliti, seni bina berkuasa, penyepaduan pengkomputeran awan, pengoptimuman prestasi, perpustakaan yang luas, keselamatan, Kebolehskalaan, akses data dan mudah alih sokongan pembangunan.

Pengaturcaraan templat ialah paradigma untuk mencipta kod yang fleksibel dan boleh digunakan semula yang digunakan secara meluas dalam bidang seperti struktur data, perpustakaan kontena, pengaturcaraan meta dan perpustakaan grafik. Contoh khusus termasuk tatasusunan dinamik, jadual cincang, baris gilir keutamaan, pemadaman jenis dan peneduh bucu.

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
