Ethanchen's notes

Mongodb 更新集合的方法到底有几种 (下) ？

更新方法

Mongodb 使用以下几种方法来更新文档， Mongodb V5.0+ 使用 mongosh 客户端：

db.collection.updateOne(, , )
db.collection.updateMany(, , )
db.collection.replaceOne(, , )
db.collection.findOneAndReplace(, , )
db.collection.findOneAndUpdate( , , )
db.collection.findAndModify()
db.collection.bulkWrite()
Bulk.find.replaceOne()
Bulk.find.update()
Bulk.find.updateOne()
Bulk.find.upsert()

批量写入

通过控制执行顺序执行多个写入操作。

bulkWrite() 接受一组写操作并执行每个操作。默认情况下，操作按顺序执行。

每组的操作数量不能超过数据库的maxWriteBatchSize的值。

maxWriteBatchSize的默认值为100,000。该值显示在 hello.maxWriteBatchSize字段中。

sit_rs1:PRIMARY> rs.hello().maxWriteBatchSize
100000

db.collection.bulkWrite() 具有以下语法：

db.collection.bulkWrite(
   [ <operation 1>, <operation 2>, ... ],
   {
      writeConcern : <document>,
      ordered : <boolean>
   }
)

operations: 一个数组 bulkWrite() 的写操作。有效的操作是：

insertOne
updateOne
updateMany
deleteOne
deleteMany
replaceOne

该 ordered 参数指定是否 bulkWrite() 将按顺序或不按顺序执行操作。默认情况下，操作按顺序执行。

下面的代码代表了一个 bulkWrite() 有五个操作。

db.collection.bulkWrite(
   [
      { insertOne : <document> },
      { updateOne : <document> },
      { updateMany : <document> },
      { replaceOne : <document> },
      { deleteOne : <document> },
      { deleteMany : <document> }
   ]
)

默认 ordered : true 状态下，每个操作都会按顺序执行，从第一个操作 insertOne 到最后一个操作 deleteMany。

如果 ordered 设置为 false，则 mongod 可以对操作重新排序以提高性能。应用程序不应依赖于操作执行的顺序。

使用时 ordered : false，操作结果可能会有所不同 !!!

以下示例向集合 user 插入 2 条新记录 _id: 3, _id: 4，更新 name: “user5” 用户，设置 age 等于57 ，删除 user10, user11 用户（ 这里用了 deleteOne 方法，只会删除第一条匹配）。最后再替换 name: “user8” 的文档记录。如下：

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 55, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf8"), "name" : "user10", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "age" : 61, "item" : { "A" : 113, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 5, "n2" : 4 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }


# 插入2条新记录，更新1条，删除1条，替换1条
sit_rs1:PRIMARY> try {
...    db.user.bulkWrite( [
...       { insertOne: { document: { _id: 3, name: "user20", city: "sz", age: 26 } } },
...       { insertOne: { document: { _id: 4, name: "user21", city: "bj", age: 30 } } },
...       { updateOne: {
...          filter: { name: "user5" },
...          update: { $set: { age: 57 } }
...       } },
...       { deleteOne: { filter: { name: { $in: ["user10", "user11" ] } } } },
...       { replaceOne: {
...          filter: { name: "user8" },
...          replacement: { name: "user8", city: "sh", age: 66 }
...       } }
...    ] )
... } catch( error ) {
...    print( error )
... }
{
        "acknowledged" : true,
        "deletedCount" : 1,
        "insertedCount" : 2,
        "matchedCount" : 2,
        "upsertedCount" : 0,
        "insertedIds" : {
                "0" : 3,
                "1" : 4
        },
        "upsertedIds" : {

        }
}

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "city" : "sh", "age" : 66 }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : 26 }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }

Bulk 构建器

Bulk.find.replaceOne() 将单个文档替换操作添加到批量操作列表中。使用该 Bulk.find() 方法指定确定要替换哪个文档的条件。Bulk.find.replaceOne() 方法将替换限制为单个文档。

Bulk() 批量操作构建器用于构造要为单个集合批量执行的写入操作列表。

要实例化构建器，请使用

有序批量操作: db.collection.initializeOrderedBulkOp()
无序批量操作: db.collection.initializeUnorderedBulkOp()。

有序操作

通过有序操作列表，MongoDB 会串行执行列表中的写入操作。如果在处理其中一个写操作期间发生错误，MongoDB 将返回，而不处理列表中任何剩余的写操作。

无序操作

通过无序操作列表，MongoDB 可以并行执行列表中的写入操作，也可以以不确定的顺序执行。如果在处理其中一个写操作的过程中发生错误，MongoDB将继续处理列表中剩余的写操作。

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "city" : "sh", "age" : 66 }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : 26 }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }

# 实例化构建器， 无序批量操作 ！！！！！
sit_rs1:PRIMARY> var bulk = db.user.initializeUnorderedBulkOp();

# 只执行单文档替换操作
sit_rs1:PRIMARY> bulk.find( { name: "user8" } ).replaceOne( { name: "user8", status: "Modified", age: 22 } );

# 未执行 execute，数据还不会替换 ！！！！！！！！！！！
sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "city" : "sh", "age" : 66 }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : 26 }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }


# 执行 Bulk.execute() 执行由操作构建器构建的操作列表Bulk() 
sit_rs1:PRIMARY> bulk.execute();
BulkWriteResult({
        "writeErrors" : [ ],
        "writeConcernErrors" : [ ],
        "nInserted" : 0,
        "nUpserted" : 0,
        "nMatched" : 1,
        "nModified" : 1,
        "nRemoved" : 0,
        "upserted" : [ ]
})

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "status" : "Modified", "age" : 22 }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : 26 }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }

Bulk.find.update() 将multi更新操作添加到批量操作列表。该方法更新现有文档中的特定字段。

使用该Bulk.find()方法指定确定要更新哪些文档的条件。Bulk.find.update() 方法更新所有匹配的文档。

以下示例为 user 集合的初始化操作构建器 Bulk() ，并将 user8、user20 更新操作添加到操作列表中，如下：

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "status" : "Modified", "age" : 22 }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : 26 }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }

sit_rs1:PRIMARY> var bulk = db.user.initializeUnorderedBulkOp();

sit_rs1:PRIMARY> bulk.find( { name: "user8" } ).update( { $set: { status: "1", age: "33" } } );

sit_rs1:PRIMARY> bulk.find( { name: "user20" } ).update( { $set: { age: "55" } } );
 
sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "status" : "Modified", "age" : 22 }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : 26 }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }

sit_rs1:PRIMARY> bulk.execute();
BulkWriteResult({
        "writeErrors" : [ ],
        "writeConcernErrors" : [ ],
        "nInserted" : 0,
        "nUpserted" : 0,
        "nMatched" : 2,
        "nModified" : 2,
        "nRemoved" : 0,
        "upserted" : [ ]
})

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "status" : "1", "age" : "33" }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : "55" }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }

Bulk.find.updateOne() 将单个文档更新操作添加到批量操作列表。

使用该Bulk.find()方法指定确定要更新哪个文档的条件。Bulk.find.updateOne() 方法将更新限制为单个文档。

以下示例为 user 集合的初始化操作构建器 Bulk() ，并添加各种 updateOne() 操作到操作列表，如下：

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "status" : "1", "age" : "33" }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : "55" }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }

sit_rs1:PRIMARY> var bulk = db.user.initializeUnorderedBulkOp();
 
sit_rs1:PRIMARY> bulk.find( { name: "user8" } ).update( { $set: { status: "1", age: "22" } } );

sit_rs1:PRIMARY> bulk.execute();
BulkWriteResult({
        "writeErrors" : [ ],
        "writeConcernErrors" : [ ],
        "nInserted" : 0,
        "nUpserted" : 0,
        "nMatched" : 1,
        "nModified" : 1,
        "nRemoved" : 0,
        "upserted" : [ ]
})

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "status" : "1", "age" : "22" }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : "55" }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }

Bulk.find.upsert() 将更新或替换操作的upsert选项设置为 true ，并具有以下语法：

Bulk.find(<query>).upsert().update(<update>);
Bulk.find(<query>).upsert().updateOne(<update>);
Bulk.find(<query>).upsert().replaceOne(<replacement>);

将upsert选项设置为时true:

如果不存在与Bulk.find()条件匹配的文档，则更新或替换操作将执行插入。
如果匹配的文档确实存在，则更新或替换操作将执行指定的更新或替换。

使用 Bulk.find.upsert() 具有以下写入操作：

Bulk.find.replaceOne()

Bulk.find.updateOne()

Bulk.find.update()

以下示例，使用upsert选项执行替换 name: “user12” 的用户，如果不存在，则插入新文档。

如果用替换操作 Bulk.find.upsert() 选项执行插入，插入的文档是替换文档。如果替换文档和查询文档均未指定_id字段，MongoDB 会添加该_id字段：

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "status" : "1", "age" : "22" }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : "55" }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }

sit_rs1:PRIMARY> var bulk = db.user.initializeUnorderedBulkOp();

sit_rs1:PRIMARY> bulk.find( { name: "user12" } ).upsert().replaceOne(
...    {
...      name: "user12",
...      status: "0",
...      age: 12,
...    }
... );

sit_rs1:PRIMARY> bulk.execute();
BulkWriteResult({
        "writeErrors" : [ ],
        "writeConcernErrors" : [ ],
        "nInserted" : 0,
        "nUpserted" : 1,
        "nMatched" : 0,
        "nModified" : 0,
        "nRemoved" : 0,
        "upserted" : [
                {
                        "index" : 0,
                        "_id" : ObjectId("64df3619aed0456fbb0e919e")
                }
        ]
})

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "status" : "1", "age" : "22" }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : "55" }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("64df3619aed0456fbb0e919e"), "name" : "user12", "status" : "0", "age" : 12 }

以下示例，使用 updateOne 方法更新一条记录 { name: “user12” }，如果不存在则执行插入。

如果更新操作为 Bulk.find.upsert() 选项执行插入，插入的文档是替换文档。如果替换文档和查询文档均未指定_id字段，MongoDB 会添加该_id字段。

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "status" : "1", "age" : "22" }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : "55" }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("64df3619aed0456fbb0e919e"), "name" : "user12", "status" : "0", "age" : 12 }

sit_rs1:PRIMARY> var bulk = db.user.initializeUnorderedBulkOp();

sit_rs1:PRIMARY> bulk.find( { name: "user12" } ).upsert().updateOne(
...    {
...      name: "user12",
...      status: "1",
...  age: 22,
...    }
... );

sit_rs1:PRIMARY> bulk.execute();
BulkWriteResult({
        "writeErrors" : [ ],
        "writeConcernErrors" : [ ],
        "nInserted" : 0,
        "nUpserted" : 0,
        "nMatched" : 1,
        "nModified" : 1,
        "nRemoved" : 0,
        "upserted" : [ ]
})

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "status" : "1", "age" : "22" }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : "55" }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("64df3619aed0456fbb0e919e"), "name" : "user12", "status" : "1", "age" : 22 }

使用 upsert() 多文档更新方法 Bulk.find.update()，如果没有文档符合查询条件，则更新操作插入单个文档。

如果更新操作为 Bulk.find.upsert() 选项执行插入，更新操作插入单个文档，其中包含该方法的查询文档中的字段和值。

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "status" : "1", "age" : "22" }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : "55" }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("64df3619aed0456fbb0e919e"), "name" : "user12", "status" : "1", "age" : 22 }

sit_rs1:PRIMARY> var bulk = db.user.initializeUnorderedBulkOp();


sit_rs1:PRIMARY> bulk.find( { name: "user15" } ).upsert().update(
...    {
...      $setOnInsert: { "item" : { "A" : 111, "B" : 222 } },
...      $set: { status: "1", age: "50" }
...    }
... );

sit_rs1:PRIMARY> bulk.execute();
BulkWriteResult({
        "writeErrors" : [ ],
        "writeConcernErrors" : [ ],
        "nInserted" : 0,
        "nUpserted" : 1,
        "nMatched" : 0,
        "nModified" : 0,
        "nRemoved" : 0,
        "upserted" : [
                {
                        "index" : 0,
                        "_id" : ObjectId("64df389daed0456fbb0e9944")
                }
        ]
})

sit_rs1:PRIMARY> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf4"), "name" : "user5", "age" : 57, "item" : { "A" : 112, "B" : 215 }, "number" : [ { "n1" : 7, "n2" : 8 }, { "n1" : 99, "n2" : 4 }, { "n1" : 4, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf2"), "name" : "user3", "age" : 30, "item" : { "A" : 113, "B" : 213 }, "number" : [ { "n1" : 1, "n2" : 8 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf6"), "name" : "user7", "age" : 45, "item" : { "A" : 116, "B" : 216 }, "number" : [ { "n1" : 6, "n2" : 6 }, { "n1" : 99, "n2" : 5 }, { "n1" : 7, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf3"), "name" : "user4", "age" : 45, "item" : { "A" : 111, "B" : 211 }, "number" : [ { "n1" : 99, "n2" : 6 }, { "n1" : 2, "n2" : 4 }, { "n1" : 3, "n2" : 6 } ] }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf5"), "name" : "chen", "status" : "Modified" }
{ "_id" : ObjectId("64b8d2404b442dde59447cf7"), "name" : "user8", "status" : "1", "age" : "22" }
{ "_id" : ObjectId("64db6285f386d37d5de1b830"), "name" : "user11", "age" : 50, "number" : 1 }
{ "_id" : 3, "name" : "user20", "city" : "sz", "age" : "55" }
{ "_id" : 4, "name" : "user21", "city" : "bj", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("64df3619aed0456fbb0e919e"), "name" : "user12", "status" : "1", "age" : 22 }
{ "_id" : ObjectId("64df389daed0456fbb0e9944"), "name" : "user15", "age" : "50", "item" : { "A" : 111, "B" : 222 }, "status" : "1" }

你可能感兴趣的:(MongoDB,mongodb,数据库)

Google earth studio 简介陟彼高冈yu 旅游
GoogleEarthStudio是一个基于Web的动画工具，专为创作使用GoogleEarth数据的动画和视频而设计。它利用了GoogleEarth强大的三维地图和卫星影像数据库，使用户能够轻松地创建逼真的地球动画、航拍视频和动态地图可视化。网址为https://www.google.com/earth/studio/。GoogleEarthStudio是一个基于Web的动画工具，专为创作使用G
关于提高复杂业务逻辑代码可读性的思考编程经验分享开发经验 java 数据库开发语言
目录前言需求场景常规写法拆分方法领域对象总结前言实际工作中大部分时间都是在写业务逻辑，一般都是三层架构，表示层（Controller）接收客户端请求，并对入参做检验，业务逻辑层（Service）负责处理业务逻辑，一般开发都是在这一层中写具体的业务逻辑。数据访问层（Dao）是直接和数据库交互的，用于查数据给业务逻辑层，或者是将业务逻辑层处理后的数据写入数据库。简单的增删改查接口不用多说，基本上写好一
SQL Server_查询某一数据库中的所有表的内容 qq_42772833 SQL Server 数据库 sqlserver
1.查看所有表的表名要列出CrabFarmDB数据库中的所有表（名），可以使用以下SQL语句：USECrabFarmDB;--切换到目标数据库GOSELECTTABLE_NAMEFROMINFORMATION_SCHEMA.TABLESWHERETABLE_TYPE='BASETABLE';对这段SQL脚本的解释：SELECTTABLE_NAME：这个语句的作用是从查询结果中选择TABLE_NAM
深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库 python
深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
MongoDB Oplog 窗口喝醉酒的小白 MongoDB 运维
在MongoDB中，oplog（操作日志）是一个特殊的日志系统，用于记录对数据库的所有写操作。oplog允许副本集成员（通常是从节点）应用主节点上已经执行的操作，从而保持数据的一致性。它是MongoDB副本集实现数据复制的基础。MongoDBOplog窗口oplog窗口是指在MongoDB副本集中，从节点可以用来同步数据的时间范围。这个窗口通常由以下因素决定：Oplog大小：oplog的大小是有限
python os 环境变量 CV矿工 python 开发语言 numpy
环境变量：环境变量是程序和操作系统之间的通信方式。有些字符不宜明文写进代码里，比如数据库密码，个人账户密码，如果写进自己本机的环境变量里，程序用的时候通过os.environ.get（）取出来就行了。os.environ是一个环境变量的字典。环境变量的相关操作importos"""设置/修改环境变量：os.environ[‘环境变量名称’]=‘环境变量值’#其中key和value均为string类
【PG】常见数据库、表属性设置江无羡数据库
PG的常见属性配置方法数据库复制、备份相关表的复制标识单表操作批量表操作链接数据库复制、备份相关表的复制标识单表操作通过ALTER语句单独更改一张表的复制标识。ALTERTABLE[tablename]REPLICAIDENTITYFULL;批量表操作通过代码块的方式，对某个schema中的所有表一起更新其复制标识。SELECTtablename,CASErelreplidentWHEN'd'TH
nosql数据库技术与应用知识点皆过客，揽星河 NoSQL nosql 数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
insert into select 主键自增_mybatis拦截器实现主键自动生成 weixin_39521651 insert into select 主键自增 mybatis delete返回值 mybatis insert返回主键 mybatis insert返回对象 mybatis plus insert返回主键 mybatis plus 插入生成id
前言前阵子和朋友聊天，他说他们项目有个需求，要实现主键自动生成，不想每次新增的时候，都手动设置主键。于是我就问他，那你们数据库表设置主键自动递增不就得了。他的回答是他们项目目前的id都是采用雪花算法来生成，因此为了项目稳定性，不会切换id的生成方式。朋友问我有没有什么实现思路，他们公司的orm框架是mybatis，我就建议他说，不然让你老大把mybatis切换成mybatis-plus。mybat
关于Mysql 中 Row size too large (＞ 8126) 错误的解决和理解秋刀prince mysql mysql 数据库
提示：啰嗦一嘴，数据库的任何操作和验证前，一定要记得先备份！！！不会有错；文章目录问题发现一、问题导致的可能原因1、页大小2、行格式2.1compact格式2.2Redundant格式2.3Dynamic格式2.4Compressed格式3、BLOB和TEXT列二、解决办法1、修改页大小（不推荐）2、修改行格式3、修改数据类型为BLOB和TEXT列4、其他优化方式（可以参考使用）4.1合理设置数据
Java爬虫框架（一）--架构设计狼图腾-狼之传说 java 框架 java 任务 html解析器存储电子商务
一、架构图那里搜网络爬虫框架主要针对电子商务网站进行数据爬取，分析，存储，索引。爬虫：爬虫负责爬取，解析，处理电子商务网站的网页的内容数据库：存储商品信息索引：商品的全文搜索索引Task队列：需要爬取的网页列表Visited表：已经爬取过的网页列表爬虫监控平台：web平台可以启动，停止爬虫，管理爬虫，task队列，visited表。二、爬虫1.流程1)Scheduler启动爬虫器，TaskMast
MongoDB知识概括 GeorgeLin98 持久层 mongodb
MongoDB知识概括MongoDB相关概念单机部署基本常用命令索引-IndexSpirngDataMongoDB集成副本集分片集群安全认证MongoDB相关概念业务应用场景：传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。解释：“三高”需求：①Highperformance-对数据库高并发读写的需求。②HugeStorage-对海量数
Mongodb Error: queryTxt ETIMEOUT xxxx.wwwdz.mongodb.net 佛一脚 error react mongodb 数据库
背景每天都能遇到奇怪的问题，做个记录，以便有缘人能得到帮助！换了一台电脑开发nextjs程序。需要连接mongodb数据，对数据进行增删改查。上一台电脑好好的程序，新电脑死活连不上mongodb数据库。同一套代码，没任何修改，搞得我怀疑人生了，打开浏览器进入mongodb官网毫无问题，也能进入线上系统查看数据，网络应该是没问题。于是我尝试了一下手机热点，这次代码能正常跑起来，连接数据库了！！！是不
入门MySQL——查询语法练习 K_un
前言：前面几篇文章为大家介绍了DML以及DDL语句的使用方法，本篇文章将主要讲述常用的查询语法。其实MySQL官网给出了多个示例数据库供大家实用查询，下面我们以最常用的员工示例数据库为准，详细介绍各自常用的查询语法。1.员工示例数据库导入官方文档员工示例数据库介绍及下载链接：https://dev.mysql.com/doc/employee/en/employees-installation.h
博客网站制作教程 2401_85194651 java maven
首先就是技术框架：后端：Java+SpringBoot数据库：MySQL前端：Vue.js数据库连接：JPA(JavaPersistenceAPI)1.项目结构blog-app/├──backend/│├──src/main/java/com/example/blogapp/││├──BlogApplication.java││├──config/│││└──DatabaseConfig.java
ubuntu安装wordpress lissettecarlr
1安装nginx网上安装方式很多，这就就直接用apt-get了apt-getinstallnginx不用启动啥，然后直接在浏览器里面输入IP:80就能看到nginx的主页了。如果修改了一些配置可以使用下列命令重启一下systemctlrestartnginx.service2安装mysql输入安装前也可以更新一下软件源，在安装过程中将会让你输入数据库的密码。sudoapt-getinstallmy
深入浅出 -- 系统架构之负载均衡Nginx的性能优化 xiaoli8748_软件开发系统架构系统架构负载均衡 nginx
一、Nginx性能优化到这里文章的篇幅较长了，最后再来聊一下关于Nginx的性能优化，主要就简单说说收益最高的几个优化项，在这块就不再展开叙述了，毕竟影响性能都有多方面原因导致的，比如网络、服务器硬件、操作系统、后端服务、程序自身、数据库服务等，对于性能调优比较感兴趣的可以参考之前《JVM性能调优》中的调优思想。优化一：打开长连接配置通常Nginx作为代理服务，负责分发客户端的请求，那么建议开启H
【RabbitMQ 项目】服务端：数据管理模块之绑定管理月夜星辉雪 rabbitmq 分布式
文章目录一.编写思路二.代码实践一.编写思路定义绑定信息类交换机名称队列名称绑定关键字：交换机的路由交换算法中会用到没有是否持久化的标志，因为绑定是否持久化取决于交换机和队列是否持久化，只有它们都持久化时绑定才需要持久化。绑定就好像一根绳子，两端连接着交换机和队列，当一方不存在，它就没有存在的必要了定义绑定持久化类构造函数：如果数据库文件不存在则创建，打开数据库，创建binding_table插入
计算机毕业设计PHP仓储综合管理系统（源码+程序+VUE+lw+部署） java毕设程序源码王哥 php 课程设计 vue.js
该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程。欢迎交流项目运行环境配置：phpStudy+Vscode+Mysql5.7+HBuilderX+Navicat11+Vue+Express。项目技术：原生PHP++Vue等等组成，B/S模式+Vscode管理+前后端分离等等。环境需要1.运行环境：最好是小皮phpstudy最新版，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.开发
3.增删改查--连接查询问女何所忆
关系型数据库的一个特点就是，多张表之间存在关系，以致于我们可以连接多张表进行查询操作，所以连接查询会是关系型数据库中最常见的操作。连接查询主要分为三种，交叉连接、内连接和外连接，我们一个个说。1、交叉连接交叉连接其实连接查询的第一个阶段，它简单表现为两张表的笛卡尔积形式，具体例子：如果你没学过数学中的笛卡尔积概念，你可以这样简单的理解这里的交叉连接：两张表的交叉连接就是一个连接合并的过程，T1表中
docker from指令的含义_多个FROM-含义 weixin_39722188 docker from指令的含义
小编典典什么是基本图片？一组文件，加上EXPOSE端口ENTRYPOINT和CMD。您可以添加文件并基于该基础图像构建新图像，Dockerfile并以FROM指令开头：后面提到的图像FROM是新图像的“基础图像”。这是否意味着如果我neo4j/neo4j在FROM指令中声明，则在运行映像时，neo数据库将自动运行并且可在端口7474的容器中使用？仅当您不覆盖CMD和时ENTRYPOINT。但是图像
Redis:缓存击穿我的程序快快跑啊缓存 redis java
缓存击穿(热点key)：部分key(被高并发访问且缓存重建业务复杂的)失效,无数请求会直接到数据库，造成巨大压力1.互斥锁：可以保证强一致性线程一：未命中之后，获取互斥锁，再查询数据库重建缓存，写入缓存，释放锁线程二：查询未命中，未获得锁(已由线程一获得)，等待一会，缓存命中互斥锁实现方式：redis中setnxkeyvalue:改变对应key的value,仅当value不存在时执行，以此来实现互
mysql学习教程，从入门到精通，TOP 和MySQL LIMIT 子句（15）知识分享小能手大数据数据库 MySQL mysql 学习 oracle 数据库开发语言 adb 大数据
1、TOP和MySQLLIMIT子句内容在SQL中，不同的数据库系统对于限制查询结果的数量有不同的实现方式。TOP关键字主要用于SQLServer和Access数据库中，而LIMIT子句则主要用于MySQL、PostgreSQL（通过LIMIT/OFFSET语法）、SQLite等数据库中。下面将分别详细介绍这两个功能的语法、语句以及案例。1.1、TOP子句（SQLServer和Access）1.1
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your †徐先森® Oracle数据库 Web相关错误集
createtablestudents(idintunsignedprimarykeyauto_increment,namevarchar(50)notnull,ageintunsigned,highdecimal(3,2),genderenum('男','女','中性','保密','妖')default'保密',cls_idintunsigned);在对数据库插入如上带有中文带有默认值的字段的时
Redis 有哪些危险命令？如何防范？花小疯 redis 缓存数据库危险命令大数据
Redis有哪些危险命令？Redis的危险命令主要有以下几个：1.keys客户端可查询出所有存在的键。2.flushdb删除Redis中当前所在数据库中的所有记录，并且此命令从不会执行失败。3.flushall删除Redis中所有数据库中的所有记录，不止是当前所在数据库，并且此命令从不会执行失败。4.config客户端可修改Redis配置。怎么禁用和重命名危险命令？看下redis.conf默认配置
【Golang】 Golang 的 GORM 库中的 Rows 函数不爱洗脚的小滕 golang 开发语言后端
文章目录前言一、Rows函数解释二、代码实现三、总结前言在使用Go语言进行数据库操作时，GORM（GoObject-RelationalMapping）库是一个常用的工具。它提供了一种简洁和强大的方式来处理数据库操作。本文将介绍GORM库中的Rows函数，这是一个用于执行原生SQL查询并返回结果的函数。一、Rows函数解释在GORM库中，Rows函数用于执行原生SQL查询并返回*sql.Rows结
接口测试如何设计测试用例李蕴Ronnie
接口测试用例设计方式针对每个必填参数，都设计一条参数为空的测试用例必填参数不存在传的参数值在数据库中不存在添加数据接口，传入已有的数据重复添加编辑数据接口，各个字段分别编辑，合并编辑参数数据类型限制，针对每个参数设计一条参数值类型不符合的逆向用例参数自身取值范围，针对所有参数，设计一条每个参数值在取值范围内最大值的正向测试用例是否满足前提条件（token、headers），几个前提条件几条用例针对
Hadoop架构 henan程序媛 hadoop 大数据分布式
一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代，数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互，要处理的数据量实在是太大了，以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性、有效性的需求。HDFS顺应时代出现，在解决大数据存储和计算方面有很多的优势。1.2案列前置知识点1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合，
非关系型数据库天秤-white nosql
一、为什么要用Nosql1.单机MySQL的时代。一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够。那时候更多使用的静态网页html，服务器根本没有太大压力。这时候网站的瓶颈是什么？-数据量如果太大，一个机器放不下。-数据量太大需要建立数据的索引（B+Tree），一个服务器内存放不下。-访问量读写混合，一个服务器承受不了。2.memcached缓存+MySQL+垂直拆分（读写分离）。网站80%
六、全局锁和表锁：给表加个字段怎么有这么多阻碍 nieniemin
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。根据加锁的范围，MySQL里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。6.1全局锁全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法，命令是Flushtableswithreadlock(FTWRL)。当你需要让整个库处于
Enum用法不懂事的小屁孩 enum
以前的时候知道enum，但是真心不怎么用，在实际开发中，经常会用到以下代码: protected final static String XJ = "XJ"; protected final static String YHK = "YHK"; protected final static String PQ = "PQ";
【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey bit1129 spark
1. aggregateByKey的运行机制 /** * Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value". * This function can return a different result type
hive创建表是报错： Specified key was too long; max key length is 767 bytes daizj hive
今天在hive客户端创建表时报错，具体操作如下 hive> create table test2(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
Map 与 JavaBean之间的转换周凡杨 java 自省转换反射
最近项目里需要一个工具类，它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务，首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用，这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便，下面两个方法就是一个通过反射，一个通过自省来实现本功能。 1：JavaBean类 1 &nb
java连接ftp下载 g21121 java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载，上传一些操作，下面写了一个小例子。 /** ftp服务器地址 */ private String ftpHost; /** ftp服务器用户名 */ private String ftpName; /** ftp服务器密码 */ private String ftpPass; /** ftp根目录 */ private String f
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（二）老A不折腾 finereport web报表 java报表总结
抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、没有返回数据集：在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
linux 系统cpu 内存等信息查看墙头上一根草 cpu 内存 liunx
1 查看CPU 　　1.1 查看CPU个数　　# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l 　　2 　　**uniq命令：删除重复行;wc –l命令：统计行数** 　　1.2 查看CPU核数　　# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
Spring中的AOP aijuans spring AOP
Spring中的AOP Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 （转）何为AOP AOP，面向切面编程。在不改动代码的前提下，灵活的在现有代码的执行顺序前后，添加进新规机能。来一个简单的Sample: 目标类： [java] view plain copy print ? package&nb
placeholder(HTML 5) IE 兼容插件 alxw4616 JavaScript jquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用. 但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西. 以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的. /** * [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.] * v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29 */ $.fn.placeholder = function
Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看) 百合不是茶泛型的继承和通配符变量的值域 Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点变量的值域; package 基础; /** * 作用域的范围 * * @author Administrator * */ public class zuoyongyu { public static vo
JDK1.5 Condition接口 bijian1013 java thread Condition java多线程
Condition 将 Object 监视器方法（wait、notify和 notifyAll）分解成截然不同的对象，以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用，为每个对象提供多个等待 set （wait-set）。其中，Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用，Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。条件（也称为条件队列或条件变量）为线程提供了一
开源中国OSC源创会记录 bijian1013 hadoop spark MemSQL
一.Strata+Hadoop World（SHW）大会是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会，还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。二.Hadoop &nbs
【Java范型七】范型消除 bit1129 java
范型是Java1.5引入的语言特性，它是编译时的一个语法现象，也就是说，对于一个类，不管是范型类还是非范型类，编译得到的字节码是一样的，差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查，在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。范型跟反射刚好相反，反射是一种运行时行为，所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private)，在运行时通过反射是可以访问的，也就是说，可见性也是一种编译时的行为，在
【Spark九十四】spark-sql工具的使用 bit1129 spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本，它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令，即原来通过 hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。 spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store，也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store 关于Hive build into Spark
js做的各种倒计时 ronin47 js 倒计时
第一种：精确到秒的javascript倒计时代码 HTML代码: <form name="form1"> <div align="center" align="middle"
java-37.有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接 bylijinnan java
public class MaxCatenate { /* * Q.37 有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接， * 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串，如果出现循环，则返回错误。 */ public static void main(String[] args){
mongoDB安装开窍的石头 mongodb安装基本操作
mongoDB的安装 1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads 2:下载mongoDB下载后解压
[开源项目]引擎的关键意义 comsci 开源项目
一个系统，最核心的东西就是引擎。。。。。而要设计和制造出引擎，最关键的是要坚持。。。。。。现在最先进的引擎技术，也是从莱特兄弟那里出现的，但是中间一直没有断过研发的
软件度量的一些方法 cuiyadll 方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候，我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
XSD中的targetNameSpace解释 darrenzhu xml namespace xsd targetnamespace
参考链接: http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694 xsd文件中定义了一个targetNameSpace后，其内部定义的元素，属性，类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素，属性等都必须从定义的targetNameSpace中找：例如：以下xsd文件，就出现了该错误，即便是在一
什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5，等磁盘阵列模式? dcj3sjt126com raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring，它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份，在所有RAID级别中，RAID 1提供最高的数据安全保障。同样，由于数据的百分之百备份，备份数据占了总存储空间的一半，因而，Mirror的磁盘空间利用率低，存储成本高。 Mir
yii2 restful web服务快速入门 dcj3sjt126com PHP yii2
快速入门 Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。特别是，Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API：支持 Active Record 类的通用API的快速原型涉及的响应格式（在默认情况下支持 JSON 和 XML) 支持可选输出字段的定制对象序列化适当的格式的数据采集和验证错误
MongoDB查询(3)——内嵌文档查询（七） eksliang MongoDB查询内嵌文档 MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述有两种方法可以查询内嵌文档：查询整个文档；针对键值对进行查询。这两种方式是不同的，下面我通过例子进行分别说明。二、查询整个文档例如:有如下文档 db.emp.insert({ &qu
android4.4从系统图库无法加载图片的问题 gundumw100 android
典型的使用场景就是要设置一个头像，头像需要从系统图库或者拍照获得，在android4.4之前，我用的代码没问题，但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈，终于解决了。下面是解决方案： private String[] items = new String[] { "图库","拍照" }; /* 头像名称 */
网页特效大全 jQuery等 ini JavaScript jquery css html5 ini
HTML5和CSS3知识和特效 asp.net ajax jquery实例分享一个下雪的特效 jQuery倾斜的动画导航菜单选美大赛示例你会选谁 jQuery实现HTML5时钟功能强大的滚动播放插件JQ-Slide 万圣节快乐！！！向上弹出菜单jQuery插件 htm5视差动画 jquery将列表倒转顺序推荐一个jQuery分页插件 jquery animate
swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4) 啸笑天 version
import UIKit class LSObjectWrapper: NSObject { let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)? init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) { self.value = value
Aegis 默认的 Xfire 绑定方式，将 XML 映射为 POJO MagicMa_007 java POJO xml Aegis xfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式，它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl XML 和注解映射概览默认情况下，你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
js get max value in (json) Array qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境 max 纵观千象
// Max value in Array var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5 // Max value in Jaon Array var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据 Luob. POJO json Ajax xml XMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前，必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。 var xmlhttp； function getXMLHttpRequest(){ if(window.ActiveXObject){ xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
jquery wuai jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码，否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小等等 $(document).ready(function(){ jquery代码; }); <script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo