使用CLI连接到我们的Mongo实例，您可以很好地使用更新修饰符运算符:db.users.update({nickname:'mcoalson'},{"$addToSet":{room_ref:"b"}})db.users.update({nickname:'mcoalson'},{"$addToSet":{room_ref:"c"}})db.users.findOne({nickname:'mcoalson'}){"_id":ObjectId("4de5e9e982e9556c2a000003"),"nickname":"mcoalson","room_ref":["a","d","
是否可以为两个不同集合中的文档生成完全相同的MongoObjectId？我意识到这绝对不太可能，但有可能吗？Withoutgettingtoospecific,thereasonIaskisthatwithanapplicationthatI'mworkingonweshowpublicprofilesofelectedofficialswhowehopetoconvertintofullfledgedusersofoursite.我们为当前不是我们网站成员的用户和民选官员提供了单独的收藏。还有各种其他文档包含有关民选官员的各种数据，这些数据都映射回使用民选官员ObjectId的人。A
例如Lucene查询是(euid:3)AND(sev:0)但Mongo无法理解。是否可以将Lucene查询转换为Mongo理解形式？ 最佳答案 在MongoDB中的语法是:db.collectionName.find({"euid":2,"sev":0});逗号分隔的条件被视为“AND”，因此上面的语法表示在euid等于2且sev等于0的集合中查找我的文档。 关于mongodb-如何将Lucene查询转换为Mongo理解形式，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
因此，mongo在代码11000或11001上抛出如下错误消息:{[MongoError:E11000duplicatekeyerrorindex:mean-dev.users.$username_1dupkey:{:"asdasd"}]name:'MongoError',err:'E11000duplicatekeyerrorindex:mean-dev.users.$username_1dupkey:{:"asdasd"}',code:11000,n:0,connectionId:718,ok:1}现在，我正在解析错误消息以检索哪个字段具有重复键，这非常脏。即:我不想在不同索引(多
我有一个从kafka读取的消费者，它有一个连续的事件流，我经常必须写入一个mongo集合，为此我必须打开一个连续的mongo连接。我觉得我对此的解决方案相当老套，是每5分钟左右重新初始化一次连接以避免网络超时。这是为了避免没有来自kafka的事件并且连接空闲的时期。谁能建议一个更好的方法来做到这一点？因为我很确定这是建立与mongo的连续连接的错误方法。我正在使用pymongo客户端。我有一个具有辅助方法的MongoAdapter类:frompymongoimportMongoClientimportpymongoimporttimeclassMongoAdapter:def__ini
我有一个包含大约168,200,000个文档的mongo数据库集合。我正在尝试使用$group获取某个字段的平均值，并且我在管道中的$group之前使用$match来使用client.city上的索引。但是查询大约需要5分钟才能运行，这非常慢。这是我尝试过的:db.ar12.aggregate({$match:{'client.city':'NewYork'}},{'$group':{'_id':'client.city','avg':{'$avg':'$length'}}})db.ar12.aggregate({$match:{'client.city':'NewYork'}},{'
mongo/pymongo的新手。目前使用最新-v3.2.2看起来insert_many没有按预期执行？我注意到，即使在为db.col.insert_many提供生成器时，内存使用量仍然会激增(这使得插入数百万个文档变得困难-尽管我确实意识到sys.mem应该>集合大小以获得最佳性能，所以实际上也许这不是我应该担心的？我的印象是，如果您将生成器传递给insert_many，那么pymongo会将插入“缓冲”到16或32mb的“block”中？手动执行此缓冲/分block可解决问题...见下文:Example1=straightinsert_many(高内存使用率-2.625GB)Exa
我有一段代码可以进行相当简单的查询-跳过-限制-排序。我遇到了一个我很难解释的现象。在“小”跳过值上-一切都很好。在“高”跳过值(>18000)上-我无法在没有收到以下错误的情况下获得限制高于20的结果:OperationFailure:Executorerrorduringfindcommand:OperationFailed:Sortoperationusedmorethanthemaximum33554432bytesofRAM.Addanindex,orspecifyasmallerlimit.问题是-为什么只在大量跳过计数时才会发生这种情况？我该如何解决这个问题？在mongo
如何使用docker-compose和MongoDB启用身份验证？这是我的docker-compose.ymlversion:"2"services:mongo-db:image:"mongo:3.6.0"container_name:mongo-dbports:-27017:27017environment:-MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=backend-MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=123456-MONGO_INITDB_DATABASE=backendcommand:mongod--bind_ip0.0.0.0backend:bui
给出以下情况:超过1000万行数据在Mongo中使用单个集合，没有嵌入关系只是一个简单的文档，但有很多字段使用具有相同字段的Mysql(MyIsam引擎)表。--其中任何一个的选择速度更好吗？更新/插入是否更快？它们中的任何一个有什么明显的优势吗？ 最佳答案 假设您在同一种操作系统上运行基准测试，一切都会归结为您的数据结构。例如，在Mongo和Mysql中，你都有索引，但如果你不使用索引，mysql将击败mongo，如果你正确地索引mongo，它们将接近。Mongo更适合非结构化数据，而Mysql更适合结构化数据，并且通常会胜过非结
