是否可以在没有数据库部分的情况下使用MongoDB？对于我的应用程序来说，理想的做法是只将数据库保存在内存中，而不是实际需要数据库服务器。这个用例几乎是围绕一系列暂时只存在于内存中的文档包装一个选择器/查询引擎——一旦session结束，我们就可以不再关心这些文档了。谢谢大家，应用程序是在Node.js中。如果MongoDB无法做到这一点，您有什么建议吗？ 最佳答案 据我所知这是不可能的，但您可以轻松地为每个session创建一个新集合并在session结束时将其删除。 关于没有数据库的
第1部分:我有(学生)收藏:{sname:"",studentId:"123"age:"",gpa:"",}我只想从中获取两个key:{sname:"",studentId:"123"}所以我需要消除age和gpa以便只有name和studentId，我该怎么做？第二部分:然后我有“主题”集合:{subjectName:"Math"studentId:"123"teacherName:""}我需要将前面的键(在第1部分中)与正确的studentId匹配/组合，所以我最终会得到这样的结果:{sname:"",studentId:"123",subjectName:"Math"}我该怎么做
现在我有一个带有广告交换服务的项目(类似于googledoubleclick)，我必须选择一个高度可扩展的数据库。我正在考虑mongodb或cassandra。Cassandra:适合我们的写入密集型系统。(+)看起来很难聚合(对分析非常重要)(有什么好方法吗？看看关于Twitterrainbird的幻灯片，看起来不错)(?)我不太喜欢java。(-)MongoDB:似乎更容易进行分析。(具有内置聚合函数)(+)更耗内存？(因为面向文档vs键值Cassandra)(？)将性能与Cassandra进行比较？(?)javascriptshell和与node.js的自然契合(我们项目中的一个
考虑以下MongoDB文档:SomeObject{nested_objects_ids:[ObjectId("1..."),ObjectId("2..."),...ObjectId("N...")]}nested_object_ids的长度没有限制。是否有一种优雅的方法可以在推送任意值(即ObjectIds)后保持nested_object_ids数组排序？谢谢! 最佳答案 Isthereanelegantwaytokeepthenested_object_idsarraysortedafterpushingarbitraryval
我正在考虑将MongoDB用于Web应用程序，但我了解到在某些情况下不推荐使用它。我想知道我的项目是否属于其中一种情况。这是我系统中实体的简要概述-有具有标准用户详细信息属性的用户每个User可以有多个Receipt，一个Receipt只能有一个User收据包含许多产品产品具有标准的产品详细信息属性用户可以有很多friend，每个friend本身就是一个用户用户可以对产品进行评论将有一个像stackoverflow上的这样的声誉系统，用户可以在其中赚取积分和徽章如您所见，有许多实体彼此之间存在各种关系。数据完整性很重要。这种模式适用于MongoDB吗？ 最佳
我正在尝试计算集合中每个文档的数组每个值的平均聚合操作。Documentstructure{myVar:myValue,[...]myCoordinates:[myLng,myLat]}因此，我尝试通过查询集合来计算整个文档集合的myLng和myLat值的平均值myCoordinates这个:myColl.aggregate([{$group:{_id:0,lngAvg:{$avg:"$myCoordinates.0"},latAvg:{$avg:"$myCoordinates.1"}}}])但不幸的是，它不起作用，并且为我返回lngAvg和latAvg字段的值为0。你有什么想法吗？这
我正在使用MongoDB和Mongoose制作parent引用树。我的架构看起来像这样varNodesSchema=newSchema({_id:{type:ShortId,len:7},name:{//nameofthefileorfoldertype:String,required:true},isFile:{//isthenodefileorfoldertype:Boolean,required:true},location:{//location,nullforroottype:ShortId,default:null},data:{//optionalifisFileistr
我想知道您是否可以告诉我在我的场景中应该使用哪种NoSQL数据库或技术/工具。我们正在考虑用开源技术替换我们基于SQLServer分析服务的OLAP多维数据集，因为数据变得太大而无法管理，查询返回的时间也太长。我们遵循了书中的每条规则来分片数据，通过使用聚合和分区等优化多维数据集的设计，但我们的一些非重复计数查询仍然需要1-2分钟:(我们的事实表的数据大小大约是250GB。并且有10-12个维度以星型模式连接。因此，我们决定尝试使用Hadoop/HBase/NoSQL数据库等开源技术，看看它们是否可以通过最少的设置和入门来解决我们的OLAP场景。我们对新技术的主要要求是对于非重复计数查
我有这个架构:varorderSchema=newmongoose.Schema({history:[{"type":{type:String,enum:['ORDER_HISTORY_DRIVER_DETAILS','ORDER_HISTORY_LOADING','ORDER_HISTORY_LOCATION','ORDER_HISTORY_UNLOADING'],required:true},date:{type:Date},state:{type:String,enum:['ORDER_HISTORY_STEP_STATE_COMPLETED','ORDER_HISTORY_ST
我正在使用MongoEngine集成MongoDB。它提供标准pymongo设置所缺少的身份验证和session支持。在常规的django身份验证中，扩展用户模型被认为是不好的做法，因为不能保证它会在任何地方正确使用。mongoengine.django.auth是否属于这种情况？如果它被认为是不好的做法，那么附加单独的用户配置文件的最佳方式是什么？Django具有指定AUTH_PROFILE_MODULE的机制。MongoEngine是否也支持此功能，还是我应该手动进行查找？ 最佳答案 我们刚刚扩展User类。classUser(
