为什么$nearsphere查询总是返回100个结果？db.mytable.find({"geo":{"$nearSphere":[41.393552,2.171344999999974],"$maxDistance":0.007}}).limit(500).count()-->>>100results无论$maxdistance的值如何，我的表都有超过30.000条记录。 最佳答案 检查这个:https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-739 关于no
我花了一些时间四处搜索，最终不得不通过源代码找到答案。问题是；来自Mongo.getDb()的DB对象是绑定(bind)到单个Mongo实例还是将调用它到集群中的所有节点？其次，对象线程安全吗？ 最佳答案 原来是threadsafe，那个很容易。在查看源代码(版本2.9.1)后，我发现整个ServerAddresses列表作为创建DB对象的一部分传入。 关于java-Mongodb对象是否绑定(bind)到单个Mongodb实例？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我是否正确，MongoDBmap/reduce功能在MongoId版本2+的MongoidCriteria上不可用谁能证实这一点我有一个标准这是我的查询classPerformerSourcescope:active_performers,where(:active=>true).only([:performer_id,:sort_order,:stage_name,:photo,:large_photo,:status,:current_performance_type,:current_sign_in_at])endPerformerSource.active_performers
我需要了解mongo中的索引如何提高查询性能。目前我的数据库没有索引。我如何索引现有的数据库。？另外我是否需要创建一个新字段仅用于索引。？。 最佳答案 从根本上说，MongoDB中的索引与其他数据库系统中的索引类似。MongoDB支持在MongoDB集合中的文档中包含的任何字段或子字段上建立索引。详细介绍了索引here我强烈建议阅读此文档。有关于索引操作、策略和创建选项的部分，以及对各种索引的详细解释，例如compoundindexes(即多个字段的索引)。需要注意的是，默认情况下，创建索引是一个阻塞操作。Creatinganind
我正在为一个应用程序使用Doctrine和MongoDB，并且有一个任务应该将数据从CSV文件导入到一个集合中。大约有5个不同的CSV文件，每个文件至少有450.000个条目，每年应该重要1到3次。目前我遍历文件的所有行，创建一个对象，调用persist()并每2.500个项目刷新一次。每个项目都不是很大，有一个ID，一个10-20个字符的字符串，一个5-10个字符的字符串和一个bool值。我的第一个问题是:当我每5.000个项目刷新一次时，插入速度会明显变慢。在我的测试环境中，刷新5.000个项目大约需要102秒，刷新2.500个项目大约需要10秒。一段时间后刷新变慢。如前所述，一开
简介:系统目前由2个设备组成。每个设备都有10个测量数据的节点。该数据每5秒写入一次数据库。我估计目前该设置的最大比率为50:1(读:写)。当引入新设备/节点时，这很可能会改变。我目前正在将所有内容嵌入到一个文档中(此处示例:http://pastebin.com/4dATY5NF)我的3个主要用例是:将测量添加到数据库从所有节点获取最后一次测量(对于5个节点，这将返回5个测量网)获取给定日期的测量值列表(匹配输入日期/时间标准的长测量值列表)。问题:我主要担心的是随着时间的推移而增长很多的文档(插入到嵌入式测量数组)以及使测量难以查询给定日期/时间范围的一般文档结构。例如即使每5秒只
有没有办法创建一个sparse使用MongoDb(2.2)C++驱动程序建立索引？ensureIndex函数似乎不接受这个参数。来自MongoDbdocs:boolmongo::DBClientWithCommands::ensureIndex(conststring&ns,BSONObjkeys,boolunique=false,conststring&name="",boolcache=true,boolbackground=false,intv=-1) 最佳答案 就此而言，dropDups也不是争论...作为解决方法，您可以自
我想在Erlang中使用mongodb作为map。我找不到这样的例子。这是我目前所拥有的:application:start(mongodb).Host={localhost,27017}.{ok,Conn}=mongo:connect(Host).mongo:do(safe,master,Conn,test,fun()->mongo:delete(foo,{}),mongo:insert(foo,{x,1}),mongo:insert(foo,{a,12}),Pid=mongo:find(foo,{a}),Result=mongo_cursor:rest(Pid),mongo_cur
我正在构建一个从MongoDB中提取记录的应用程序。我已经构建了thead>tr>th如下://buildingtableheadwithkeys$cursor=$collection->find();$array=iterator_to_array($cursor);$keys=array();foreach($arrayas$k=>$v){foreach($vas$a=>$b){$keys[]=$a;}}$keys=array_values(array_unique($keys));//assumingfirstkeyisMongoIDsoskippingitforeach(arr
是否可以在pymongo聚合框架中做标准偏差？我找不到任何原子操作，如$avg、$sum、$min、$max。我仅有的另外两种可能性是遍历行并用python计算使用mapreduce。我可以很容易地用python编写它，但我认为这是一个坏主意，因为我会牺牲性能。mapreduce似乎是一件很难学习的事情。我现在无法理解map和reduce的真正含义。在我开始消化mapreduce之前，我想问问Stackoverflow社区是否有现成的东西，这样我就不会最终重新发明轮子 最佳答案 看看即将推出的3.2版Mongo。他们添加了几个新的聚
