mongodb批量upsert，mongodb批量查询multi

mongodb数据库适合做什么

1、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据。

2、（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。（3）大尺寸，低价值的数据。

3、◆网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

4、MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。可做前段缓存服务器、缓冲数据存储区，同样也可以作为应用系统的存储服务器，例如微博、论坛等应用系统，也可以作为图片存储服务器（分布式）；在数据写方面，Mongo也支持比较高的写速率（当然这取决于硬件设备）。

5、MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。mongodump和mongorestore，备份和恢复数据库的标准工具。输出BSON格式，迁移数据库。

6、◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。

mongodb的update和findAndModify有什么区别?

1、保存操作包括主要包括insert和save方法，这两个方法都没有返回值，同时两个方法有一些区别，该方法如下所示，注释说明该方法的功能是，如果存在与查询条件匹配的文档，则根据Update中的内容进行更新，如果不存在符合查询条件的内容，则根据查询条件和Update插入新的文档。

2、DBCollection类：指定数据库中指定集合的实例，提供了增删改查等一系列操作。在关系型数据库中，对数据的增删改查操作是建立在表的基础上的，在mongodb中是建立在集合的基础上进行的。

3、findOne是返回符合条件的第一条记录，然后关闭游标。find返回符合条件的所有记录。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

4、基于分布式文件存储 高负载情况下添加更多节点，可以保证服务器性能 将数据存储为一个文档 比较 稳定性 索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。

MongoDB中insert和save的区别

1、区别：若新增的数据中存在主键 ，insert() 会提示错误，而save() 则更改原来的内容为新内容。

2、Insert和Save的区别是：如果插入的集合的“_id”值，在集合中已经存在，用Insert执行插入操作回报异常，已经存在_id的键。

3、根据他的数据手册，对于save函数来说的话，如果你提供了 _id的话，就会更新数据，如果你没有提供的话，他就是insert函数，下面是一个例子：若存在主键，insert() 不做操作，而save() 则更改原来的内容为新内容。

如何对mongodb两个集合和集合内嵌套数组对象进行update更改

1、{ access.id： parentId }，{ $push： { access.$.children： newAccess } } )；在上面的代码中，使用 updateOne 方法更新权限文档。第一个参数是一个查询条件，用于定位需要更新的文档。这里使用 access.id 来查询权限文档，找到对应的权限记录。

2、第一：部分字段更新（不能先查后改）第二：要更新的字段不确定，例如：过来的数据格式为{Name：jack}则将Name修改为jack。过来的数据格式为{Name：jack，Age：22}则将Name修改为jack，Age修改为22。

3、如果想修改tags这个数组里面的内容怎么办？有一个办法就是用$set整体修改，但只是改里面的一些元素呢，MongoDB准备好了用于数组的修改器。

4、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

老去的MongoDB,未来在哪里?

MongoDB北亚区副总裁苏玉龙认为：“中国是数据大国，而数据就是未来的石油。如何利用好数据，让数据石油助力中国企业腾飞是MongoDB希望在中国达成的事情。随着中国企业数字化转型逐渐走向深入，MongoDB数据库的价值得到不断释放。

鉴于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，整个过程会非常快速；因此，在应用程序发生改变时，你不需要专门的1个DBA去修改数据库模式。缺少专业的数据库管理员如果你没有专业的DBA，同时你也不需要结构化你的数据及做join查询，MongoDB将会是你的首选。

MongoDB可以无缝地调整采集频率，并根据动态生成的时间分区自动处理无序的测量值。最新发布的MongoDB Connector for Apache Kafka实现了在本地支持时间序列，您可以直接从Kafka主题消息中自动创建时间序列集合，使您在收集数据的同时根据需要对数据进行处理和聚合，然后写入到MongoDB的时间序列集合。

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