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Go语言实战案例:用Gin实现图书管理接口在 Web API 开发中，最常见的场景之一就是构建增删改查（CRUD）接口。本篇我们将用 Gin 框架来实现一个简单的图书管理系统 API，数据会存储在内存中（方便演示），但结构设计可方便以后替换为数据库。

【MongoDB】简单理解聚合操作，案例解析简单说，聚合操作是MongoDB中用于对数据进行"多步处理、统计分析、格式转换"的工具。可以把它理解成一条"数据流水线"：原始数据从管道入口进入，经过多个阶段（比如筛选、分组、计算、排序）的处理后，最终输出我们需要的结果。

Mongodb入门介绍MongoDB 是一个文档型数据库，数据以类似 JSON 的文档形式存储。MongoDB 的设计理念是为了应对大数据量、高性能和灵活性需求。

使用MongoDB存储和计算距离略，可参照前面MongoDB的博客。存储带有经纬度的文档（以“商家”为例）：确保集合已创建 2dsphere 索引（若未自动创建，可手动执行）：

MongoDBMongoDB: The World’s Leading Modern Database | MongoDBhttps://www.mongodb.com/官网下载

Docker Compose 部署高可用 MongoDB 副本集集群（含 Keepalived + HAProxy 负载均衡）在生产环境中，单节点的 MongoDB 一旦宕机会导致服务中断。为了保证高可用和数据一致性，我们使用 MongoDB 副本集（Replica Set）配合 Keepalived + HAProxy 构建一个高可用架构，支持自动故障转移，并在应用端通过虚拟 IP（VIP）实现透明访问。

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脚本统计MongoDB集合结构信息场景：当想统计mongodb集合的结构是什么数据类型时。1.利用variety.js解析https://github.com/variety/variety

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Mongodb常用命令简介#作者：UnstopablerMongoDB 是一款开源、跨平台的文档型 NoSQL 数据库系统，由 MongoDB Inc.开发和维护。它的设计目标是为现代应用程序提供一种灵活、高效且易于扩展的数据存储方式。与传统的关系型数据库不同，MongoDB 以文档（Document）为基本数据存储单元，支持结构灵活的数据格式（如 JSON 或 BSON），非常适合处理非结构化或半结构化的数据。

【MongoDB学习笔记1】MongoDB的常用命令介绍-数据库操作、集合操作、文档操作、文档分页查询、高级查询MongoDB中默认的数据库为test，如果没有选择数据库，集合将会存放在test数据库中。选择和创建数据库，如果数据库存在则使用这个数据库，如果数据库不存在则自动创建

【MongoDB】索引分类，使用案例讲解，explain三种模式讲解，及性能排查案例在MongoDB中，索引（Index）是提升查询性能的关键机制，类似于关系型数据库中的索引。它通过创建数据的有序结构，帮助数据库快速定位和访问数据，避免全集合扫描（full collection scan），从而显著提高查询效率。

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SpringBoot3.x入门到精通系列：4.1 整合 MongoDB 详解MongoDB是一个基于分布式文件存储的NoSQL数据库，由C++语言编写。它是一个面向文档的数据库，具有高性能、高可用性和易扩展性的特点。

Scrapy爬虫集成MongoDB存储1：在settings.py文件中添加MongoDB相关配置：2:创建MongoDB管道:3:在settings.py中启用MongoDB管道：

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MongoDB学习专题（五）索引索引是一种用来快速查询数据的数据结构。B+Tree就是一种常用的数据库索引数据结构，MongoDB采用B+Tree 做索引，索引创建在colletions上。

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TiDB/MongoDB/Taosdb存储引擎概览WiredTigerBRIN1、tidb存储引擎概览LSM树(Log Structured Merged Tree)

基于最大似然估计的卡尔曼滤波与自适应模糊PID控制的单片机实现本文详细介绍了如何将最大似然估计(MLE)增强的卡尔曼滤波算法与自适应模糊PID控制器相结合，并在单片机平台上实现。文章首先阐述了卡尔曼滤波和PID控制的基本原理，然后提出了改进的最大似然估计卡尔曼滤波算法和自适应模糊PID控制策略。接着，详细描述了在STM32单片机上的实现过程，包括算法设计、代码优化和硬件接口。最后，通过仿真和实际测试验证了该系统的性能。本文提供了完整的C语言实现代码，并针对单片机资源限制进行了优化。

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9类主流数据库 - 帮你更好地进行数据库选型！作者：唐叔在学习专栏：数据库学习标签：数据库选型、MySQL、Redis、MongoDB、大数据存储、NoSQL、数据库优化、数据架构、AI数据库

mongodb源代码分析创建db流程分析mongo/db/catalog/create_collection.cpp中reateCollection构建元数据文档：将集合信息（命名空间、选项、键前缀等）序列化为 BSON 格式，{ ns: "db.conca", ident: "collection-0--8262702921578327518", md: }； _rs->insertRecord将元数据文档插入到Catalog的记录存储（RecordStore）中，写入到系统表_uri:table:_mdb_catalog中。_mdb_cat

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超越边界：MongoDB 16MB 文档限制的 pragmatic 解决方案在软件开发中，我们选择的技术栈往往带有一些固有的设计边界。对于 MongoDB 而言，其最著名的边界之一便是 BSON 文档最大 16MB 的大小限制。在大多数场景下，这个限制是绰绰有余的，它鼓励开发者设计更为精简和规范的数据模型。然而，在某些特定业务场景下，单个逻辑实体的数据量自然增长并最终触及这个上限，就成了一个棘手的问题。本文将分享一次处理此类问题的完整过程，从一个有隐患的初始设计，到一个健壮、可扩展的最终方案。

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MongoDB系列教程-第四章：MongoDB Compass可视化和管理MongoDB数据库📖 第四章：MongoDB Compass可视化和管理MongoDB数据库MongoDB Compass 是 MongoDB 官方推出的可视化管理工具，可以直观地操作 MongoDB 数据库。它提供了图形化界面，替代了传统的命令行操作，适合开发者、数据分析师等用户快速查看、编辑、查询数据，以及管理数据库结构。

mongodb中的哈希索引详解在 MongoDB 中，哈希索引（Hash Index）是一种特殊类型的索引，它通过对字段值进行哈希计算（使用哈希函数），将原始值映射为固定长度的哈希值，再基于哈希值构建索引。与传统的升序 / 降序索引（范围索引）相比，哈希索引在特定场景下能提供更高效的查询性能。