Tập hợp nhập khẩu MongoDB Compass

Thảo luận

• Các cách để thực hiện tổng hợp trong MongoDB là gì?

  Có ba cách để thực hiện tổng hợp trong MongoDB

  • đường ống tổng hợp. Chúng ta có thể nghĩ về dữ liệu khi di chuyển dọc theo một đường ống nhiều giai đoạn. Mỗi giai đoạn thực hiện xử lý cụ thể trên dữ liệu. Trong số các giai đoạn cơ bản là các bộ lọc thu được một tập hợp con các tài liệu phù hợp và chuyển đổi định dạng lại dữ liệu thành dạng đầu ra phù hợp. Các giai đoạn khác thực hiện sắp xếp, nhóm, nối chuỗi, xử lý mảng, v.v. Đường dẫn tổng hợp có thể hoạt động trên một bộ sưu tập được phân đoạn. Một số giai đoạn có thể sử dụng chỉ mục để có hiệu suất tốt hơn
  • Chức năng thu nhỏ bản đồ. Cách tiếp cận kế thừa này không được dùng nữa trong MongoDB 5. 0. Đường dẫn tổng hợp hiện là phương pháp ưa thích vì nó mang lại hiệu suất và khả năng sử dụng tốt hơn
  • Phương pháp tổng hợp mục đích duy nhất. Từ lớp Bộ sưu tập, các phương thức estimatedDocumentCount[], count[] và distinct[] tổng hợp từ một bộ sưu tập duy nhất. Mặc dù tiện dụng, nhưng chúng thiếu tính linh hoạt và khả năng của đường ống tổng hợp
• Bạn có thể mô tả một số toán tử hoặc giai đoạn đường ống tổng hợp không?

  Một đường dẫn tổng hợp được xây dựng bằng phương thức aggregate[] của lớp Collection và có một loạt các giai đoạn. db.collection.aggregate[ [ { }, .. ] ]. Ngoại trừ $out, $merge và $geoNear, các giai đoạn khác có thể xuất hiện nhiều lần trong một quy trình

  Chúng tôi đề cập đến một số giai đoạn

  • $addFields. Thêm trường mới vào tài liệu. Toán tử count[]0 là một bí danh
  • count[]1. Đếm số lượng tài liệu ở giai đoạn này
  • count[]2. Lấy một biểu thức định danh để nhóm các tài liệu đầu vào. Nếu được chỉ định, hãy áp dụng biểu thức tích lũy cho từng nhóm. Xuất một tài liệu cho mỗi nhóm riêng biệt
  • count[]3. Chỉ chuyển n tài liệu đầu tiên sang giai đoạn tiếp theo
  • count[]4. Liệu một bên ngoài bên trái tham gia vào một bộ sưu tập khác trong cùng một cơ sở dữ liệu
  • count[]5. Lọc tài liệu dựa trên các truy vấn MongoDB tiêu chuẩn
  • $merge. Ghi đầu ra vào một bộ sưu tập. Phải là giai đoạn cuối cùng của đường ống
  • count[]7. Định hình lại tài liệu bằng cách thêm hoặc xóa các trường. Toán tử count[]8 là bí danh để xóa các trường
  • count[]9. Chọn ngẫu nhiên n tài liệu
  • distinct[]0. Bỏ qua n tài liệu đầu tiên
  • distinct[]1. Sắp xếp lại luồng tài liệu theo một khóa sắp xếp được chỉ định
  • distinct[]2. Đưa ra một trường mảng, xuất một tài liệu cho mỗi phần tử mảng
• Các toán tử biểu thức trong tập hợp MongoDB là gì?

  Tính trung bình dưới dạng bộ tích lũy và không phải bộ tích lũy. Nguồn. Chuyển thể từ MongoDB Docs 2021h.

  Toán tử biểu thức có tên và nhận một mảng đối số hoặc một đối số. MongoDB có rất nhiều toán tử như vậy. Bằng cách làm quen với những điều này, các nhà phát triển có thể đơn giản hóa mã ứng dụng của họ bằng cách thực hiện hầu hết quá trình xử lý trong MongoDB

  Có nhiều loại toán tử biểu thức. số học, Boolean, so sánh, có điều kiện, kích thước dữ liệu, ngày, chữ, đối tượng, tập hợp, chuỗi, văn bản, lượng giác, loại, v.v. Toán tử biểu thức tùy chỉnh bao gồm distinct[]3 và distinct[]4. Các nhà phát triển có thể viết các hàm JavaScript tùy chỉnh [MongoDB 4. 4] cho những

  Bộ tích lũy là toán tử biểu thức đặc biệt tính toán tổng, cực đại, cực tiểu và các giá trị khác. Họ duy trì trạng thái của họ khi tài liệu đi qua đường ống. Chúng chỉ có thể được sử dụng trong một số giai đoạn. distinct[]5, distinct[]6, count[]2 và distinct[]8. Tuy nhiên, một số bộ tích lũy có thể được sử dụng trong các giai đoạn khác nhưng không phải là bộ tích lũy, nghĩa là chúng không duy trì trạng thái. Một ví dụ về điều này được thể hiện trong hình. [a] tính trung bình xảy ra trên các tài liệu trong một nhóm;

• Tôi làm cách nào để sử dụng biến trong tập hợp MongoDB?

  Minh họa việc sử dụng biến với toán tử $let. Nguồn. Chuyển thể từ MongoDB Docs 2021 i.

  Hãy xem xét một bộ sưu tập distinct[]9 với các trường số aggregate[]0 và aggregate[]1 và trường Boolean aggregate[]2. Chúng tôi có thể sử dụng tổng hợp để tính tổng cho mỗi lần bán. Đây là lúc toán tử aggregate[]3 trở nên hữu ích

  Toán tử aggregate[]3 có hai phần. Khối aggregate[]5 nơi các biến được gán và biểu thức aggregate[]6 nơi các biến được sử dụng để tính toán. Khối aggregate[]5 có thể truy cập các biến được xác định bên ngoài, bao gồm các biến hệ thống. Nếu các biến được xác định bên ngoài được sửa đổi trong aggregate[]5, thì các giá trị đã thay đổi chỉ được nhìn thấy trong biểu thức aggregate[]6. Bên ngoài, các giá trị cũ được giữ lại

  Các biến hệ thống bao gồm Collection0, Collection1, Collection2, Collection3, Collection4, Collection5, Collection6 và Collection7

• Trình tạo quy trình tổng hợp là gì?

  Một quy trình mẫu gồm ba giai đoạn trong MongoDB Compass. Nguồn. Melnik 2018.

  MongoDB Compass là GUI cho MongoDB. Aggregation Pipeline Builder là một trong những công cụ trong Compass. Các nhà phát triển có thể thêm/xóa các giai đoạn vào đường ống bằng đồ họa. Ở chế độ Xem trước tự động, các tài liệu phù hợp sẽ tự động được xem trước. Theo mặc định, 20 tài liệu đầu tiên được xem trước. Nếu Chế độ mẫu được bật, giới hạn mặc định là 100.000 sẽ được áp dụng. Điều này ảnh hưởng đến các giai đoạn count[]2, distinct[]5 và distinct[]6

  Khi chúng tôi chọn một toán tử đường ống, La bàn sẽ cung cấp cú pháp đầy đủ. Chúng ta cần điền vào chỗ dành sẵn các trường và biểu thức có liên quan. Nếu chúng tôi mắc lỗi, các đề xuất hữu ích sẽ được đưa ra để sửa lỗi tương tự. Đây có thể là một tính năng hữu ích cho người mới bắt đầu

  Có thể lưu đường dẫn và tải lại sau trong La bàn. Với tính năng xuất, quy trình có thể được xuất dưới dạng JSON hoặc ở định dạng tương thích với trình điều khiển ngôn ngữ. Tương tự như vậy, có thể nhập vào Compass một đường dẫn được viết bằng Ngôn ngữ truy vấn MongoDB

• Hiệu suất của các tập hợp của MongoDB như thế nào?

  Hiệu suất của tập hợp MongoDB so với các cơ sở dữ liệu khác. Nguồn. Cuộc Sống Mới 2018.

  So với map-reduce cũ, khung tổng hợp nhanh hơn gấp 6 lần trong một thử nghiệm được thực hiện vào năm 2015. Trừ khi bạn bị mắc kẹt với mã kế thừa, bạn nên chuyển sang khung tổng hợp

  So sánh MySQL 8. 0 và MongoDB 4. 0. 3, người ta thấy rằng MongoDB thường nhanh hơn đối với các truy vấn phức tạp hơn. Nó nhanh hơn từ đĩa khi không có chỉ mục, trong khi MySQL nhanh hơn từ RAM. BI Connector chậm hơn đối với các truy vấn đơn giản và không nhanh bằng tổng hợp thủ công

  Trong một thử nghiệm riêng biệt, db.collection.aggregate[ [ { }, .. ] ]1 và db.collection.aggregate[ [ { }, .. ] ]2 của MongoDB nhanh hơn so với MySQL tương đương của chúng. Tuy nhiên, một truy vấn db.collection.aggregate[ [ { }, .. ] ]3 đơn giản chậm hơn so với truy vấn db.collection.aggregate[ [ { }, .. ] ]4 của MySQL

  Trên các bộ sưu tập lớn gồm hàng triệu tài liệu, khả năng tổng hợp của MongoDB kém hơn nhiều so với Elaticsearch. Hiệu suất kém hơn với kích thước bộ sưu tập khi MongoDB bắt đầu sử dụng đĩa do RAM hệ thống hạn chế

  Giai đoạn count[]4 được sử dụng mà không có chỉ mục có thể rất chậm

  Mặc dù có nhiều công cụ tính toán bên ngoài mạnh mẽ [Spark, Hadoop, R, Python, Java, C], nhưng việc truyền dữ liệu có thể trở thành nút thắt cổ chai do chi phí, băng thông mạng, giới hạn phần cứng và các cân nhắc về bảo mật. Do đó, hãy sử dụng tập hợp MongoDB khi bạn có thể

• Bạn có thể chia sẻ một số mẹo hữu ích khi xây dựng quy trình tổng hợp MongoDB không?

  Các giai đoạn chặn phải được thiết kế cẩn thận để giảm thiểu hiệu suất kém của quy trình. Nguồn. Hoàn thành 2021, giây. 2. 4.

  Aggregation Pipeline Quick Reference là một tài liệu tham khảo hữu ích cho các nhà phát triển

  Khi cần xử lý phức tạp, quy trình tổng hợp giúp chúng tôi chia vấn đề thành các phần nhỏ hơn. Chúng ta có thể coi mỗi giai đoạn là giải một bài toán con trước khi bàn giao kết quả trung gian cho giai đoạn tiếp theo. Đường ống cũng hỗ trợ gỡ lỗi hoặc tạo mẫu vì chúng tôi có thể nhận xét một số giai đoạn

  Giai đoạn count[]7 có thể dài dòng và không trực quan. Thay vào đó hãy sử dụng count[]0 và count[]8. Điều này làm cho quy trình dễ bảo trì hơn khi các trường mới được thêm vào tài liệu sau này

  Mặc dù MongoDB tự động thực hiện tối ưu hóa, hãy sử dụng db.collection.aggregate[ [ { }, .. ] ]9 để xem liệu có thể tối ưu hóa thêm không

  Các giai đoạn distinct[]1 và count[]2 đang bị chặn, nghĩa là chúng không thể gửi đầu ra của mình sang giai đoạn tiếp theo cho đến khi tất cả các tài liệu đầu vào được xử lý. Giai đoạn chặn giảm đồng thời và tiêu thụ nhiều bộ nhớ hơn. Một số chiến lược giảm thiểu bao gồm sắp xếp theo chỉ mục, sử dụng count[]3 với sắp xếp và sắp xếp sau trên một tập hợp con nhỏ hơn. Chỉ dữ liệu tóm tắt nhóm. Tránh phân nhóm không cần thiết. Sử dụng các toán tử mảng thay vì tháo gỡ và tập hợp lại. Di chuyển các bộ lọc so khớp về sớm hơn trong quy trình bán hàng

• Các toán tử tập hợp ánh xạ tới các khái niệm trong SQL như thế nào?

  Các tập hợp MongoDB và các đối tác SQL của chúng. Nguồn. Chuyển thể từ MongoDB Docs 2021c.

  SQL to Aggregation Mapping Chart là một tài nguyên hữu ích. Từ đây, chúng tôi lưu ý sự tương đương SQL-MongoDB sau đây

  • lọc. SQL sử dụng _____ 63 và $out4 trong khi MongoDB sử dụng toán tử tổng hợp ________ 15
  • nhóm. SQL sử dụng _____ 66 trong khi MongoDB sử dụng toán tử tổng hợp _______ 12
  • lựa chọn. SQL sử dụng _____ 54 trong khi MongoDB sử dụng toán tử tổng hợp ________ 17
  • Sắp xếp. SQL sử dụng _____ 70 trong khi MongoDB sử dụng toán tử tổng hợp ________ 21
  • giới hạn. SQL sử dụng _____ 72 trong khi MongoDB sử dụng toán tử tổng hợp ________ 13
  • tham gia. Tham gia trong MongoDB là một phép nối ngoài bên trái được thực hiện bằng cách sử dụng toán tử tổng hợp count[]4
  • Tổng/Đếm. SQL's $merge5 và $merge6 được triển khai trong MongoDB với toán tử tổng hợp $merge7
  • kết hợp. SQL sử dụng _____ 78 trong khi MongoDB sử dụng toán tử tổng hợp ________ 79

  Hình vẽ đưa ra một số ví dụ. Bộ sưu tập $geoNear0 bao gồm một mảng $geoNear1 với mỗi mục chứa các trường $geoNear2, $geoNear3 và aggregate[]0

cột mốc quan trọng

Tháng 2
2009

MongoDB 1. 0 được phát hành. Đến tháng 8, phiên bản này sẽ khả dụng rộng rãi cho môi trường sản xuất

Tháng 12
2009

MongoDB 1. 2 được phát hành với sự hỗ trợ cho tập hợp. Điều này được thực hiện trong Node. js thông qua API Map-Reduce. Điều này chậm và các truy vấn không trực quan đối với các nhà phát triển

Tháng 8
2012

MongoDB 2. 2 được phát hành. Điều này giới thiệu Khung tổng hợp. Điều này được hiển thị thông qua lệnh $geoNear5 và trình trợ giúp aggregate[] trong trình bao. So với việc triển khai tập hợp trước đó, điều này trực quan, mạnh mẽ, hiệu quả và có thể mở rộng hơn nhiều. Nó sớm trở thành công cụ dành cho các nhà phát triển. Tuy nhiên, MongoDB tiếp tục hỗ trợ Map-Reduce vì những lý do cũ

Tháng 12
2015

MongoDB 3. 2 được phát hành. Các giai đoạn mới bao gồm count[]9, $geoNear8 và count[]4 [nối ngoài bên trái]. Nhiều toán tử số học tập hợp mới và toán tử mảng tập hợp mới được giới thiệu. Kết quả tổng hợp có thể được định tuyến đến bất kỳ phân đoạn nào để hợp nhất, do đó tránh được tình trạng quá tải trên phân đoạn chính

Tháng 11
2016

MongoDB 3. 4 được phát hành. Các giai đoạn mới bao gồm $addFields0, distinct[]5, $addFields2, $addFields3, $addFields4, $addFields, $addFields6 và count[]1. Nhiều toán tử mảng/chuỗi/ngày tập hợp và biểu thức luồng điều khiển tập hợp $addFields8 được giới thiệu

Tháng 11
2017

MongoDB 3. 6 được phát hành. Các giai đoạn mới bao gồm $addFields9, count[]00 và count[]01. Các toán tử tổng hợp mới bao gồm count[]02, count[]03, count[]04, count[]05, count[]06 và count[]07. Đối với toán tử ngày, múi giờ được hỗ trợ. Biến tổng hợp Collection4 được thêm vào

Tháng 6
2018

MongoDB 4. 0 được phát hành. Các toán tử tổng hợp mới để chuyển đổi kiểu và cắt chuỗi được thêm vào. MongoDB La bàn 1. 14 được phát hành với Aggregation Pipeline Builder. Trong la bàn 1. 15 [Aug 2018], tính năng nhập/xuất được thêm vào trình tạo. Trong la bàn 1. 16 [tháng 11 năm 2018], hỗ trợ đối chiếu được thêm vào. Trong la bàn 1. 19 [Aug 2019], các lượt xem có thể được tạo từ các kết quả đường ống. Builder đi kèm với các cài đặt mới về kích thước mẫu, số lượng tài liệu để xem trước và thời gian chờ tối đa. Trong la bàn 1. 20 [Tháng 12 năm 2019], các nhà khai thác đường ống count[]0, count[]8 và count[]11 được thêm vào. Trong la bàn 1. 26. 1 [Tháng 4 năm 2021], chức năng được cho phép trong đường ống

Tháng 8
2019

MongoDB 4. 2 được phát hành. Giai đoạn $merge được thêm vào. Điều này giúp tạo ra các chế độ xem cụ thể hóa theo yêu cầu. Các giai đoạn mới khác bao gồm count[]13, count[]11, count[]0 và count[]8. biểu thức lượng giác được thêm vào. Các biểu thức regex mới bao gồm count[]17, count[]18 và count[]19. Trong các phiên bản trước, chỉ có thể sử dụng toán tử truy vấn count[]20 trong giai đoạn count[]5. Các biến mới bao gồm Collection0 và Collection1. Đường dẫn tổng hợp có thể được sử dụng các lệnh count[]24 và count[]25

Tháng 7
2020

MongoDB 4. 4 được phát hành. Giai đoạn $merge9 có thể kết hợp kết quả đường ống từ nhiều bộ sưu tập. Toán tử distinct[]3 và distinct[]4 cho phép biểu thức tổng hợp tùy chỉnh thay vì sử dụng count[]29 và count[]30. Các toán tử mới khác bao gồm count[]31, count[]32, count[]33 [mục đầu tiên], ________ 134, ________ 135, ________ 136 và ________ 137. Từ phiên bản này, $merge có thể xuất ra cùng một bộ sưu tập đang được tổng hợp;

Tháng 7
2021

MongoDB 5. 0 được phát hành. Giai đoạn đường ống distinct[]8 được thêm vào. Một số toán tử tổng hợp ngày được thêm vào. Các toán tử tổng hợp count[]41 và count[]42 được thêm vào. Để có hiệu suất tốt hơn, các toán tử so sánh với chỉ mục sử dụng count[]43. Có thể có nhiều biểu thức đầu vào cho count[]44. Để dễ đọc hơn, có thể sử dụng count[]45 để xác định và sử dụng các biến trong đường ống. Truy vấn con tương quan ngắn gọn được hỗ trợ cho count[]4

Người giới thiệu

1. phát triển giấy. 2019. "Loạt Mongodb — hiểu biết sâu sắc về tập hợp mongodb. " Phát triển giấy, ngày 30 tháng 11. Đã truy cập 2021-10-16
2. Xong rồi Paul. 2021. "Tập hợp MongoDB thực tế. " v3. 00, MongoDB, Inc, tháng 10. Đã truy cập 2021-10-10
3. Henry, Onyancha Brian. 2019. "MongoDB so với MySQL NoSQL - Tại sao Mongo tốt hơn. " Blog, Vàinines, ngày 28 tháng 2. Đã truy cập 2021-10-16
4. Kukic, Ado. 2020. "Cách sử dụng Biểu thức tổng hợp tùy chỉnh trong MongoDB 4. 4. " Cách thực hiện, MongoDB, ngày 28 tháng 7. Đã truy cập 2021-10-16
5. Marturana, Luca. 2015. "Cuộc thách đấu MongoDB. Tổng hợp so với giảm bản đồ. " Blog, Sysdig, ngày 12 tháng 3. Đã truy cập 2021-10-16
6. Maréchal, Lê. 2015. "MongoDB so với. Elaticsearch. Nhiệm vụ của các buổi biểu diễn thần thánh. " Blog, Quickslab, ngày 23 tháng 3. Đã truy cập 2021-10-16
7. Làm chủ JS hàng tuần. 2020. "Tại sao bạn [Có lẽ] không nên sử dụng Khung tổng hợp MongoDB. " Số phát hành #37, Mastering JS Weekly, ngày 16 tháng 7. Đã truy cập 2021-10-16
8. Melnik, Grigori. 2018. "Giới thiệu Trình tạo đường ống tổng hợp trong MongoDB Compass. " Blog, MongoDB, ngày 30 tháng 5. Cập nhật 2019-03-11. Truy cập 2021-10-17
9. MongoDB. 2009. "1. 0 GA đã phát hành. " Blog, MongoDB, ngày 27 tháng 8. Đã truy cập 2021-10-16
10. Tài liệu MongoDB. 2012. "Ghi chú phát hành cho MongoDB 2. 2. " Tháng tám. Đã truy cập 2021-10-16
11. Tài liệu MongoDB. 2015. "Ghi chú phát hành cho MongoDB 3. 2. " ngày 8 tháng 12. Đã truy cập 2021-10-16
12. Tài liệu MongoDB. 2016. "Ghi chú phát hành cho MongoDB 3. 4. " 29 tháng 11. Đã truy cập 2021-10-16
13. Tài liệu MongoDB. 2017. "Ghi chú phát hành cho MongoDB 3. 6. " Tháng mười một. Đã truy cập 2021-10-16
14. Tài liệu MongoDB. 2018. "Ghi chú phát hành cho MongoDB 4. 0. " Tháng tám. Đã truy cập 2021-10-16
15. Tài liệu MongoDB. 2019. "Ghi chú phát hành cho MongoDB 4. 2. " Tháng tám. Đã truy cập 2021-10-16
16. Tài liệu MongoDB. 2020. "Ghi chú phát hành cho MongoDB 4. 4. " Tháng sáu. Đã truy cập 2021-10-16
17. Tài liệu MongoDB. 2021a. "tổng hợp. " Tài liệu, MongoDB 5. 0. Đã truy cập 2021-10-16
18. Tài liệu MongoDB. 2021b. "Tham khảo nhanh về quy trình tổng hợp. " Tài liệu, MongoDB 5. 0. Đã truy cập 2021-10-16
19. Tài liệu MongoDB. 2021 c. "Biểu đồ ánh xạ SQL sang tập hợp. " Tài liệu, MongoDB 5. 0. Đã truy cập 2021-10-16
20. Tài liệu MongoDB. 2021d. "Trình tạo đường ống tổng hợp. " Tài liệu, MongoDB Compass 1. 28. 4. Truy cập 2021-10-17
21. Tài liệu MongoDB. 2021e. "Nhập đường dẫn từ văn bản. " Tài liệu, MongoDB Compass 1. 28. 4. Truy cập 2021-10-17
22. Tài liệu MongoDB. 2021f. "La bàn MongoDB. Ghi chú phát hành. "La bàn MongoDB 1. 28. 4, ngày 30 tháng 8. Truy cập 2021-10-17
23. Tài liệu MongoDB. 2021 g. "Biểu đồ ánh xạ SQL sang tập hợp. " Tài liệu, MongoDB 5. 0. Truy cập 2021-10-17
24. Tài liệu MongoDB. 2021h. "$avg [tổng hợp]. " Tài liệu, MongoDB 5. 0. Đã truy cập 2021-11-04
25. Tài liệu MongoDB. 2021 tôi. "$let [tổng hợp]. " Tài liệu, MongoDB 5. 0. Đã truy cập 2021-11-04
26. Tài liệu MongoDB. 2021j. "Ghi chú phát hành cho MongoDB 5. 0. " ngày 13 tháng 7. Đã truy cập 2021-10-16
27. Trang, John. 2018. "Hiệu suất tập hợp MongoDB. " Trang trình bày, MongoDB Europe'18, qua SlideShare, ngày 13 tháng 11. Đã truy cập 2021-10-16
28. Weinberger, Claudius. 2018. "Điểm chuẩn hiệu suất NoSQL 2018 – MongoDB, PostgreSQL, OrientDB, Neo4j và ArangoDB. " ArangoDB, ngày 14 tháng 2. Đã truy cập 2021-10-16

Đọc thêm

1. Paul, Rohan. 2019. "Tổng hợp trong Mongodb. " Trung bình, ngày 11 tháng 4. Đã truy cập 2021-10-16
2. phát triển giấy. 2019. "Loạt Mongodb — hiểu biết sâu sắc về tập hợp mongodb. " Phát triển giấy, ngày 30 tháng 11. Đã truy cập 2021-10-16
3. Tài liệu MongoDB. 2021a. "tổng hợp. " Tài liệu, MongoDB 5. 0. Đã truy cập 2021-10-16
4. Tài liệu MongoDB. 2021b. "Tham khảo nhanh về quy trình tổng hợp. " Tài liệu, MongoDB 5. 0. Đã truy cập 2021-10-16
5. Xong rồi Paul. 2021. "Tập hợp MongoDB thực tế. " v3. 00, MongoDB, Inc, tháng 10. Đã truy cập 2021-10-10
6. Maréchal, Lê. 2015. "MongoDB so với. Elaticsearch. Nhiệm vụ của các buổi biểu diễn thần thánh. " Blog, Quickslab, ngày 23 tháng 3. Đã truy cập 2021-10-16

Thống kê bài viết

Số liệu thống kê của tác giả cho các lần chỉnh sửa bài viết

Tác giả

Không. của các chỉnh sửa

Không. của cuộc trò chuyện

DevCoins

2

0

1302

DevCoins do các bài báo, cuộc trò chuyện, lượt thích và lượt truy cập bài viết của họ được bao gồm

1991

1

2

0

1

3339

trích dẫn như

Devopedia. 2021. "Tập hợp MongoDB. " Phiên bản 2, ngày 4 tháng 11. Đã truy cập 2022-10-10. https. // devopedia. org/mongodb-tổng hợp

MongoDB Atlas hay MongoDB la bàn cái nào tốt hơn?

MongoDB có tốt cho việc tổng hợp không?

MongoDB và MongoDB la bàn có giống nhau không?

Cách tổng hợp được thực hiện trong MongoDB?