对于findByXXX的解析在

-- 定义mongo对象，对应的是mongodb官方jar包中的Mongo，replica-set设置集群副本的ip地址和端口 -->. -- mongo的工厂，通过它来取得mongo实例,dbname为mongodb的数据库名，没有的话会自动创建

iptables -A INPUT -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 27017 -j ACCEPT

前端应用负载均衡LVS/Ngnix/Jetty；文件存储基于HDFS和MongoDB；Hbase合理设计RowKey 和 Pre-Sharding；Hbase充分利用Filter功能；Hadoop的NameNode采取人工切换模式；限定返回结果条数；优化主

这两天一直在学习mongodb,由于我的博客网站想把mysql替换成mongodb,为什么会有这样的冲动,我通过收集一些资料,关于mongodb 跟 mysql 的对比...发现性能上mongodb比上mysql是高出很多倍...无论是增,删,修,查的操作

，由于我现在打算把它装在。服务器，所以我下载了。如果有网络的话，可以用。平台下载，你首先要上传到。由于解压后的目录名（。）太长了，我们给改为。没有具体的安装过程，解压文件包后就可以直接使用，非常高效和方便。，启动时会自动创建）。，则需要再开启一个窗口进行操

>db.addUser('sillycat’,'xxxxx');varMongoClient=require('mongodb').MongoClient;varopts={db:{authSource:'admin'}};if(err)throwe

Mongodb的安装与启动下载链接：http://www.mongodb.org/downloads----------------------------------------------------------------------------Wi

Mongodb的高可用架构模式就是replication，replication提供了数据冗余以提高可用性，即将数据在多个servers上备份，当其中部分server失效时，集群仍可以提供服务。在mongodb中，“replica set”（复制集）即为r

mongodb是一个跨平台的，面向文档的数据库，提供高性能，高可用性和可扩展性方便。[root@www mongodb-linux-x86_64-3.0.4]# touch logs三、启动[root@www home]# cd mongodb-linux

https://github.com/imwtr/nodeJs_chat_room环境nodev0.10.33MongoDB version:2.6.3git clonehttps://github.com/imwtr/nodeJs_chat_room.g

排序基本靠 MongoDB 排。ids 清单定时更新。这之后，商品中心分拆为：泰山和 GoodsCenter 两部分。有段时间，我们不止一次遇到由于 MongoDB 的慢查，拖挂所有前台工程的情况，焦头烂额。商品中心需要升级。技术选型主要集中在 solr

被elemMatch命令纠结了一下午。mongoDB自己的java驱动写法写好了。但是spring-data-mongoDB一直写不对。。

NoSQL products should be used to meet challenges. If you have one of the following challenges, you should consider MongoDB:

netstat -nptl | grep mongod

"info2" : "no configuration explicitly specified -- making one","info" : "Config now saved lo

1、找出mongo的log文件的位置，打开log文件，找到lock的存放位置，进行删除。

每个MongoDB的document都有一个_id字段作为它的第一个属性，这个值通常是一个BSON对象id，因此，这个id对于集合中的每个成员都是唯一的，如果用户插入一个document没有提供一个id，数据库将自动生成一个id，并存储在_id字段。一个B

GridFS 用于存储和恢复那些超过16M的文件。GridFS 也是文件存储的一种方式，但是它是存储在MonoDB的集合中。GridFS 会将大文件对象分割成多个小的chunk,一般为256k/个,每个chunk将作为MongoDB的一个文档被存储在chu

Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解执行，然后再将结果合并成最终结果。MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。Map 函数必须调用 emit 返回键值对。reduce 统计函数，