mongodb日志系统设计基于mongodb日志统计

本文目录一览：

1、MongoDB的统计查询和条件统计查询问题请教
2、如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?
3、用mongodb专门做日志库合适吗
4、mongoDB开启操作日志

MongoDB的统计查询和条件统计查询问题请教【mongodb日志系统设计基于mongodb日志统计】1、如果想要查询出特定的数据，则可以在find里面添加键值对作为条件。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写。执行语句之后，就可以查询到对应的数据了。集合中包含有name：mimi的数据只有一条，所以就显示一条。
2、如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。
3、Mongodb中自带的基本聚合函数有三种：count、distinct和group 。下面我们分别来讲述一下这三个基本聚合函数。（1）count 作用：简单统计集合中符合某种条件的文档数量。
4、我们提供了一个查询的样例集，这些查询使用聚合函数、过滤条件和分组从句，及其等效的MapReduce实现，即MongoDB实现SQL中GROUP BY的等效方式。
5、在Robo 3T中运行，有10万条数据集中，查询时间为0.908s 查询性能明显没有方法一高效。总结：故生产环境中应选用方法一。
6、通过本节例子我们发现， MongoDB有它独特的文档结构可以描述数据对象之间的一些关系特征。
如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?总之，对于需要在短时间内完成MongoDB差异数据对比的场景来说，使用NineData是一种高效且易于使用的解决方案，可以帮助快速定位不一致的数据并节省大量时间和资源。
进行数据对比：迁移完成后，可配置数据对比任务，对迁移的MongoDB数据进行一致性校验。NineData会对每个文档内容进行精准对比，快速找出差异并生成订正脚本。
数据一致性对比：- NineData 提供了 MongoDB 的数据对比能力，可以在迁移前后对源数据库和目标数据库的数据进行一致性比较。
用mongodb专门做日志库合适吗因此，对于需要处理大量数据的应用，如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择。无结构或半结构化数据：MongoDB的面向文档的特性使得它非常适合存储无结构或半结构化数据。
MongoDB对于ETL服务器而言显然不是很合适，它的计算能力还无法跟hadoop、Greenplum媲美，估计计算能力一般（没有测试过）。对于前端报表展现貌似可以，速度快，支持一定计算能力，并发好。
如果对日志保存的时间没有特别严格的要求，只是在总的存储空间上有限制，则可以考虑使用capped collection来存储日志数据。指定一个最大的存储空间或文档数量，当达到阈值时，MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档。
mongoDB开启操作日志1、查看是否开启操作日志：nosql ： db.getProfilingStatus（）返回：{ was： NumberInt（0），slowms： NumberInt（100）} 注：was：0表示未开启。
2、如果对日志保存的时间没有特别严格的要求，只是在总的存储空间上有限制，则可以考虑使用capped collection来存储日志数据。指定一个最大的存储空间或文档数量，当达到阈值时，MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档。
3、MongoDB提供了Journaling日志的概念，实际上像mysql的bin-log日志，当需要插入的时候会先往日志里面写入记录，再完成实际的数据操作，这样如果出现停电，进程突然中断的情况，可以保障数据不会错误，可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。

mongodb日志系统设计 基于mongodb日志统计

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