数据库 ， 可视为电子化的文件柜，即存储电子文件的处所 。所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合 。
mongodb可以批量的插入数据吗?1、执行命令之后，提示“nInserted……”说明插入数据成功 。之前也说过 ， MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开 。
2、在这个数据库中创建一个名为 users 的集合 ， 并插入一条用户信息 。当前没有 users 集合，mongodb 会直接创建它 。
3、没有这种操作，因为MongoDB的底层就不支持这种操作 。从MongoDB的oplog模式中可以看出，MongoDB的每次op都是独立执行的最小单元，因此，不会存在多个op组合成一个执行的情况 。因此在各种API中都不会存在这种批量插入的操作 。
4、对于操作数据的需求 ， 可以使用 MongoDB 的官方驱动程序或者第三方库（如 Mongoose）来操作数据 。下面是一些示例代码：查询权限 使用 find 方法查询权限文档 ， 并将 access 数组返回即可 。
5、了解了一下MongoDB，感觉还挺牛的，适合海量数据的实时插入，更新 ， 查询，而且支持多条件查询，以及建立多维度的索引 。
mongodb千万级写入怎么优化“n”则表明了实际返回的文档数量 。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档 。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引 ， 所以才会搜索了所有的文档 。
它通过分区工作良好，并允许大量输出 。MR在MongoDB v4中，通过使用JavaScript引擎把Spider Monkey替换成V8，性能提升很多 。老板抱怨它太慢了，尤其是和Agg框架（使用C++）相比 。让我们看看能否从中榨出点果汁 。
数据库性能对软件整体性能的影响是不言而喻的 ， 那么 ， 当我们使用MongoDB时改如何提高数据库性能呢？范式化与反范式化 在项目设计阶段，明确集合的用途是对性能调优非常重要的一步 。
因此NoSQL火起来了，非关系型数据库，大数据量 ， 具有高性能，同时也弥补了关系型数据库某方面不足，渐渐大多数公司已经将部分业务数据库存放到NoSQL中 ， 如MongoDB、HBase等 。数据存储方面采用分布式文件系统 ， 如HDFS、GFS等 。
更新频繁的并不是mongodb的优势，建议使用缓存数据库和mongodb搭配使用，更新频繁的数据使用缓存存储，一定时间再同步到mongodb中 。
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