MongoDB

摘要： 该文介绍了一个以SpringBoot框架为基础的物联网设备故障检测系统的设计与实现过程。该系统使用了MySQL、Redis以及MongoDB数据库,实现对物联网设备进行故障检测、对故障信息存储和反馈的功能,从而满足了对物联网设备故障检测的基本需求。

摘要： 作为非关系数据在信息化系统应用的一次尝试,本次系统设计引入了分布式文件存储的mongoDB数据库作为数据、文件的存储核心,利用其自由、无结构的数据模式,可以随时调整数据结构。本文将对弹性框架的通用信息管理系统设计案例进行阐述,通过灵活的配置,系统可以被灵活应用于中小企业的各种信息化管理场景中。

摘要： Web网站的逐渐兴起,使得传统意义上的数据库难以实现数据分类,从而产生了非关系型数据库,解决了大规模数据的多重数据种类带来的难题。运用一种非关系型数据库MongoDB设计实现了“云游电子导游”项目的前后端界面数据交换。

摘要： 随着信息化的深入发展,通信设备用量日益增长,这也对这些设备的管理提出了新的要求。根据当前的设备管理方法,一旦设备发生问题,需要员工进行现场查看,对设备进行排摸,分析问题进行解决。这种方法存在不足,首先耗时耗力,其次由于停下来检查或者由于时间过多可能产生次生故障,第三不能很好利用历史经验。对此文章利用WebGIS的分析问题能力、利用开源数据库MongoDB、开源软件和框架等低成本资源,开发了基于优化方案的无线电通信设备管理系统,用户可以简单地根据界面提示得到优化的管理方案。

摘要： 针对目前市场存在的高校信息推荐系统中的可视化表达抽象、用户理解不直观的问题,基于微信小程序、移动GIS、Node.js和MongoDB等技术,设计并实现了一种基于微信小程序的高校信息推荐系统。该系统通过结合用户与高校的空间信息,对高校和专业进行推荐、查询。能够帮助用户更直观方便的获取周边高校信息,丰富高校信息展示形式。

摘要： 天文数据的爆发性增长,导致运用传统科学计算方法生成天文时序数据时效率不高,直接影响时域天文学的科学产出。为了解决这一问题,文章提出了减少距离计算的同源星表快速证认方法及基于MongoDB的应用方案,重点从原始数据的访存优化,证认计算速度的提高等方面寻求新的改进方案,以解决大规模天文星表的批量时序重构的效率问题。实验结果表明,与基于传统多波段交叉证认算法和关系型数据库的方法相比,该方法可以更有效地提高时序数据的生成效率,为时域天文学时代频繁采样望远镜大规模星表数据的时序重构和光变曲线的生成提供了新思路。

摘要： 高校机械相关课程及创新创业项目大多使用线下传输保存文件数据,造成项目迭代缓慢、知识资源利用率低下。针对该问题,利用React、SpringBoot、MongoDB等技术框架设计了一款能够针对高校的机械项目协作管理系统。该系统运行稳定、界面简洁、响应速度良好,显著提高了高校课程和项目协作管理的效率,对推动高校机械专业的信息化起到十分重要的作用。

摘要： 本文介绍了基于MongoDB的地震风险评估综合地情数据服务平台,以灵活的文档结构存储与查询为目标,使用Web Service技术,采用前后端分离的开发方式,给出了系统的总体设计以及关键技术和功能,实现了全国区县级地震风险评估综合地情数据更灵活地上传、编辑、查询等功能。通过建立全国统一的地震风险评估综合地情数据服务平台,对数据进行可视化展示,提高了全国综合地情数据的利用率和服务能力。

摘要： 针对企业数据管理系统,提出一种高可用数据管理系统设计和实现方法,该方法使用Redis集群用于数据的缓存以及实时可视化监测,使用Mysql集群存储和管理各类数据的属性数据以及特定需求的实时数据,使用MongDB集群存储和管理实时数据,使用HBase集群存储和管理历史数据,各子系统均采用高可用设计方案实现。实验结果证明了方法的可行性和有效性。

摘要： This paper describes the process of design and construction of a data warehouse(“DW”)for an online learning platform using three prominent technologies,Microsoft SQL Server,MongoDB and Apache Hive.The three systems are evaluated for corpus construction and descriptive analytics.The case also demonstrates the value of evidence-centered design principles for data warehouse design that is sustainable enough to adapt to the demands of handling big data in a variety of contexts.Additionally,the paper addresses maintainability-performance tradeoff,storage considerations and accessibility of big data corpora.In this NSF-sponsored work,the data were processed,transformed,and stored in the three versions of a data warehouse in search for a better performing and more suitable platform.The data warehouse engines-a relational database,a No-SQL database,and a big data technology for parallel computations-were subjected to principled analysis.Design,construction and evaluation of a data warehouse were scrutinized to find improved ways of storing,organizing and extracting information.The work also examines building corpora,performing ad-hoc extractions,and ensuring confidentiality.It was found that Apache Hive demonstrated the best processing time followed by SQL Server and MongoDB.In the aspect of analytical queries,the SQL Server was a top performer followed by MongoDB and Hive.This paper also discusses a novel process for render students anonymity complying with Family Educational Rights and Privacy Act regulations.Five phases for DW design are recommended:1)Establishing goals at the outset based on Evidence-Centered Design principles;2)Recognizing the unique demands of student data and use;3)Adopting a model that integrates cost with technical considerations;4)Designing a comparative database and 5)Planning for a DW design that is sustainable.Recommendations for future research include attempting DW design in contexts involving larger data sets,more refined operations,and ensuring attention is paid to sustainability of operations.

摘要： 本发明提出了一种基于MongoDB数据库的统计方法，包括以下步骤：S100)通过指令定义待访问一个或多个服务器的IP地址、端口号、用户名，密码以及待统计的数据库集合名称；S200)客户端通过IP地址、端口号、用户名和密码连接远程服务器并访问一个或多个服务器中的数据库；S300)获取一个或多个服务器中的数据库所有的库名称，并遍历所有库，得到每个库下的包含所有待统计的数据库集合名称的数据库集合的属性关系数据，并具有完全相同的数据库集合相应的关系数据进行累加得到数据库集合的对应关系数据并存储与存储装置中；S400)展示数据库集合的对应关系数据。

摘要： 本申请公开了基于MongoDB的农业物联网用户信息管理方法、设备及介质，用以解决现有的农业物联网中各异构系统的用户不断增加，用户信息的获取效率低的技术问题。方法包括：获取PC端的农业物联网用户信息，并通过PC端对应的服务器，将PC端的农业物联网用户信息存储至MongoDB数据库中；以及获取移动端的农业物联网用户信息，并通过移动端对应的服务器，将移动端的农业物联网用户信息存储至MongoDB数据库中；通过Mongoose类库，对MongoDB数据库中PC端的农业物联网用户信息和移动端的农业物联网用户信息进行预处理；通过预设的数据获取模型，从经过预处理的MongoDB数据库中，获取农业物联网用户信息。通过上述方法实现了对农业物联网用户信息的管理，提高了获取用户信息的效率。

摘要： 本申请公开了一种基于MongoDB的数据库系统及数据处理方法，其中，该系统包括；第一机器和第二机器，第一机器和第二机器均配置有第一网卡和第二网卡，且第一机器和第二机器均配置有与第一网卡通信连接的副本集和与第二网卡通信连接的仲裁模块；第一机器的副本集配置为主节点，且第一机器的仲裁模块处于开启状态并配置为仲裁节点，第二机器的副本集配置为从节点，且第二机器的仲裁模块处于关闭状态。仅需两台机器就能够部署该基于MongoDB的数据库系统，有益于简化系统结构，降低系统投资和运营成本。

摘要： 本发明公开一种基于MongoDB库的智能终端量测数据存储方法，包括：获取智能终端上送的JSON格式数据文件；解析得到JSON格式数据文件中数据的deviceId键值和serviceId键值；根据deviceId键值确定数据所关联的智能终端设备的d5000Id属性值；根据serviceId键值确定数据存储的目标集合；将数据保存至所确定的目标集合下的文档中，且保存日期、d5000Id属性值及deviceId键值均相同的数据保存至目标集合下的同一文档中，各文档分别预设有属性字段：保存日期Date、智能终端设备号d5000Id和业务编号deviceId，并记录与数据保存日期、deviceId键值和serviceId键值一一对应的属性字段值。本发明基于MongoDB库的智能终端量测数据存储方法，能够适用多智能终端数据上送时的数据存储需求，数据存储效率高，容易扩展和查询。

摘要： 本申请公开了一种MongoDB数据库分片方法、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取目标id字段，目标id字段为自增id字段或者自减id字段；对目标id字段进行转换，转换后的相邻的目标id字段所属的范围不同；将转换后的目标id字段分配给MongoDB集合中的待分片数据；基于待分片数据的至少一字段，为MongoDB集合创建索引，至少一字段包括转换后的目标id字段；将索引作为片键，并利用片键对MongoDB集合进行范围分片。通过上述方式，能够充分发挥MongoDB分片集群的写入能力。

摘要： 本发明提供了一种MongoDB数据库性能测试方法及系统，包括以下步骤：首先确定业务数据的结构，数据定义完成后，校验配置的正确性，解析表结构视图，获取的随机索引值，根据配置的线程数创建线程池，提供预置性能测试报告Word模板。本发明提出的MongoDB数据库性能测试方法及系统根据业务数据构造测试数据，支持数据事务的处理，能够更加贴近使用场景，测试MongoDB数据库性能；能够图形化的展示测试进度和测试结果；提供了测试报告模板，支持自定义测试报告；能够快捷输出测试结果，直观的了解业务需求和MongoDB数据库性能匹配程度；为MongoDB数据库的选择提供可靠的依据，避免因测试不充分导致的决策错误。

摘要： 本发明提供了一种基于MongoDB数据库数据同步的实现方法，包括以下步骤：采集端：连接MongDB源库，采集全量数据，读取oplog.rs日志或changestream流采集增量数据，将全量和增量数据写入Nats消息中间件；入库端：读取Nats消息中间件中的消息并处理，连接MongoDB目的库，执行命令完成全量和增量数据的入库操作。本发明提出的基于MongoDB数据库数据同步的实现方法及系统，充分结合MongoDB oplog.rs数据日志与change stream变更流，使得MongoDB数据同步系统能够支持MongoDB数据库的创建/删除，集合的创建/删除/重命名，文档的新增/修改/替换/删除等操作，并支持MongoDB分片集群架构的数据同步任务。

摘要： 本发明涉及MongoDB数据库备份领域，具体提供了一种MongoDB数据库备份方法，在公有云环境上的MongoDB数据库实例，基于Ansible自动化运维管理工具编写自动化备份脚本，使用client和agent两部分备份工具，所述client负责下发命令，向MongoDB admin数据库中的command集合写入备份元数据，agent负责监听元数据并做出相应执行，可以自主选择最优节点，针对多数据库实例实现自动化备份的管理。与现有技术相比，本发明不影响主节点的业务。支持热备份，不中断业务；备份数据不落盘，减少磁盘使用量；该方法采用Ansible批量部署进行自动化备份，避免人工执行备份命令的误操作。

摘要： 本发明公开一种MongoDB实例的慢日志采集方法，涉及日志采集技术领域，包括：在公有云环境中部署MongoDB实例，将慢日志相关执行方法脚本部署在实例节点；部署开启日志采集器代理；在MongoDB实例正常运行条件下，管理数据库实例的java端程序直接连接公有云环境中的MongoDB实例，调用启动或修改MongoDB慢日志方法；定时查询采集MongoDB数据库产生的慢日志，将慢日志数据由BSON格式转换成标准的JSON数据，上报到日志采集器代理，由日志采集处理端返回慢日志关键信息；在MongoDB实例正常运行条件下，管理数据库实例的java端程序直接连接公有云环境中的MongoDB实例，调用关闭MongoDB慢日志方法，停止慢日志采集。本发明可以减少运维人员直接操作MongoDB数据库修改配置带来的风险。

摘要： 本发明涉及一种云管理平台上重启mongodb集群的方法，本方法定义了一套解决云平台上重启mongodb集群的方式，通过在接口中增加一个“强制重启”的参数，实现了在集群状态不正常的情况下，让用户根据自己的实际情况，来决定是否重启集群，满足用户的需求。