1、）精确（条件）查询select 列名 from 表名 [where 查询条件表达试] [order by 排序的列名[asc或desc]]2）查询所有数据行和列。
2、第一个参数是一个查询条件，用于定位需要更新的文档。这里使用 www.sychzs.cn 来查询权限文档，找到对应的权限记录。第二个参数是一个更新操作，使用 $push 操作符将新的权限对象添加到 access.$.children 数组中。
3、只要我们给一个 JButton 类型的就可以了。table.setCellEditor(new TableCellEditor() { private JButton editor = new JButton()；private JTextField dephaut = new JTextField()；{//相当于构造函数。
1、不用设置mongodb的线程数，只需要把number变量的值设小一点就行了，比如可以设置mongodb的连接池。试试这句话。
2、检查mongodb服务启动是否正常，检查shell连接是否正常，检查Java的mongodb驱动版本使用的mongodb版本是否和mongodb版本一致或者兼容，或者你贴代码看看到底是什么错误。
3、性能问题：多线程异步堆栈实验中，线程数量和任务数量的平衡会影响程序的性能。如果线程数量过多，会导致线程切换的开销增大，从而影响程序的性能。
4、内存溢出啊。你的连接应该是使用后，没有回池，或者没有及时关闭，导致连接池满了。
1、一般情况下，按照如下配置，springboot会进行自动装配，但是如果需要实现一些自定义的功能，例如密码加解密，类型转换等功能需要手写配置MongoTemplate。
2、Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
3、最近有个项目需要用到结构化的数据和非结构化的数据，于是选择了mysql和mongoDb。整个项目是基于Spring Boot创建的，相比于Spring MVC，Spring Boot集成了常用的第三方依赖库，具有搭建迅速，配置更少的优点。
4、旧的项目中spring-data-mongodb的版本是2。我开始怀疑maven出问题了，于是把这些包全部删除，刷新maven，还是一样的报错。
5、再来看AutoConfigurationImportSelector这个类，这个类用来加载所有的自动配置项 通过上面的源码我们知道spring把所有配置项都导进来了，但我们并不需要所有的功能。
所以mongodb不能批量插入数据，如果你要批量插入数据，可以在mongodb里写一个循环，它支持for等语法。
首先，创建一个数据库保存用户信息。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。
向MongoDB插入数据，使用insert，如：db.refactor.insert({refactors blog：http：//；})这个操作会给 文档 增加 一个_id，键，并保存在数据库中。
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。
使用批量插入选项，添加每一步对象模板，只要文档接口容量足够，是可以实现插入函数返回正确答案的。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
1、所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点，但是如果还需要对数据进行统计分析，那么最好还是考虑统计分析的因素。如你使用mapreduce进行数据统计分析，那么hbase可能会更好些，虽然MongoDB也支持mr。
2、太马虎了吧。。//你的i等于10，相当于dbobjs这个集合是空的，当然没有数据可存了。
3、点击文件，打开外部文件，然后选择我们要导入的数据在数据中添加语法，点击运行（在那个绿色旁边），然后在mongodb处右键刷新就可以看到数据库，cqust数据库就被创建好啦，创建集合。
4、增加内存容量，建立合适的索引，优化数据结构，优化数据查询，使用SSD硬盘存储数据，海量数据请使用mongodb集群服务。
5、用户没写入一条数据，就会在对应索引生成一条索引KV，实现索引与数据的一一对应，索引KV数据写入Index索引文件过程加剧写入负载。 影响读性能 MongoDB内核查询优化器原理是通过候选索引快速定位到满足条件的数据，然后采样评分。
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