mongodb和mysql5.7的json哪个更好,优缺点比较
使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。
在MySQL与PostgreSQL的对比中，PG的JSON格式支持优势总是不断被拿来比较。其实早先MariaDB也有对非结构化的数据进行存储的方案，称为dynamic column，但是方案是通过BLOB类型的方式来存储。
快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！缺点：不支持事务，而且开发文档不是很完全，完善。
稳定性 索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。
缺少专业的数据库管理员如果你没有专业的DBA，同时你也不需要结构化你的数据及做join查询，MongoDB将会是你的首选。MongoDB非常适合类的持久化，类可以被序列化成JSON并储存在MongoDB。
另外，MongoDB还有一个最大的缺点，就是它占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。
mongo中一个文档的字段是list,怎么删除list中的数据
通过cmd打开一个命令行窗口。通过mongo命令连接本地MongoDB数据库服务。注意：本地MongoDB服务需要工作在27017端口上，图示，连接成功即可。查看需要处理的集合：showdb命令查看所有数据库。use目标数据库，切换到目标数据库中。
在电脑上打开list软件，创建一个项目，然后创建一个类。创建完成之后，来实现先在list集合中添加元素，然后删除list集合中元素，首先创建一个赋值给list集合的数组。
python删除列表中指定元素的方法。代码实例，创建一个列表。打印定义的列表，使用print()。删除列表中的指定元素，使用remove()。再次打印删除元素后的列表。列表的remove()方法其他注意事项。
将dede里面的这个{dede：list pagesize=10 titlelen=100 orderby=id orderway=desc}去掉，去查看一下是不是这个写错了，结果显示的是只出现了一次下方的代码。如下图，那就证明不是dedelist的问题。
数据的增删改查在dao中，你要修改数据应该是在dao中写sql语句吧。
mongodb需要java基础吗
Hadoop是进行Java编写的软件框架，主要使用在分布式存储。对于非常大的数据，用户可以在不知道分布式基础的情况下进行开发分布式程序，并且能够使用集群实现高速计算和存储。
MongoDB 这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。
大数据工程师，大数据也是如今比较火的一个方向。java大数据就是升级版的java，大数据是在java的基础上，还需要学习的知识点有Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis等等。
MongoDB文档中字段是否有先后顺序之分
update和findAndModify都可以用做更新操作；区别 findAndModify是有返回值的，输出中的value字段即返回修改之前的文档，使用 new：true选项返回修改后的文档。 update是更新操作，是没有返回值的。
$project 与 $addFields 都可以向文档中添加指定字段，如果新增字段与现有字段重名，将用新字段覆盖旧有。
MongoDB的集合(collection)可以看做关系型数据库的表，文档对象(document)可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并 不完全对等。
文档型数据库具有以下六大特点：模式的灵活性：在文档型数据库如MongoDB中，数据模式是动态的，能够应对业务逻辑的变化和迭代。这意味着你可以无缝地在现有文档内添加新字段，而不会破坏数据库中其他文档的结构或数据完整性。
mongoDB应用篇-mongo聚合查询
如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。
之前也说过，MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开。如果想要查询数据，则可以使用db.集合名.find()语句来查询。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$unwind 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$unwind使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$count操作。说明：查询展示文档数量的总数。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
MongoDB 聚合操作是在数据处理管道的逻辑上建模的。documents可以进入一个用于处理docuemnt然后返回聚合值的多阶段管道。底层的管道提供了filters(类似于查询的操作)和document transformations(修改document的输出形式)操作。
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