MongoDB实战演练
本文介绍了基于Spring Boot和MongoDB实现文章评论功能的完整流程。主要包括需求分析、表结构设计、技术选型（如mongodb-driver与SpringDataMongoDB）、项目搭建及配置、实体类编写、基本增删改查功能实现、分页查询以及点赞功能的开发。通过Comment实体类、CommentRepository接口和CommentService服务层，实现了评论的存储、查询及更新操作，并利用MongoTemplate优化了点赞功能的性能。最后通过JUnit测试验证各功能的正确性。该方案适合需要高效处理非结构化数据的文章评论系统开发。
MongoDB常用命令
本文介绍了将文章评论数据存储到MongoDB中的操作方法，包括数据库和集合的基本操作。主要内容涵盖：选择与创建数据库（如`articledb`）、数据库删除、集合的显式与隐式创建及删除、文档的CRUD操作（插入、查询、更新、删除）。此外，还详细说明了分页查询、排序查询以及统计查询的方法，例如使用`limit()`、`skip()`实现分页，`sort()`进行排序，`count()`统计记录数。通过实例展示了如何高效管理MongoDB中的数据。
MongoDB索引知识
MongoDB索引是提升查询性能的关键工具，通过构建特殊的数据结构（如B树）优化数据访问路径。无索引时，查询需全集合扫描，时间复杂度为O(n)；使用索引后可降至O(log n)，实现毫秒级响应。MongoDB支持多种索引类型：单字段索引适用于高频单字段查询；复合索引基于最左前缀原则优化多条件过滤和排序；专业索引包括地理空间索引（支持LBS服务）、文本索引（全文搜索）和哈希索引（分片键优化）。合理选择和优化索引类型，可显著提升数据库性能。建议使用explain()分析查询计划，并定期清理冗余索引。
MongoDB的特点
高性能
MongoDB提供高性能的数据持久性。特别对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。
索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。（文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引可用于构建各种 O2O 应用） mmapv1、wiredtiger、mongorocks（rocksdb）、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求。 Gridfs解决文件存储的需求。
高可用性
MongoDB的复制工具称为副本集（replica set），它可提供自动故障转移和数据冗余。
高扩展性
MongoDB提供了水平可扩展性作为其核
MongoDB简介
MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。
它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。 MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（field:value）组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。
MongoDB单机部署
本文介绍了在Windows和Linux系统上安装与启动MongoDB的方法，包括命令行参数启动和配置文件启动两种方式。详细说明了创建数据目录、配置文件的编写及常见问题解决方法。同时，还提供了通过mongo命令连接数据库的操作，以及使用MongoDB Compass图形化客户端的方式。对于Linux系统，重点讲解了从下载到配置、启动服务的全过程，并涉及防火墙设置和关闭服务的方法，帮助用户顺利完成单机环境下的MongoDB部署与管理。
MongoDB相关概念
MongoDB是一款开源、高性能的文档型数据库，适用于高并发读写、海量数据存储及高可扩展性需求的场景。它以BSON格式存储数据，支持灵活的无模式数据结构，适合社交、游戏、物流、物联网和视频直播等应用。相比传统关系型数据库（如MySQL），MongoDB在处理大规模、低事务性要求的数据时更具优势。其特点包括高性能（嵌入式数据模型减少I/O）、高可用性（副本集自动故障转移）和高扩展性（分片技术实现水平扩展）。此外，MongoDB还提供丰富的查询功能，如文本搜索、地理位置索引等，满足多样化需求。
通过MongoDB Atlas 实现语义搜索与 RAG——迈向AI的搜索机制
MongoDB Atlas 的向量搜索功能为语义搜索和 RAG 提供了一个高效的数据库管理平台。在这个全新的应用场景下，Atlas 的向量检索能力支持开发者实现高效的知识检索和增强型生成应用，使其在智能客服、知识问答、个性化推荐等场景中大放异彩。结合生成式模型的 RAG 应用，MongoDB Atlas 提供了从数据存储到智能生成的完整解决方案，展现出其在现代应用中的巨大潜力。希望本文能够帮助大家更好地理解 MongoDB Atlas 的语义搜索功能和 RAG 的实际应用。
只有锻炼思维才能可持续地解决问题，只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点