mongodb的文档版本问题，mongodb doc

MongoDB单文档大小限制是16M吗?这里包括嵌入的子文档吗?

是的，包括嵌入的（embedded）子文档在内。这个限制是为了避免单个文档过大，完整读取时对内存或者网络带宽占用过高。

相关问答

Q1: 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。

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。

$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。

Q2: mongodb为什么没创建索引,他就有索引

mongodb在前台直接运行建立索引命令的话，将造成整个数据库阻塞，因此索引建议使用 background 的方式建立。

绝大部分用户在创建索引的时候，都是直接按照查询字段索引组合对应字段。 但是，单就这一个查询，这里有个不成文的建议，把区分度更高的字段放在组合索引左边，区分度低的字段放到右边。

如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

对应的索引会按照【存在的键】进行创建，查询速度不会受到影响；而缺点在于不能够统一每一条记录的键值对个数，从而不能够确定每一条记录所占用的磁盘空间。

Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。

Q3: 关于spring-boot中mongodb包的一个奇怪的版本问题

1、最后发现问题不是出之spring-boot-starter-data-mongodb这一层，而是spring-boot-starter-parent这一层。旧的项目用的是0.RELEASE，所以spring-data-mongodb的版本是RELEASE。

2、该错误的原因是springboot已经自动配置了支持mongodb。在启动springboot时会自动实例化一个mongo实例。现在我们只需要禁用springboot自带的配置。

3、easypoi-spring-boot 版本升级到0问题可能是兼容的问题。不兼容的类型： com.mongodb.client.result.UpdateResult无法转换为com.mongodb.WriteResult。解决方法：WriteResult 替换 UpdateResult。

Q4: Win7系统安装MongoDB数据库的方法

创建数据库文件的存放位置，比如d：/mongodb/data/db。启动mongodb服务之前需要必须创建数据库文件的存放文件夹，否则命令不会自动创建，而且不能启动成功。

创建数据库路径（data目录）、日志路径（logs目录）和日志文件（mongo.log文件），完成后如下图所示 创建配置文件mongo.conf。

下载MongoDB数据库；将安装文件解压到C盘（注意：安装路径中不能出现空格），配置“环境变量”，将 %MONGODB_HOME%in 添加到“Path”中；进入DOS窗口，设置数据保存目录（与端口）和日志输出目录。

首先进入mongodb的官网，点击下载链接。2 之后进入选择版本页面，因为我用的是32位 win7，所以选择下载windows 32-bit版本，大家根据自己的操作系统选择。之后点击DOWNLOAD(MSI)按钮。

在这里使用的是MongoVUE进行连接，安装完成mongo客户端后，点击mongo的图标，启动运行程序 2打开面板后在界面的左上角有一个可点击的菜单【connect】连接按钮，这里相信不用我说读者就知道。

FileToMongo是一款好用的MongoDB导入工具，FileToMongo能够帮助用户把CSV、TXT、Excel、JSON、XML等文件中的数据导入到MongoDB数据库中，支持GUI界面和命令行两种操作方式，非常适合MongoDB数据库用户使用。

Q5: 【Python基础】mongodb存储文件的优缺点?

1、MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束。

2、◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

3、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。

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