show dbs

как ее применить в проекте - к какому обьекту это св-во привязать? (как только не пробовал - не получается)

Это mongo shell

это я понимаю - а у меня файл в ноде

https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/command/listDatabases/#examples

пробовал - не работает: http://joxi.ru/vAWWbPKIRBxOyA

короче не работает нифига пока что - из всего что пробовал

Ну ну

Спасибо! Заработало. http://joxi.ru/KAxpx8oHwvGbQA

shift + win + s чтобы сделать скриншот на windows

Если у вас драйвер для nodejs 4.x+ то список коллекций можно получить вот таким образом: https://mongodb.github.io/node-mongodb-native/4.13/classes/Admin.html

Из того что увидел - по идее это вытаскивается спискок имен баз а НЕ коллекций - или я что то не правильно понял?

const collections = [] const databases = (await client.db().admin().listDatabases()).databases databases.forEach(e => collections.push(client.db(e.name).collections().then((e) => e.map((m) => m.s.namespace.collection)))) return Promise.all(collections);

Вам надо дождаться, когда всё запросы отработают

второй вариант

Из того что увидел - по идее это вытаскивается спискок имен баз а НЕ коллекций - или я что то не правильно понял?

databases.forEach(e => collections.push(client.db(e.name).collections().then((e) => e.map((m) => m.s.namespace))))

это тоже не совсем то: если еще точнее то необходим 1 ключ в виде имени базы и куча значений в виде имен коллекций + без монго дб спейсов

пример: [{EURUSD: {имена коллекций}}]

databases.forEach(e => collections.push(client.db(e.name).collections() .then((e) => ({ [e[0].s.namespace.db]: e.map((m) => m.s.namespace.collection) }))))

match фильтрует набор данных который в него пришел, инструкции после него работают с тем, что он наыильтровал ниже

да, работает ровно как конвеер

Приветствую. Подскажите, плиз, как помёржить результат, чтобы не было дубликатов по byUsers.i.user? byUsers.i.count должен суммироваться Т.е. ожидаемый результат: byUsers: 0: user: fullName: "John Roe" _id: ObjectId('...') count: 3

Вместо push, оператор addtoset

привет всем findById быстрее чем findOne? и в каких случаях использовать тот или иной метод?

в byId аргумент это id, в one - объект запроса для фильтрации

а если велик соблазн использовать One, то что быстрее из них двоих?

без разницы, все они работают одинаково под капотом

значит в скорости нет изменений?

привет всем findById быстрее чем findOne? и в каких случаях использовать тот или иной метод?

Товарищи, кто-нибудь игрался с монгой в режиме in-memory?

ребятки, подскажите как можно с помощью aggregate запроса получить несколько групп по отфильтрованным данным. например: есть документ users. У каждого пользователя дата регистрации. задача: получить несколько массивов с пользователями зарегистрированными в разные дни за последнюю неделю понятно что могу получить все записи за последние 7 дней [как на скрине] и обработать с помощью ЯП. Но хотелось бы средствами монго это реализовать. Не прошу писать решение, просто подскажите что можно использовать и как правильно подобные запросы писать... p.s. использую mongoose, м.б. в нем проще это сделать

преобразуйте дату к виду "2022-01-01", сгруппируйте по ней, и потом уже addtoset

Да

Может кто знает, есть ли какой-то способ замены ID элементов из базы данных MySQL (они там как обычные числа 1 2 3 4...) на _id из базы MondoDB? Как это можно правильно сделать при миграции? Просто не хочется оставлять эти поля, так как Mongo свои уникальныe айдишники уже подставляет. (Если что я экспортировал SQL таблицы в JSON)

Написал скрипт, проверил на небольшом количестве данных и потом прогнал полный цикл. Мб есть готовые решения

А можете поделиться опытом? Какая примерная нагрузка? Как оно использовалось - как отдельностоящий кэш или были несколько неголосующих реплик в репликасете? Как впечатления по быстродействию? Сравнивали ли с другими in-memory решениями? Извините за обилие вопросов:)

Да, в личку напишите, вечером напишу детали

Привет, чатик, подскажите пожалуйста, подойдёт ли монга под мой юзкейс, может быть подскажете статей или даже накидаете план. Делаю большой интернет магазин, у меня есть очень много товаров (примерно 1тб в csv). У этих товаров есть поля, которые встречаются у всех сущностей: название, категория, цена и т.д. Есть поля, которые встречаются у сущностей только определённых категорий (например, у отвёрток есть форма наконечника). Я хочу иметь максимально гибкую систему и уметь создавать индексы по каким-то полям в рантайме. Я хочу уметь заливать данные большими пачками во время работы. Я хочу уметь партиционировать данные: иметь более быстрый доступ к недавним товарам, а старые товары класть куда-нибудь подальше (на соседний диск или даже сжимать). Плюс я хочу уметь делать инкрементивные бэкапы. Монга такое умеет? Если нет, то какими хотелками можно пожертвовать, чтобы монга подошла? ЗЫ, я про mongodb не знаю примерно ничего, так что может вообще не попадаю в юзкейсы, но с тех пор как данные о товарах ко мне попадают очень гетероморфные, я подумал что документная бд может подойти

Сложные статистические запросы с множественными джоинами таблиц планируются? Если нет - монга вроде бы подходит по всем вашим запросам, только я не в курсе, умеет ли она в инкрементный бэкап.

Статистику решил что прикручу сбоку на кликхаусе

Тогда выглядит как кейс для монги, имхо.

Монга умеет строить индекс не блокируя доступ на чтение? Как с ней партиционировать данные? Может подскажешь статей, если знаешь

1. в целом да 2. если под партицинированием по6нимается зонирование на горячие/холодные данные то почитайте в доке про шардирование и зоны

Привет, чатик, подскажите пожалуйста, подойдёт ли монга под мой юзкейс, может быть подскажете статей или даже накидаете план. Делаю большой интернет магазин, у меня есть очень много товаров (примерно 1тб в csv). У этих товаров есть поля, которые встречаются у всех сущностей: название, категория, цена и т.д. Есть поля, которые встречаются у сущностей только определённых категорий (например, у отвёрток есть форма наконечника). Я хочу иметь максимально гибкую систему и уметь создавать индексы по каким-то полям в рантайме. Я хочу уметь заливать данные большими пачками во время работы. Я хочу уметь партиционировать данные: иметь более быстрый доступ к недавним товарам, а старые товары класть куда-нибудь подальше (на соседний диск или даже сжимать). Плюс я хочу уметь делать инкрементивные бэкапы. Монга такое умеет? Если нет, то какими хотелками можно пожертвовать, чтобы монга подошла? ЗЫ, я про mongodb не знаю примерно ничего, так что может вообще не попадаю в юзкейсы, но с тех пор как данные о товарах ко мне попадают очень гетероморфные, я подумал что документная бд может подойти

не зная о монге ничего, врываться на 1тб будет весело) индексы в рантайме - не про монгу, очень дорого по ресурсам и есть лимиты и в целом есть вариант при таком подходе получить больше индексов по размеру чем самих данных. Партиционирование как уже сказал выше это про шардирование, но требует серьезного погружения в работу кластера и соответствующим образом готовить структуру и изапросы. Инкрементные бекапы - только если файловая система поддерживает (хотя может и есть чего, на самом деле хз что в это понятие вкладывается) В целом закладывайте как минимум х2 по времени от того что вам кажется что вы сможете начать крутить монгу. Плюс сверху время на перестройку БД уже под потребности и производительность (не факт что на ваших кейсах не будет проще в тот же эластик уйти)

Ну я вот тоже подумываю насчёт postgresql с jsonb и эластиком поверх. Но пока ещё всё не началось, хочу рассмотреть все варианты 1тб пока что нет, на первых итерациях будет дай бог 50гб, но 1тб рано или поздно точно случится, из 1тб где-то 100гб будет горячих данных