WS DATA

大型数据库的负载平衡

数据分布

所有节点存储相同的数据

数据分布在节点之间

MongoDB 中的副本集是什么？
MongoDB 中的副本集是维护同一组数据的一组实例。，因为如果一个实例发生故障，系统会自动切换到副本集中的下一个可用节点。

解释 MongoDB 中聚合的概念。
MongoDB 聚合来自多个文档的数据并对其进行处理以 委内瑞拉电话数据 返回单个结果。这是一个聚合过程，其中文档经历多个阶段：每个阶段的结果成为下一个阶段的输入。典型的管道可能包括匹配、分组和排序等阶段：

匹配：根据给定条件过滤文档。
Group：执行聚合操作。
排序：根据需要对最终结果进行排序。
MongoDB 中的分层集合是什么？
上限集合具有固定大小和文档数量限制。当达到限制时，它会自动覆盖最旧的文档并存储最新的信息。这个概念使其适用于日志记录和缓存等用例。

高级 MongoDB 面试问题
在本节中，我们将了解一些有关 MongoDB 的流行高级面试问题和答案。

MongoDB 支持 ACID 事务吗？
在 4.0 版本之前，MongoDB 仅支持单个文档的 ACID 事务。借助其多文档 ACID 事务，开发人员现在可以保证集合中多个文档的 ACID 属性。

Mongodb中的map-reduce是什么？
Map-reduce 是一种数据处理范例，可对大型数据集执行操作并输出聚合结果。 MongoDB 提供了一个内置函数mapReduce()，该函数由两个阶段组成：map 和reduce。

在映射阶段，该函数处理集合中的每个文档并生成键值对。这些键值对在reduce阶段被添加，并进行操作。

例如，如果您有一个文本文档集合，map 函数会将每个单词转换为一个键，并为其分配值 1。然后，reduce 函数将每个键的值相加，以计算每个单词在整个集合。

解释 MongoDB 中的 TTL 索引。
生成的数据应进行系统审查，不必要时删除；否则，您将没有资源来容纳最新信息。

MongoDB 提供生存时间 (TTL) 索引，可以加快过期文档的删除速度。您所要做的就是指定文档应保留多长时间，TTL 会在指定的时间段过后自动将其删除。

下表解释了 MongoDB 中可用的索引类型及其用例：

指数类型

描述

实际案例示例

单场