在mongo里探索Redis Hash在MongoDB中的应用（redis的hash嵌套） (在mongodb中,哪种索引类型最适合用于范围查询)

在mongo里探索Redis Hash在MongoDB中的应用

Redis Hash是一种非常有用的数据结构，在传统的关系型数据库中，我们需要使用多个表来存储不同的数据，而在Redis中，我们可以使用Hash类型来将相关的数据存储在同一个Hash键下，提高了数据的查询效率。然而，在一些场景下，我们可能需要在MongoDB中使用类似于Redis Hash的数据结构，以下将分享在MongoDB中使用Hash的一些实现。

一、创建一个Hash集合

在MongoDB中创建一个新的集合，命名为“HashTest”，并将以下代码添加到MongoDB的shell中：

db.createCollection("HashTest")

二、插入数据

插入数据是MongoDB中操作Hash的关键步骤，以下是向集合中插入数据的示例代码：

db.HashTest.insert({_id: "001",name: "Tom",age: 25,address:{province: "Beijing",city: "Beijing",street: "Xicheng District Hdian North Street"} })

这里我们将一个JSON对象插入到HashTest集合中。该JSON对象包含一个_id属性，三个普通属性，以及一个复杂类型属性address，它包含三个子属性。address属性中的子属性可以在查询HashTest集合时用于过滤数据。

三、查询数据

以下是查询集合中数据的代码示例：

db.HashTest.find({"address.province": "Beijing"})

这里我们在查询时使用了address属性下的“province”子属性来过滤数据，可以看到，查询结果只包含位于北京的数据。

四、更新和删除数据

更新MongoDB中的Hash集合也非常简单：

db.HashTest.update({_id:"001"},{$set:{age:26}})

这里我们将_id等于“001”的记录的age属性从25改为26。

如果需要从Hash集合中删除数据，可以使用以下代码：

db.HashTest.remove({ _id: "001" })

以上就是在MongoDB中使用Hash的基本操作，通过Hash可以将相关的数据存储在一起，使查询更加简单高效，适用于一些需要高效查询数据的场景。希望这篇文章能对大家在MongoDB的应用中有所启发。

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如何入门 Python 爬虫

“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。 如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。 另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。 因为学习A的经验可以帮助你学习B。 因此，你不需要学习怎么样“入门”，因为这样的“入门”点根本不存在！你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西，在这个过程中，你会很快地学会需要学会的东西的。 当然，你可以争论说需要先懂python，不然怎么学会python做爬虫呢？但是事实上，你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬，那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。 先长话短说summarize一下：你需要学习基本的爬虫工作原理基本的http抓取工具，scrapyBloom Filter: Bloom Filters by Example如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。 其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。 最简单的实现是python-rq:和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)

如何理解而value对于Redis来说是一个字节数组，Redis并不知道value中存储的是什么

Redis不仅仅是一个简单的key-value内存数据库，Redis官网对自身的定义是“数据结构服务器”。 通过用心设计各种数据结构类型的数据存储，可以实现部分的数据查询功能。 因为在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组，Redis并不知道你的value中存储的是什么，所以要想实现比如‘select * from users where =shanghai’这样的查询，在Redis是没办法通过value进行比较得出结果的。 但是可以通过不同的数据结构类型来做到这一点。 比如如下的数据定义users:1 {name:Jack,age:28,location:shanghai}users:2 {name:Frank,age:30,location:beijing}users:location:shanghai [1]其中users:1 users:2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users:location:shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。 这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。 Jedis jedis = ();Set shanghaiIDs = (users:location:shanghai);//遍历该set//...//通过hgetall获取对应的user信息(users: + shanghaiIDs[0]);通过诸如以上的设计，可以实现简单的条件查询。 但是这样的问题也很多，首先需要多维护一个ID索引的集合，其次对于一些复杂查询无能为力(当然也不能期望Redis实现像关系数据库那样的查询，Redis不是干这的)。 但是Redis2.6集成了Lua脚本，可以通过eval命令，直接在RedisServer环境中执行Lua脚本，并且可以在Lua脚本中调用Redis命令。 其实，就是说可以让你用Lua这种脚本语言，对Redis中存储的key value进行操作，这个意义就大了，甚至可以将你们系统所需的各种业务写成一个个lua脚本，提前加载进入Redis，然后对于请求的响应，只需要调用一个个lua脚本就行。 当然这样说有点夸张，但是意思就是这样的。 比如，现在我们要实现一个‘所有age大于28岁的user’这样一个查询，那么通过以下的Lua脚本就可以实现public static final String SCRIPT =local resultKeys={};+ for k,v in ipairs(KEYS) do + local tmp = (hget, v, age);+ if tmp > ARGV[1] then + (resultKeys,v);+ end;+ end;+ return resultKeys;;执行脚本代码 Jedis jedis = ();(auth);List keys = (allUserKeys);List args = new ArrayList<>();(28);List resultKeys = (List)(funcKey, keys, args);return resultKeys;注意，以上的代码中使用的是evalsha命令，该命令参数的不是直接Lua脚本字符串，而是提前已经加载到Redis中的函数的一个SHA索引，通过以下的代码将系统中所有需要执行的函数提前加载到Redis中，我们的系统维护一个函数哈希表，后续需要实现什么功能，就从函数表中获取对应功能的SHA索引，通过evalsha调用就行。 String shaFuncKey = (SCRIPT);//加载脚本，获取sha索引(funcName_age, shaFuncKey);//添加到函数表中通过以上的方法，便可以使较为复杂的查询放到Redis中去执行，提高效率。

启动spring boot报错，怎么解决

【解决办法】需要在启动类的@EnableAutoConfiguration或@SpringBootApplication中添加exclude = {}，排除此类的autoconfig。 启动以后就可以正常运行。 【原因】这个原因是Maven依赖包冲突，有重复的依赖。 【Spring Boot】Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。 该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。 通过这种方式，Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapid application development)成为领导者。