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MongoDB应用设计模式解析
MongoDB 的设计模式总结得比较透彻的一本书就是《MongoDB 应用设计模式》。数据模型怎么设计？嵌进去好，还是引用更灵活？书里讲得实在，像是你旁边的老程序员在一边调代码一边跟你说这些事儿。尤其是混合模型那部分，挺有意思，多项目其实都在用这套思路。
MongoDB 的分片和副本集设计，书里也花了不少篇幅。嗯，说实话，新手刚接触分片那会儿总有点懵，不知道分片键咋选、怎么让数据均匀落到每台机器。书里的例子和建议都挺实用的，哪种访问模式用哪种策略，看完思路会清楚不少。
至于查询优化，别指望靠堆索引所有问题。MongoDB 的聚合框架和地理空间查询功能真的还不错，但用得溜不溜，就看你是不是理解它
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2025-06-16
XC系列可编程控制器用户手册
XC 系列的可编程控制器用户手册，内容还挺全，讲得也比较清楚。你要是刚接触 PLC，又不想看那些太学术的资料，这份手册真的蛮适合的。入门到进阶，全都覆盖到了，像软元件、梯形图指令这些重点都说得挺细。
XC 控制器的编程方式也挺灵活，支持梯形图和指令表，不管你习惯哪种风格都能轻松上手。还支持在线/离线两种方式，改点程序、调个逻辑，都挺方便。
软元件部分是亮点，像X、Y输入输出继电器、M辅助继电器这些用法，讲得接地气。甚至还带上了T定时器、C计数器、D寄存器这些常用块，一眼就懂，啥用途、咋用、注意啥，全都讲了。
再说说指令那块，基础的LD、OUT、AND这些就不说了，复杂的也有，比如LDP、MCS
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2025-06-16
Robo 3T MongoDB图形化管理工具
MongoDB 的图形化管理工具里，Robo 3T是我个人用下来最顺手的一个，轻便、干净，还挺稳。嗯，别看名字像什么黑科技，其实用起来贼简单，装上之后，连接参数一填，数据立马就能看见，省了不少命令行的麻烦。图形化的数据浏览界面，结构清晰，左边是数据库和集合列表，右边直接展示文档内容。你可以点开文档就编辑，右键菜单也挺贴心，基本 CRUD 操作都能靠点鼠标搞定，挺适合习惯用界面的朋友。查询构建器这个功能值得一提，不会写 MongoDB 语法也没事，它可以帮你可视化构造查询，比如你要筛选状态为active的用户，只用点几下就能生成。查询结果还能排序分页，适合调数据的时候用。数据导入导出也方便，支持
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2025-06-16
MongoDB测试数据包
MongoDB 的测试数据包，挺适合用来练练基本功。里面的数据结构比较多样，覆盖了常用的 CRUD 操作，还带点聚合、索引、分片这些实战内容，适合想深入 MongoDB 的你。尤其是新手，可以直接拿来跑，熟悉操作逻辑。嗯，像insertOne、find、updateMany这些命令都能在实际数据上测试下手感。用在本地环境没问题，放到 Atlas 上跑跑也 OK。
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2025-06-16
MongoDB基础入门详解
MongoDB 的基础知识还挺适合初学者的，主要了 MongoDB 的一些核心概念和操作，你快速入门。其实，作为一种 NoSQL 数据库，MongoDB 的灵活性和扩展性蛮适合现代化应用，尤其是大数据和高并发场景。举个例子，你可以通过db.collection.insertOne()快速插入数据，操作简单明了。哦，如果你刚开始接触数据库，这份资料对你有，你理清基本概念。同时，如果你对其他 NoSQL 或者 SQL 数据库也有兴趣，资源推荐给你：比如MySQL和Redis也都挺常用，能让你在数据库的学习上有更全面的了解。，MongoDB 在 NoSQL 数据库中算是热门的，掌握它对你以后做项目有
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2025-06-16
MongoDB原理与实战教程（阿里云环境，张友东）
MongoDB 的原理和实战讲得挺透的，张友东这个比较接地气，属于那种听完就想动手试试的类型。尤其是结合阿里云的环境，说了不少实际踩坑的细节，像是连接池怎么调、慢查询怎么查、分片怎么搞都讲了。
MongoDB 的原理和实战讲得挺透的，张友东这个比较接地气，属于那种听完就想动手试试的类型。尤其是结合阿里云的环境，说了不少实际踩坑的细节，像是连接池怎么调、慢查询怎么查、分片怎么搞都讲了。
嗯，如果你平时就在搞 MongoDB，或者正准备在云上跑 Mongo，确实蛮值得看一眼的。讲课风格也不死板，图例和实操代码都比较清晰，像db.collection.find()的各种用法，都配了例子。
还提了不少
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2025-06-16
MongoDB从基础到高级教程适用于前端和全栈开发
MongoDB 的文档式存储方式，挺适合搞前端或者全栈的朋友来用。你不用纠结表结构，直接用 JSON 格式存数据，写起来挺顺手的。教程是从基础讲起的，命令、语法这些都讲得清楚，后面还会带你上手复杂查询和聚合操作，蛮有的。
MongoDB 的查询语法和你写前端时操作对象数组的方式差不多，比如{ name: 'Tom' }这种条件写法，容易理解。它的find()用起来跟filter()差不多，响应也快，开发效率还挺高。
分布式存储和自动分片也讲得比较细，适合搞大数据项目或高并发系统的人了解一下。你如果是做中后台、要大量用户数据或者日志的，MongoDB 确实是个不错的选择。
想多比较几种 NoSQ
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2025-06-16
Linux 32位MongoDB集群部署
Linux 下的 32 位 MongoDB 集群部署，说复杂其实也不难，关键是步骤得对。前段时间在一台老机器上测试了下，嗯，跑起来还挺稳。整个流程写得比较细，从安装包选型到配置副本集，基本都覆盖到了。如果你手头正好有台 32 位的老服务器，不妨看看这篇。里面还顺手整理了几个实用资源，像 3.0.5 和 3.2.3 的安装包、ODBC 驱动啥的，全是能跑起来的版本。
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2025-06-16
MongoBooster MongoDB可视化查询工具
MongoDB 的可视化工具里，MongoBooster算是我用过比较顺手的。界面清爽，操作直观，不管你是查数据、改数据还是跑复杂查询，响应都挺快的。
MongoBooster 的查询构建器蛮实用，图形化拖一拖就能拼出复杂的查询，省得你老记那些 Mongo 语法了，嗯，挺省脑的。
数据编辑器也不错，点一下就能改字段，导入导出数据也就几步操作，适合经常做数据迁移或者测试数据准备的场景。
还有个我喜欢的功能是性能，能看到每条查询的执行时间，慢在哪一目了然，对调优帮挺大忙。
Shell 集成也挺贴心，图形化和命令行随时切换，一边点一边敲命令都行，开发调试灵活多了。
安全连接这块也没落下，SSL 支持
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2025-06-16
motorengine搜索引擎内核框架
搜索引擎开发里的老熟人，motorengine其实是个蛮有意思的名字。听起来像是发动机，但放到编程里，它更像是“技术内核”的意思——不管是搞搜索、数据库还是游戏引擎，它都扮演着大脑的角色。你可以理解成，把复杂活儿都丢给它，咱们用起来就轻松多了。
motorengine适合做什么？
比如你想搞个小型搜索引擎，搭配Python挺顺。数据抓取、索引、排序啥的它都能管。用过Elasticsearch的应该不陌生那种流程，用法也有点像，响应也快，代码也简单。
数据库场景也行，像MySQL的那些引擎，InnoDB跑事务、MyISAM跑查询快，就和 motorengine 的定位差不多——干脏活累活，你只管
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2025-06-16