1.BSONBSON c++ 代码分析
2.Ubuntu下安装PHP的动源的启动mongodb扩展操作命令
3.mongodb内核源码实现、性能调优、动源的启动最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理
4.MongoDB从入门到实战之.NET Core使用MongoDB开发ToDoList系统（8）-Ant Design Blazor前端框架搭建
5.SpringBoot+MongoDB的动源的启动操作指南

BSONBSON c++ 代码分析

       MongoDB源代码中包含了BSON（Binary JSON）代码库，通过包含"bson.h"头文件即可访问其中的动源的启动功能。

       关键类包括：

       mongo::BSONObj：用于表示BSON对象。动源的启动

       mongo::BSONElement：表示BSON对象中元素的动源的启动尾盘指标公式源码方法。

       mongo::BSONObjBuilder：构建BSON对象的动源的启动类。

       mongo::BSONObjIterator：遍历BSON对象中元素的动源的启动迭代器。

       创建BSON对象的动源的启动方式有多种：

       BSONObjBuilder b; b.append("name","lemo"); b.append("age",); BSONObj p = b.obj();

       BSONObj p = BSONObjBuilder().append("name","lemo").append("age",).obj();

       BSONObjBuilder b; b << "name" << "lemo" << "age" << ; BSONObj p = b.obj();

       BSONObj p = BSON( "name" << "Joe" << "age" << );

       关键类BSONObj的内部结构如下：

       totalSize：表示总字节数，包括自身。动源的启动

       BSONType：对象类型，动源的启动如Boolean、动源的启动String、动源的启动Date等。动源的启动

       FieldName：字段名。动源的启动

       Data：具体数据存储，根据不同的BSONType。

       BSONObjBuilder集成了StringBuilder，用于构建实际的字节点，替代了std::stringstream。npm包修改源码使用StringBuilder内部是动态增长内存缓冲区，最大容量为MB。

       BSONObjIterator提供类似STL迭代器的接口，用于遍历BSONObj对象中的元素。此外，还提供了一个ForEach宏，简化了操作，如：

       if (foo) { BSONForEach(e, obj) doSomething(e); }

       综上所述，MongoDB的BSON代码库提供了一套高效、灵活的JSON和二进制数据处理机制，为开发者提供了丰富的API和工具，以实现复杂的数据存储和检索功能。

Ubuntu下安装PHP的mongodb扩展操作命令

       在Ubuntu系统中安装PHP的mongodb扩展，需要按照以下步骤进行：

       首先，通过wget命令下载PHP的mongodb扩展源码。命令如下：

       $ wget -c /get/mongo-1.6.9.tgz

       接着，使用tar命令解压缩下载的源码文件：

       $ tar zxvf mongo-1.6.9.tgz

       随后，进入解压缩后的目录：

       $ cd mongo-1.6.9

       运行phpize命令进行配置：

       $ phpize

       使用configure命令进行扩展配置：

       $ ./configure

       执行make命令编译源码：

       $ make all

       进行测试：

       $ make test

       最后，使用sudo命令进行安装：

       $ sudo make install

       在Ubuntu系统下完成PHP的导入c源码原件审mongodb扩展安装后，即可在PHP环境中使用mongodb数据库。确保系统环境配置正确，PHP版本与mongodb扩展兼容，方可顺利使用。

mongodb内核源码实现、性能调优、最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理

       针对 MongoDB 内核源码实现中的表级 QPS（查询每秒操作数）及表级详细时延统计实现原理，本文将深入探讨其设计、核心代码实现以及最佳运维实践。作者为 OPPO 文档数据库 MongoDB 负责人，专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发工作，持续分享《MongoDB 内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。以下内容将围绕 MongoDB 内核中提供的数据导出及恢复工具（mongodump、mongorestore、去除海南免税溯源码mongoexport、mongoimport）、客户端 shell 链接工具（mongo）、IO 测试工具（mongoperf）以及流量 QPS/时延监控统计工具（mongostat、mongotop）进行分析。

       Mongostat 和 mongotop 提供的监控统计功能虽然强大，但其功能局限性在于无法实现对表级 QPS 与详细时延的监控。为解决这一问题，MongoDB 实际上提供了内部实现的表级别统计接口。本文将详细解析这些接口的实现原理、核心代码以及如何应用到最佳运维实践中。

       ### 1. mongostat、mongotop 监控统计信息分析

       Mongostat 和 mongotop 工具作为 MongoDB 的官方监控工具，分别提供了集群操作统计与表级别的读写时延统计。接下来，我们将深入探讨这些工具的使用方法、监控项以及功能实现。

       #### 1.1 mongostat 监控统计分析

       Mongostat 工具能够监控当前集群中各种操作的统计情况，包括增、尾盘买入是指标源码删、改、查操作，以及 getMore（用于批量拉取数据时的游标操作）和 command（在 mongos 和 mongod 之间的命令处理）。了解 mongostat 帮助参数的详细说明，有助于更深入地掌握其功能。

       #### 1.2 mongotop 监控统计分析

       mongotop 则专注于对所有表的读写时延进行统计，并按照总耗时排序，直观地输出结果。分析 mongotop 监控输出项各字段的说明，可以帮助运维人员快速定位性能瓶颈。

       ### 2. 表级详细操作统计及其时延监控统计实现原理与核心代码

       在 MongoDB 内核中，对表级别的增、删、改、查、getMore、command 进行了详细的操作统计，并对每种操作的时延进行了记录。每个表都拥有一个 CollectionData 结构，该结构中存储了所有操作统计和时延统计信息。核心代码定义了 UsageMap、CollectionData、UsageData 及 OperationLatencyHistogram 等关键类，以实现表级别的统计功能。

       #### 2.1 表级统计实现原理

       通过多层次的类结构分层，MongoDB 实现了表级别的详细统计。核心数据结构包括：UsageMap（使用 StringMap 表结构存储所有表名及其对应的表级统计信息）、CollectionData（包含锁统计、详细请求统计、汇总型统计）、以及 OperationLatencyHistogram（实现表级别的操作汇总统计与时延统计）。

       #### 2.2 核心代码实现

       MongoDB 表级详细统计实现主要集中在 src/mongo/db/stats 目录下的 top.cpp、top.h、operation_latency_histogram.cpp、operation_latency_histogram.h 四个文件中。其中，核心数据结构的代码实现展示了如何通过 UsageMap 结构存储所有表名及其统计信息，CollectionData 结构用于存储锁统计、详细请求统计和汇总型统计，而 OperationLatencyHistogram 类则实现了汇总型统计中的读、写、command 操作及对应时延统计。

       ### 3. 表级详细统计对外接口

       为了便于运维人员使用表级统计信息，MongoDB 提供了对外接口，包括但不限于锁维度及请求类型维度相关统计接口与汇总型表级别统计接口。通过这些接口，运维人员可以执行特定命令获取表级别的锁统计、请求类型统计以及汇总型统计信息。

       ### 结论

       本文通过深入解析 MongoDB 内核中的表级 QPS 及详细时延统计实现原理，详细介绍了核心代码实现以及对外提供的统计接口。了解这些实现细节对于优化数据库性能、进行高效运维具有重要意义。运维人员可以根据本文内容，结合实际应用场景，实施最佳实践，从而提高 MongoDB 的整体性能与稳定性。

MongoDB从入门到实战之.NET Core使用MongoDB开发ToDoList系统（8）-Ant Design Blazor前端框架搭建

       前言

       选用Ant Design Blazor作为前端框架搭建ToDoList系统，因其设计规范与风格符合使用经验。此篇将指导如何搭建系统前端。

       Ant Design Blazor源码地址：github.com/ant-design-b...

       MongoDB从入门到实战相关教程链接

       YyFlight.ToDoList项目源码地址：github.com/YSGStudyHard...

       安装.NET 7SDK

       若本地未安装.NET 7 SDK，需先进行安装，可从dotnet.microsoft.com/en...获取。

       新建YyToDoBlazor应用

       注意：应用选用Wasm托管模式开发。

       AntDesign.Templates：开箱即用的中台前端/设计解决方案，包含丰富组件和布局，适用于构建管理系统。它基于Ant Design Pro框架，并为Blazor项目提供模板和脚手架。

       安装AntDesign.Templates模板

       在项目目录下，通过cmd打开终端，运行以下命令安装模板：

       模板创建 Ant Design Blazor Pro 项目

       配置模板参数

       BasicLayout.razor 定义网站整体布局，包含导航、菜单、内容和页脚，提供统一风格的页面模板。

       预览效果展示

SpringBoot+MongoDB的操作指南

       本文将指导您使用SpringBoot和MongoDB进行操作，主要涵盖基本的增删改查方法。

       首先，创建一个SpringBoot项目。

       项目结构如下：

       在pom.xml文件中，配置SpringBoot所需依赖。

       利用MongoTemplate类进行数据库操作，相较于继承MongoRepository，我推荐使用MongoTemplate，因为它更便于自定义查询。

       具体操作步骤如下：

       增加：使用MongoTemplate类执行插入操作。

       删除：通过MongoTemplate类执行删除操作。

       修改：使用MongoTemplate类更新数据库中的记录。

       查询操作：方式多样，下面逐一介绍。

       1、按字段查询：使用Criteria.where()方法指定查询条件，封装Query对象并借助MongoTemplate执行查询。

       查询结果包括：

       findOne()：查询满足条件的单条数据；

       find()：查询所有满足条件的数据，返回列表。

       2、多条件查询：通过and()方法实现多个条件的组合查询。

       补充：针对评论中关于引用spring-boot-starter-data-mongodb导致静态文件无法访问的问题，实际中可以通过正确配置和代码实现文件访问。

       具体代码和应用配置如下：

       应用配置文件application.xml中，配置了freemarker模板引擎。

       静态资源目录下存放资源文件。

       启动应用后，页面样式可以正常显示。

       项目源代码已开源至gitee，感兴趣者可访问：gitee.com/alittlecomput...

       相关

参考资料：

       SpringBoot之MongoTemplate的查询 - xiondun - 博客园

       SpringBoot之MongoTemplate的查询可以怎么耍 - 一灰灰Blog - 博客园

       8、SpringBoot整合之SpringBoot整合MongoDB - 张雷锋 - 博客园