1.Ubuntu下安装PHP的码模mongodb扩展操作命令
2.Vue3实践附带源码：基于Vue3、Javascript、码模Node.js、码模MongoDB、码模UniApp的码模个人博客全栈全端系统实现
3.BSONBSON c++ 代码分析
4.PyQt5实战项目：基于MongoDB数据库的图书馆借阅系统创建（附源码）
5.SpringBoot+MongoDB的操作指南
6.mongodb内核源码实现、性能调优、码模klwp源码最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理

Ubuntu下安装PHP的码模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，码模通过wget命令下载PHP的码模mongodb扩展源码。命令如下：

       $ wget -c /get/mongo-1.6.9.tgz

       接着，码模使用tar命令解压缩下载的码模源码文件：

       $ tar zxvf mongo-1.6.9.tgz

       随后，进入解压缩后的码模目录：

       $ 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的码模mongodb扩展安装后，即可在PHP环境中使用mongodb数据库。码模确保系统环境配置正确，码模PHP版本与mongodb扩展兼容，方可顺利使用。

Vue3实践附带源码：基于Vue3、Javascript、Node.js、MongoDB、UniApp的个人博客全栈全端系统实现

       站在年3月日的傍晚，细雨轻洒，街灯微光，思绪在雨中飘荡。疲倦的身体漫步于街头，雨水触感清冷，唤醒内心的冥想。回望过往，展望未来，这一刻属于自我，长文警告mybatis源码是生活的点滴记忆。这不仅是对过去的总结，对未来的一次期许，更激发了追求独特有意义项目的决心。带着这份自我探索和创造的冲动，决定基于Vue3、JavaScript、Node.js、MongoDB以及UniApp，构建一个个人博客全栈全端系统。

       项目架构分为前端、后端与数据库三大部分。前端采用Vue3和UniApp，后端则使用Express处理HTTP请求，MongoDB负责数据存储。通过此架构，旨在创造一个功能完备、操作流畅的个人博客平台。

       前端开发中，Vue3与UniApp的协同作用，将为用户提供无缝、高效的体验。UniApp的跨平台特性，确保了应用在不同设备上的一致性，而Vue3的更新特性，如性能优化和组件化，将助力构建出更高效、更灵活的界面。

       后端部分则聚焦于Express框架，其简洁高效的官途无双源码API处理能力，将确保服务器响应快速，满足高并发访问需求。模型层、控制器、路由层的划分，让代码结构清晰，易于维护与扩展。例如，创建博文的接口路径为`POST /v1/blog/blog_articles/create`，直观地展示了数据交互的流程。

       全栈开发过程中，不仅对技术有了更深层次的掌握，也体验到从底层到上层的连贯性，更全面地理解问题与解决方案。全栈开发提供了一种对应用全方位控制的能力，从数据处理到用户体验，每一个环节都能细致入微地进行优化与调整。

       总结而言，这个个人博客全栈系统不仅是一个技术实践的成果，更是个人成长的见证。在这个过程中，不仅积累了丰富的经验，更深刻理解了技术与设计的融合之道。全栈开发的魅力在于其能从全局视角审视项目，快速定位并解决问题。对于未来，这份经验和技能将成为宝贵的财富，持续推动个人与技术的共同成长。

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济南到包头源码功能。

       关键类包括：

       mongo::BSONObj：用于表示BSON对象。

       mongo::BSONElement：表示BSON对象中元素的方法。

       mongo::BSONObjBuilder：构建BSON对象的类。

       mongo::BSONObjIterator：遍历BSON对象中元素的迭代器。

       创建BSON对象的方式有多种：

       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。

       BSONType：对象类型，如Boolean、String、Date等。

       FieldName：字段名。

       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。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。

PyQt5实战项目：基于MongoDB数据库的图书馆借阅系统创建（附源码）

       搭建高级PyQt项目：图书馆借阅系统

       项目简介与设计思路

       搭建一个基于MongoDB数据库的图书馆借阅系统，利用PyQt5构建用户界面，dmh优化指标源码借助MongoDB作为云数据库托管服务，实现图书馆的基本功能。项目设计流程包括选择技术栈、业务逻辑规划、UI界面设计、代码实现、信号槽连接以及测试应用。

       技术栈选择与业务逻辑

       选择PyQt5作为GUI界面构建工具，MongoDB作为数据库系统。业务逻辑包含新用户注册、图书增删改查操作。UI界面使用Qt Designer进行个性化设计。

       MongoDB数据库简介

       MongoDB是一种非关系型数据库，通过Json文档组织数据，支持更灵活的数据结构。数据库包含数据库、集合、文档、字段四个关键概念，数据库由集合组成，集合包含文档，文档类似Python字典。

       用户界面设计

       设计图书馆系统用户界面，鼓励个性化设计。

       数据库连接与操作

       安装依赖包pymongo、certifi、dnspython，连接云数据库简单快捷。数据库基本操作包括新建数据库、集合、增加删除更新记录以及查找书目。

       注册新用户

       实现多用户支持，使用公共用户名public_user进行新用户注册，管理员设置权限。

       软件安装与配置

       安装软件包，配置数据库连接信息，使用源代码进行测试。

       系统使用简介

       登录数据库，新建图书馆数据库，实现图书借阅预约、借阅与归还操作。

       功能说明

       预约：搜索或浏览书目列表，点击预约，完成预约过程。

       借阅：具有管理员角色的用户，搜索书目，点击借阅，完成借阅。

       归还：具有管理员角色的用户，搜索需要归还的书，点击还书，完成归还操作。

       总结与感谢

       完成高级PyQt项目搭建，通过实践学习数据库操作与用户界面设计。感谢支持与关注，欢迎在GitHub上给项目加星。

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

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、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、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。