


Cara menggunakan MongoDB untuk melaksanakan pengesyoran data dan fungsi pemperibadian
Cara menggunakan MongoDB untuk melaksanakan pengesyoran data dan fungsi pemperibadian
Ikhtisar:
Dengan pembangunan Internet, sistem pengesyoran dan fungsi pemperibadian memainkan peranan penting dalam pengalaman pengguna dan nilai perniagaan. MongoDB ialah pangkalan data bukan perhubungan yang fleksibel dan mudah digunakan Berbanding dengan pangkalan data perhubungan tradisional yang lain, ia mempunyai kelebihan unik dalam pelaksanaan fungsi pengesyoran dan pemperibadian. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan MongoDB untuk melaksanakan pengesyoran data dan fungsi pemperibadian serta memberikan contoh kod khusus.
- Reka bentuk model data:
Sebelum menggunakan MongoDB untuk melaksanakan fungsi pengesyoran dan pemperibadian, anda perlu mereka bentuk dan menentukan model data terlebih dahulu. Untuk sistem pengesyoran, model data biasa ialah model matriks berdasarkan gelagat pengguna dan atribut item. Dalam MongoDB, pengguna dan item boleh diwakili oleh dokumen, di mana dokumen pengguna mengandungi ID pengguna dan senarai ID item kegemaran, dan dokumen item mengandungi ID item dan maklumat atribut item tersebut.
Kod sampel adalah seperti berikut:
// 用户文档 { "_id": "user1", "preferences": ["item1", "item2", "item3"] } // 物品文档 { "_id": "item1", "name": "item1", "category": "category1" }
- Sisipan data dan pertanyaan:
Seterusnya, kami perlu memasukkan data sebenar ke dalam MongoDB dan menggunakan operasi pertanyaan untuk mendapatkan hasil yang disyorkan dan diperibadikan. Apabila memasukkan data, kita boleh menggunakan kaedah sepertiinsertOne
和insertMany
方法来插入单个文档和多个文档。在查询数据时,我们可以使用find
方法来执行查询,并通过sort
、limit
和skip
untuk melaksanakan pengisihan, halaman dan mengimbangi.
Kod sampel adalah seperti berikut:
// 插入用户文档 db.users.insertOne({ "_id": "user1", "preferences": ["item1", "item2", "item3"] }) // 插入物品文档 db.items.insertOne({ "_id": "item1", "name": "item1", "category": "category1" }) // 查询用户喜好的前3个物品 db.users.findOne({ "_id": "user1" }, { "preferences": { "$slice": 3 } })
- Algoritma pengesyoran dan pemperibadian:
Melalui operasi pertanyaan asas MongoDB, kami boleh melaksanakan beberapa fungsi pengesyoran dan pemperibadian yang mudah, seperti mengesyorkan dan memaparkan item yang mungkin menarik minat pengguna. Tetapi untuk pengesyoran dan algoritma pemperibadian yang lebih kompleks, kami mungkin perlu menggunakan beberapa alat atau perpustakaan tambahan untuk melaksanakannya. Algoritma pengesyoran dan pemperibadian biasa termasuk algoritma pengesyoran berasaskan penapisan kolaboratif dan algoritma pengesyoran berasaskan kandungan, yang boleh dilaksanakan melalui operasi pertanyaan MongoDB.
Kod sampel adalah seperti berikut:
// 基于协同过滤的推荐算法 // 根据用户的喜好物品,找到与其相似的其他用户 var similarUsers = db.users.find({ "preferences": { "$in": ["item1"] } }) // 根据相似用户的喜好物品,推荐给当前用户可能感兴趣的物品 var recommendedItems = db.items.find({ "_id": { "$nin": ["item1", "item2", "item3"] }, "category": { "$in": ["category1"] } }) // 基于内容的推荐算法 // 根据当前用户的喜好物品,推荐相似的物品 var similarItems = db.items.find({ "category": { "$in": ["category1"] } }) // 推荐给用户相似物品 var recommendedItems = db.items.find({ "_id": { "$nin": ["item1", "item2", "item3"] }, "category": { "$in": ["category1"] } })
Ringkasan:
Melalui MongoDB, kami boleh melaksanakan fungsi pengesyoran data dan pemperibadian. Apabila mereka bentuk model data, kami boleh mewakili pengguna dan item melalui dokumen. Apabila memasukkan dan menanyakan data, kami boleh menggunakan operasi sisipan dan pertanyaan MongoDB untuk mencapai ini. Untuk pengesyoran dan algoritma pemperibadian yang lebih kompleks, kami boleh melaksanakannya melalui operasi pertanyaan MongoDB. Tetapi perlu diingat bahawa untuk set data berskala besar dan algoritma yang kompleks, kita mungkin perlu menggunakan beberapa alat atau perpustakaan tambahan untuk memprosesnya. Saya harap artikel ini dapat memberikan sedikit rujukan dan bantuan untuk pembaca dalam menggunakan MongoDB untuk melaksanakan fungsi pengesyoran data dan pemperibadian.
(Nota: Kod di atas hanyalah contoh. Apabila menggunakannya dalam amalan, sila buat pelarasan yang sepadan mengikut keperluan khusus dan model data.)
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan MongoDB untuk melaksanakan pengesyoran data dan fungsi pemperibadian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Hierarki percuma Mongodbatlas mempunyai banyak batasan dalam prestasi, ketersediaan, sekatan penggunaan dan penyimpanan, dan tidak sesuai untuk persekitaran pengeluaran. Pertama, kluster M0 berkongsi sumber CPU yang disediakan, dengan hanya 512MB memori dan sehingga 2GB penyimpanan, menjadikannya sukar untuk menyokong prestasi masa nyata atau pertumbuhan data; Kedua, kekurangan arsitektur ketersediaan tinggi seperti set replika multi-nod dan failover automatik, yang mungkin mengakibatkan gangguan perkhidmatan semasa penyelenggaraan atau kegagalan; Selanjutnya, operasi membaca dan menulis setiap jam adalah terhad, bilangan sambungan dan jalur lebar juga terhad, dan had semasa boleh dicetuskan; Akhirnya, fungsi sandaran adalah terhad, dan had penyimpanan mudah habis kerana pengindeksan atau penyimpanan fail, jadi ia hanya sesuai untuk demonstrasi atau projek peribadi kecil.

Perbezaan utama antara updateOne (), updateMany () dan penggantion () dalam mongoDB adalah skop dan kaedah kemas kini. ① updateOne () hanya mengemas kini sebahagian daripada bidang dokumen yang sepadan pertama, yang sesuai untuk adegan di mana hanya satu rekod yang diubah suai; ② UpdateMany () mengemas kini sebahagian daripada semua dokumen yang sepadan, yang sesuai untuk adegan di mana beberapa rekod dikemas kini dalam kelompok; ③ PrecuctingOne () sepenuhnya menggantikan dokumen yang sepadan pertama, yang sesuai untuk adegan di mana kandungan keseluruhan dokumen diperlukan tanpa mengekalkan struktur asal. Ketiga -tiga ini boleh digunakan untuk keperluan operasi data yang berbeza dan dipilih mengikut julat kemas kini dan granulariti operasi.

RBAC MongoDB menguruskan akses pangkalan data melalui kebenaran tugasan peranan. Mekanisme terasnya adalah untuk menetapkan peranan set kebenaran yang telah ditetapkan kepada pengguna, dengan itu menentukan operasi dan skop yang dapat dilakukannya. Peranan adalah seperti kedudukan, seperti "baca sahaja" atau "pentadbir", peranan terbina dalam memenuhi keperluan umum, dan peranan tersuai juga boleh dibuat. Kebenaran terdiri daripada operasi (seperti memasukkan, mencari) dan sumber (seperti koleksi, pangkalan data), seperti membenarkan pertanyaan dilaksanakan pada koleksi tertentu. Peranan terbina dalam yang biasa digunakan termasuk Read, ReadWrite, Dbadmin, UserAdmin dan Clusteradmin. Apabila membuat pengguna, anda perlu menentukan peranan dan skop tindakannya. Sebagai contoh, Jane boleh membaca dan menulis hak di perpustakaan jualan, dan Inve

Keutamaan baca MongoDB menentukan bagaimana untuk mengarahkan operasi bacaan aplikasi ke ahli set replika. Semua operasi baca dihantar ke nod induk secara lalai, tetapi keutamaan baca yang berbeza boleh dikonfigurasikan mengikut keperluan untuk mengoptimumkan prestasi dan konsistensi data. Mod utama termasuk primer (hanya baca nod induk, memastikan data terkini), primarypreferred (nod induk keutamaan, menggunakan nod sekunder apabila tidak tersedia), nod sekunder sahaja, sesuai untuk mengimbangi beban nod utama), node prioriti, Corak ini mempengaruhi kaedah penghalaan pertanyaan, dan didorong

Mongodbatlas lebih sesuai untuk pasukan kecil atau organisasi yang tidak mempunyai sumber DBA kerana ia menyediakan pengurusan automatik sepenuhnya, penggunaan pesat dan keselamatan terbina dalam; 2. Atlas adalah telus dan mudah untuk belanjawan pada peringkat awal, tetapi mungkin lebih tinggi daripada host diri selepas penggunaan yang besar. Walaupun yuran infrastruktur adalah rendah, ia perlu dimasukkan dalam kos buruh dan risiko; 3. Dari segi keselamatan dan pematuhan, Atlas mungkir ke konfigurasi peringkat perusahaan dan kemas kini secara automatik, dan hosting diri perlu dilaksanakan secara manual dan terdedah kepada kesilapan; 4. Pilih dari hosting apabila ia memerlukan kawalan yang kuat, keperluan penyesuaian atau sekatan kedaulatan data, jika tidak, kebanyakan pasukan harus memilih Atlas terlebih dahulu untuk memberi tumpuan kepada pembangunan produk dan bukannya operasi dan penyelenggaraan. Pilihan ini adalah penjimatan yang paling banyak dan boleh dipercayai dan menyokong pelarasan fleksibel pada masa akan datang.

Mongodbintroducedmulti-documenttransactionsinversion4.0, enableingomicoperationsacrosscollectionsforstrongconsistency.transactionsallowmultipleRead/writeoperationStobeupedasasasingleunit, sama ada

Usemongodumpandmongorestorforlogicalbackups, lebih disukai oleh

TheworkingsetdirectlyimpactssystemperformanceBecauseFiteXceedsavailableRam, thesystemslowsdownduetopaging.1) theworkingsetconsistsofactiveDataInstructionsFromRunningPrograms, notjustopenapps.2)
