mongodb查询语句排序 robo3t是什么？

robo3t是什么？

Robo3t是一个可视化MongoDB数据库的工具。MongoDB也有可视化工具，但是占用空间大，不如robo3t紧凑。

Robo3t主要分为两个内容，一个是条件运算符，一个是$typ

没有编程和统计基础，适合学习数据分析吗？

严格来说，如果没有编程或者统计基础的人，是不适合做数据分析的。因为数据分析至少是受一定条件限制的。但是如果你想进入这个行业，还是有办法的。比如数据分析工具很熟练，也可以先进入行业，比如Excel、PPT、Xmind、Visio等等。做一名合格的大数据分析师需要具备哪些具体技能？

1.统计分析。与数学和统计相关的知识。比如大数定律，抽样猜测定律，秩和检验，回归分析，概率等等。

2.数据处理和分析工具。用的比较多，比如Excel，PowerBI，SPSS统计基础，TableAu。

3.大数据相关处理框架。比如Hadoop系列MapReduce Shuffle/Zookeeper框架，HDFS HA和二次排序，纱线资源管理和MapReduce Join等。

4.数据库知识。常用数据库:SQLServer、Oracl

如何使用MongoDb实现分布式Id？

在传统数据库软件的开发中，各大数据库也对这一需求提供了相应的支持，比如MySQL的自增。

分布式ID的特点包括:唯一性:保证生成的ID在全网唯一；高可用性:确保ID在任何时候都能正确生成。

github上对分布式ID的描述是:分布式唯一性和时间序列。

主要方案包括

使用reids 增加寿命使用UUIDTwitter的雪花算法使用zookeeper生成MongoDB的唯一ID。ObjectIdMongoDB被设计成轻量级的，不同的机器可以是全局唯一的。

其格式:

前4个字节是标准时代的时间戳，以秒为单位。时间戳与接下来的5个字节一起提供了第二级的唯一性。因为时间戳排在最前面，这意味着ObjectId将大致按照插入顺序排列。这在某些方面是有用的，比如用它作为索引来提高效率。这四个字节也暗示了文档创建的时间。大多数客户端类库都会公开一个方法来从ObjectId获取这些信息。

接下来的3个字节是主机的唯一标识符。通常是机器主机名的哈希值。这可以确保不同的主机生成不同的ObjectId而不会发生。为了确保同一台机器上多个并发进程生成的ObjectId是唯一的，接下来的两个字节来自生成ObjectId的进程标识符(PID)。

前9个字节确保不同机器和进程在同一秒内生成的ObjectId是唯一的。最后3个字节是自动递增的计数器，保证同一进程在同一秒生成的ObjectId也是不同的。每个进程允许同时拥有2563(16 777 216)个不同的ObjectId。

机器ID是服务器主机的标识，通常是机器主机名的哈希值。

您可以在同一台机器上运行mongod的多个实例，因此您还需要添加进程标识符PID。

前9个字节保证了同一秒内不同机器和进程生成的ObjectId的唯一性。最后三个字节是一个自动递增的计数器(一个mongod进程需要一个全局计数器)，保证了同一秒的ObjectId是唯一的。每个进程一次最多允许有(256 ^ 3 ^ 16777216)个不同的ObjectId。

综上所述，时间戳保证以秒为单位的唯一性，机器ID保证设计分布式避免时钟同步，PID保证同一个服务器运行多个mongod实例时的唯一性，最后一个计数器保证同一秒内的唯一性(几个字节的选择既要考虑存储的经济性，又要考虑并发性能的上限)。

_id既可以在服务器端生成，也可以在客户端生成，可以减轻服务器端的压力。

主要参考:

字节 ID 机器 统计 唯一性

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