聊聊 MongoDB 数据库的设计
自从正式使用了 MongoDB 之后，不止一次吐槽过 MongoDB 的各种垃圾设定，包括但不仅限于：
- 没有事务
- 没有表连接（新版支持了，但估摸着性能堪忧）
也就是说，同样的操作，在 SQL 下通过 JOIN 控制原子性的，通过 MongoDB 可能就不得不去查个两次，而且原子性不可保证——MongoDB 官方也是非常实诚，人家在选型的时候就说了，如果贵系统对并发性（Concurrency）有强要求，那么 MongoDB 可能就不是你的菜了。
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使用 mongo-connector 同步 MongoDB 数据库到 ElasticSearch
在做毕设的时候，有一个需求，需要把 MongoDB 的数据同步到 ElasticSearch，于是发现了这个 mongo-connector：
mongo-connector 可以把 MongoDB 的数据同步到 Solr、ElasticSearch 或者另一个 MongoDB。
支持 Python 2.6, 2.7, 3.3+ 、 MongoDB 版本 2.4, 2.6, 3.0, 3.2, and 3.4.
其实官方 Get Started 也挺清楚的，但是用的时候还是会遇到一些非常智障的问题。
MongoDB aggregate 入门
本文可能随着 MongoDB 使用技能的增长而更新，因为 aggregate 可以做的事情太多啦。
在 MongoDB 中，最强大的工具无异于 aggregate，aggregate 接受一个数组，数组的每一项都是管道(pipeline)对象。
管道的概念我们在 Linux 中也遇到过，可以把前面的返回值作为后者的输入值操作。
MongoDB 初窥
这周开始由于项目的原因正式接触 MongoDB，之前稍微看过一点，但没怎么正式用过，一方面是设计思维牢固的钉死在了关系数据库的三大范式上（第四和 BC 有点过了……），另一方面是没有一个机会去做 PHP 以外的站（嗯，因为黄金搭档……）。
所以兜兜转转，稍微介绍一下 MongoDB 的一些事。
引言
MongoDB 是一个 NoSQL (Not Only SQL) 的数据库，提供面向文档的存储，操作简单，天生的分布式，带文件存储功能（GridFS）。