MongoDB 2.4已经发布，该版本增加了一些新特性，如文本搜索、基于哈希的分片、更好的地理空间功能、支持GeoJSON以及一些性能和工具方面的提升。我们还和10gen讨论了MongoDB接下来的路线图。 一些关键的提升如下： 引入了文本搜索，现在是一个测试功能，支持15种语言的词干和断词 基于哈希的分片，用于数据交叉传播时不能轻易预测任何自然分片键的情况 地理空间索引和GeoJSON支持 安全提升——新的模块化身份认证系统、与Kerberos集成以及基于角色的访问控制 一些性能提升，最重要的一项是针对计
在 Go 语言中使用 MongoDB 官方框架进行集合操作时，深深感到构建 bson 数据是一件非常繁琐的工作。字段、逗号，括号等符号的排列，让我感觉仿佛是在进行一场拼图游戏。因此我在想，有没有一个能让我丝滑，高效操作 MongoDB 的第三方框架呢，遗憾的是，并没有找到符合我预期的框架，索性我就自己动手开发了一个，这就是 go-mongox 框架的由来。
随着组织产生的数据爆炸性增长，从GB到TB，从TB到PB，传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据。传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加。这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案，比如NoSQL数据库，它提供了所需的数据存储和处理能力、扩展性和成本效率。NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言。这种数据库有多种不同的类型，比如文档结构存储、键值结构存储、图结构、对象数据库等等。 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB，它是一种开源的文档数据库系统，开发语言为C++。它提供
本文接 《SkyWalking 源码分析 —— Collector Streaming Computing 流式处理（一）》 ，主要分享 Collector Streaming 流式处理的第二部分。主要包含如下部分：
最近一直在忙着开发一套知识图谱的接口，主要用到的是mongoDB和neo4j，今天先来总结一部分：mongoDB的使用。
本文章主要讲解不同场景下，可以使用的MongoDB压测方法。并主要介绍实际业务场景下，如何使用jmeter对MongoDB压测。
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。 对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个取舍平衡。
Mongoshake 是阿里云自研的开源工具，实现Mongodb 数据库之间的数据同步，数据灾备，数据多活，分库分表，版本升级无间断。
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。
某日早上八点半，笔者接到客户反馈，门户首页待办访问异常缓慢，经常出现“访问异常，点击重试”。当时直觉告诉我，应该是大量用户高并发访问 MongoDB 库，导致 MongoDB 库连接池出问题了，因为上线发版时，功能是正常的。
去重是大数据计算中的常见场景，本文介绍了Flink结合数据倾斜问题的一般性解决方案——两阶段聚合，以及位图（Bitmap）的优化版数据结构——Roaringbitmap给出的一种实时去重解决方案，并在最后与其他方案进行了对比。
糟糕的代码，对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响，所以，先设计再实现，谋而后动。
目前，Hive底层使用MapReduce作为实际计算框架，SQL的交互方式隐藏了大部分MapReduce的细节。这种细节的隐藏在带来便利性的同时，也对计算作业的调优带来了一定的难度。未经优化的SQL语句转化后的MapReduce作业，它的运行效率可能大大低于用户的预期。本文我们就来分析一个简单语句的优化过程。
ANTLR是一款功能强大的语法分析器生成器，可用来读取、处理、执行和转换结构化文本或二进制文件。它被广泛应用于学术界和工业界构建各种语言、工具和框架。Antlr在Hadoop整个生态系统应用较为广泛，如Hive 词法文件是Antlr3写的
MongoDB 和 Redis 一样均为 key-value 存储系统，它具有以下特点：
我们都知道，在分布式系统中，分布式 ID 有很多特殊的要求，其中之二就是要求各个 ID 必须全局唯一，且 ID 能够趋势递增。那么 MongoDB 作为一个分布式 NoSQL 数据库，它的 ObjectID 是一段字符串，是 UUID 吗？不同机器生产的 ID 会相同吗？这段字符串排序没有纯数字主键好排吧？等等，带着这样的疑问，我们一起来看看 Mongo 的 ObjectID 到底有何神秘之处！
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即反SQL运动，指的是非关系型的数据库，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入
云监控系统，可以做到实时的检测云产品的关键指标，并可自定义告警阈值和发送告警的规则。配置监控的步骤比较简单，跟着页面提示勾勾选选即可完成。但是深究起来，发现里面埋着很多数学计算的复杂逻辑。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组，并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式：聚合管道，map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。文档进入多阶段管道中，管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 其他的管道为分组和排序提供一些
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
MongoDB是一个以JSON为数据模型的文档数据库，所谓“文档”，就是“JSON Document”，并不是我们一般理解的pdf，word，excel文档。
可以注意到，标签和文章的对应关系还是简单的一对多，如果做成比较灵活的多对多还需要增加一张关系表，这样就是四张表了。
在微服务架构中，一个服务通常都会有多个实例，而这些服务实例可能会被部署到不同的机器或虚拟容器上。此时对于日志数据的查看和分析就会变得困难起来，因为这些服务的日志数据都散落在各自实例所在的机器或容器上。例如，我现在要在订单服务里查找一个订单id为1的日志，而订单服务有10个实例并且部署在10台不同的机器上，那么我就得一台台的去找这个日志数据。所以这时候我们就需要有一个可以实现日志聚合的工具，将所有实例的日志数据都聚合在一个地方，那么我们就不需要到每个实例去找日志了，而本文将使用的日志聚合工具为Graylog
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一 简介 MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库 1、易用性 MongoDB是一个面向文档（document-oriented）的数据库，而不是关系型数据库。 不采用关系型主要是为了获得更好得扩展性。当然还有一些其他好处，与关系数据库相比，面向文档的数据库不再有“行“（row）的概念取而代之的是更为灵活的“文档”（document）模型。 通过在文档中嵌入文档和数组，面向文档的方法能够仅使用一条记录来表现复杂的层级关系，这与现代的面向对象语言的开发者对数据的看法一致。 另外，不再有预定义模
其次，通过我们的神器PyCharm打开我们的项目--crawlquote（也可以将PyCharm打开我们使用虚拟环境创建的项目）
对于每个标识，都需要有一个命名空间（namespace），来保证其相对唯一性。 分布式的ID生成，以Twitter Snowflake为代表的， Flake 系列算法采用的就是划分命名空间并行生成的思路。
人工智能、大数据快速发展的今天，对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀，从2010年至今得到飞跃式的发展。 Elasticsearch 以其开源、分布式、RESTFul API 三大优势，已经成为当下风口中“会飞的猪”。
这一部分，主要是badjs-report，他的任务是捕捉js的报错，并把报错进行上报。这一部分，主要是要在页面中引入js，并配置，这一部分并不属于二次开发的范畴中，所以，不详述了。
1、在概念上，MongoDB的文档与Javascript的对象相近，因而可以认为它类似于JSON。JSON（http://www.json.org）是一种简单的数据表示方式：其规范仅用一段文字就能描述清楚（其官网证明了这点），且仅包含六种数据类型。
由于我们在开发的过程中难免会遇到数据库选型的问题，那么数据库的选型那我们必须通过结合我们的业务场景还有他们的设计初衷，及各自在各个方面的优势。现在我们就在业务开发中遇到了选择 mongoDB还时MYsql。之前没有怎么了解过mongoDB，那今天就开始我的mongoDB第一步。
大家好，我是吴老板。今天给大家分享一个可将Mongodb数据库里边的文件转换为表格文件的库，这个库是我自己开发的，有问题可以随时咨询我。
感觉是pymongo未能完全close掉和mongodb创建的tcp连接，并且在mongo连接未自动释放前进行高频连接，导致连接数爆满造成的。
MongoDB自带了mongostat 和 mongotop 这两个命令来监控MongoDB的运行情况。这两个命令用于处理MongoDB数据库变慢等等问题非常有用，能详细的统计MongoDB当前的状态信息。除此之外，还可以用db.serverStatus()、db.stats()、开启profile功能通过查看日志进行监控分析。
来源：猿天地 链接：http://cxytiandi.com/blog/detail/1897 用了mongodb之后要是问我mongo和mysql的区别在哪里？第一点我就会想到的是没有自增ID,mongo里面是ObjectId。今天我们就自己来实现自增的ID。 像mysql这种数据库是内部实现了自增ID,今天我们要自己实现一个，不知道大家有没有具体的思路。 当然mongodb官网上也提供了一种实现的方法，就是自定义一个获取自增ID的方法，然后每次插入的时候就去获取下一个ID,再插入到集合中。 我们既然用了
某个集合， 要获取某个字段的最大值，有两种办法，一个是用sort, 另一个是用聚合（Aggregate），下面是代码演示：
本文是唐卓章在“我和MongoDB的故事”MongoDB征文比赛的获奖文章，下面我们一起来欣赏下。
MongoDB的PHP驱动提供了一些核心类来操作MongoDB，总的来说MongoDB命令行中有的功能，它都可以实现，而且参数的格式基本相似。PHP7以前的版本和PHP7之后的版本对MongoDB的操作有所不同，本文主要以PHP7以前版本为例讲解PHP对MongoDB的各种操作，最后再简单说明一下PHP7以后版本对MongoDB的操作。
目前Amas的代码已经通过DockerHub实现自动构建，推荐使用docker来快速体验：
成熟的数据库设计中，需要一个模块对资源的并发控制进行管理。意向锁就是实现资源并发控制管理的经典方式。在讨论它的概念与设计前，我们先举几个MongoDB的经典场景。
MongoDB有两个服务器版本 ：MongoDB 社区版 和 MongoDB 企业版。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
项目中使用的是mongodb数据库，在测试数据入库的时候，会根据源数据，然后生成一个自增的id到数据库里面，然后线上和测试环境针对同一条数据的id是不一致的。某些数据又只有id与线上匹配上的时候，才能关联上更多的数据，因此，我会去写一个脚本将同一条数据，将测试环境的id改成和线上的一致。但可能由于脚本写的还不够完善，导致数据库里面可能会写入一些重复id的记录进去，然后id又没有加唯一索引。有重复的数据又会导致正常执行etl任务会报错，因此，需要查询出在mongodb里面某个字段重复的记录。
mongoDB基础入门 介绍 mongoDB是一个存储文档的非关系型数据库 mongoDB的结构： 数据库： 包含集合 集合： 存储文档 文档: json格式 一条命令在docker容器中运行mongoDB docker run --name mymongo -v /mongo/data:/data/db -d mongo:4 docker ps #查看容器状态 docker logs mymongo #查看日志 mongoExpress 的使用 基于网络的mongoDB数据库管理页面 docker
本文主要内容：一开始我们会讨论把map-reduce切分成个两个阶段的内容，然后会说有关如何处理增量的基础理论。 上一文：必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（中） 系列文章： 必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（上） 必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（中） Composing Map-Reduce Calculations 组合Map-Reduce计算 map-reduce是一种思考并发处理的方式，为了在集群上更好的并发的处理计算，我们将计算过程组织成为一个相对直观的模型，这个
项目开发中经常会用到很多外部组件，比如mongo、mysql、redis等，虽然在公有环境中使用云上的组件一般都会有完整的监控视图，但是有些项目是部署在私有环境中，使用的都是自建组件，没有完整的监控视图，其次，业务侧也希望将所有组件收归到一起进行统一的监控管理，这样就需要业务侧有一个多组件的监控平台，并且能够方便进行扩展。像笔者目前所在的项目组开发的大数据处理平台，使用了很多外部组件，元数据存储方面有：mongo、mysql、elasticsearch、redis、postgres，大数据存储方面有：hadoop（spark、hive、hbase、hdfs、yarn），为了更好的发现和定位问题，我们需要一个统一的监控管理中心。
上篇《.net core实践系列之短信服务-架构设计》介绍了我对短信服务的架构设计，同时针对场景解析了我的设计理念。本篇继续讲解Api服务的实现过程。
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