使用线程时最不愿意遇到的情况就是多个线程竞争资源，在这种情况下为了保证资源状态的正确性，我们可能需要对资源进行加锁保护的处理，这一方面会导致程序失去并发性，另外如果多个线程竞争多个资源时，还有可能因为加锁方式的不当导致死锁。要解决多个线程竞争资源的问题，其中一个方案就是让每个线程都持有资源的副本（拷贝），这样每个线程可以操作自己所持有的资源，从而规避对资源的竞争。
最近在写RN相关的东西，其中涉及到了redux-saga ，saga的实现原理就是ES6中的Generator函数，而Generator函数又和迭代器有着密不可分的关系。所以本篇博客先学习总结了iterator相关的东西，然后又介绍了Generator相关的内容，最后介绍了使用Generator进行异步编程。本篇博客所涉及的示例使用TypeScript语言编写，当然所涉及的特性是基于ES6规范的，使用TS语言不影响来阐述和总结ES6的相关特性。下篇博客准备系统梳理一下saga相关的内容。
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复制集（Replica Sets)，是一个基于主/从复制机制的复制功能，进行同一数据的异步同步，从而使多台机器拥有同一数据的都多个副本，由于有自动故障转移和恢复特性，当主库宕机时不需要用户干预的情况下自动切换到其他备份服务器上做主库，一个集群最多可以支持7个服务器，并且任意节点都可以是主节点。所有的写操作都被分发到主节点,而读操作可以在任何节点上进行,可以实现读写分离,提高负载。
原文中把词汇表放到最后，但是我个人觉得放在最开始比较好，这样可以增加当你看原文时的理解程度
分片是数据跨多台机器存储，MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署。
MongoDB 副本集（Replica Set）是有自动故障恢复功能的主从集群，有一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成。类似于MySQL的MMM架构
说到异步编程，我们很容易想到的编译回调。无论是需要并行的耗时任务，还是允许串行的简单任务，都通过回调的方式返回结果。回调也是在开发中使用最为广泛的一种异步编程方式。回想一下，通常的网络请求，文件操作等函数都会提供一个回调参数。回调使用起来虽然方便，但其并不利于进行程序流程的控制，仅仅从代码层面看，也很难组织清楚代码的执行顺序和逻辑。
mongodb是一款基于分布式文件存储的数据库，具有高性能、可扩展、易部署、易使用等特点。官方也提供了丰富的命令行工具来操作。
老惯例之碎碎念。 厦门的夏天又来了，热得整个人都没脾气了。 最近忙得连轴转，博客也停了很久，空闲下来还是要继续写的。
MongoDB复制集通过oplog进行同步，但是4.4之前oplog只能通过参数设置固定大小，无法像mysql binlog那样指定保留天数。
全栈 Todolist-MongoDB 篇 写在最前面 这篇是辅助 server 篇 配置 MongoDB clound 数据库的文章，大家可以先看 server 篇。 您可以按照顺序阅读 全栈 Todolist-server 篇 Node(server) React(client) MongoDB(database) Typescript Todolist-database 篇(Cloud MongoDB) Todolist-client 篇(React Typescript) 0、注册使用 MongoD
花下猫语：年关已近，我本周忙得天昏地暗，忙中出了不少错，喵了个去。无论如何，希望大伙是买票顺顺利利的，回家安安全全的，过年是开开心心的。今天，给大家分享的是一篇很长的好文，祝大家阅读愉快。PS：本文是该系列的第四篇，其它文章也很好，文末附了链接，可关联阅读哦~
容器”这两个字很少被 Python 技术文章提起。一看到“容器”，大家想到的多是那头蓝色小鲸鱼：Docker，但这篇文章和它没有任何关系。本文里的容器，是 Python 中的一个抽象概念，是对专门用来装其他对象的数据类型的统称。
上一节讲解了迭代器的使用，如果对迭代器还不够了解的可以在回顾下《从理解到实现轻松掌握 ES6 中的迭代器》，目前在 JavaScript 中还没有被默认设定 [Symbol.asyncIterator] 属性的内建对象，但是在 Node.js 中已有部分核心模块（Stream、Events）和一些第三方 NPM 模块（mongodb）已支持 Symbol.asyncIterator 属性。本文也是探索异步迭代器在 Node.js 中的都有哪些使用场景，欢迎留言探讨。
MongoDB复制集是一个带有故障转移的主从集群。是从现有的主从模式演变而来，增加了自动故障转移和节点成员自动恢复。 MongoDB复制集模式中没有固定的主结点，在启动后，多个服务节点间将自动选举产生一个主结点。该主结点被称为primary，一个或多个从结点被称为secondaries。 primary结点基本上就是master结点，不同之处在于primary结点在不同时间可能是不同的服务器。如果当前的主结点失效了，复制集中的其余结点将会试图选出一个 新的主结点。 MongoDB复制集模式的好处： 一切自动
介于 关系型数据库 非关系型数据库之间 菜鸟教程 https://www.runoob.com/mongodb https://www.mongodb.org.cn/
上一篇文章练习了，MongoDB 的以下操作
在大数据的驱使下，我们要实现数据持久化存储，数据共享，数据集中管理数据库是不二之选，小编在这里要阐述的是 mongodb 数据库，mongodb[1]是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组,操作起来比较简单和容易。
五、shard2安装配置 5.1、创建目录 mkdir -p /work/mongo-cluster/shard2/{bin,data,conf,logs,keys} 5.2、编辑启动脚本 vim /work/mongo-cluster/shard2/bin/start.sh docker run -d --name shard2 \ --network=host \ --log-opt max-size=10m \ -v /etc/timezone:/etc
六、shard3安装配置 6.1、创建目录 mkdir -p /work/mongo-cluster/shard3/{bin,data,conf,logs,keys} 6.2、编辑启动脚本 vim /work/mongo-cluster/shard3/bin/start.sh 内容 docker run -d --name shard3 \ --network=host \ --log-opt max-size=10m \ -v /etc/timezone:/
四、shard1安装配置 4.1、创建目录 mkdir -p /work/mongo-cluster/shard1/{bin,data,conf,logs,keys} 4.2、编辑启动脚本 vim /work/mongo-cluster/shard1/bin/start.sh 内容 docker run -d --name shard1 \ --network=host \ --log-opt max-size=10m \ -v /etc/timezone:/
本文的主体内容大部分来自对 PEP 492 原文的翻译，剩余部分是本人对原文的理解，在整理过程中我没有刻意地区分二者，这两部分被糅杂在一起形成了本文。因此请不要带着「本文的内容是百分百正确」的想法阅读。如果文中的某些内容让你产生疑惑，你可以给我留言与我讨论或者对比 PEP 492 的原文加以确认。
MongoDB 和 Redis 一样均为 key-value 存储系统，它具有以下特点：
Mongodb是一种非关系数据库(NoSQL)，非关系型数据库的产生就是为了解决大数据量、高扩展性、高性能、灵活数据模型、高可用性。MongoDB官方已经不建议使用主从模式了，替代方案是采用副本集的模式。主从模式其实就是一个单副本的应用，没有很好的扩展性和容错性，而Mongodb副本集具有多个副本保证了容错性，就算一个副本挂掉了还有很多副本存在，主节点挂掉后，整个集群内会实现自动切换。
Mongodb副本集具备自动故障转移的高可用特性,通常所说副本集是1主2从的架构,当主节点出现故障时，剩下2个节点会自动进行选出新主节点，提供对外服务.也可以进行主动维护,将主节点降级为从节点,将从节点提升为主节点.本次要介绍是当副本集中只有1个节点活着，其他节点全部异常,此时仅存的节点自动变成secondary,只能提供只读业务,无法提供写入业务.只有secondary变成primary才可以写入,此时应该如何做？
mkdir -p ~/mongo ~/mongo/db cd ./mongo/ docker run -p 27017:27017 -v ~/mongo/db:/data/db -d mongo
在机器学习里，我们对时间序列数据做预处理的时候，经常会碰到一个问题：有多个时间序列存在多个表里，每个表的的时间轴不完全相同，要如何把这些表在时间轴上进行对齐，从而合并成一个表呢？尤其是当这些表都存在数据库里，而且超级超级大的时候，怎样才能更高效地处理呢？
启动mongodb 启动前，先指定mongodb的data目录，如果没有就创建一个： 1 2 [root@test6 ~]# cd /usr/local/mongodb [root@test6 mongodb]# mkdir data 然后，执行如下命令即可启动mongodb： 1 [root@test6 mongodb]# /usr/local/mongodb/bin/mongod --dbpath=/usr/local/mongodb/data/ --logp
写在最前面 使用 node 完成一个 todolist app 的 server 端，其中包括基本的 ts 配置方案和完成了 Models 和 Controler 层。 提示：需要对 Typescript 有一定了解，server 和 client 端均使用 Typescript 默认已经安装好 yarn或者npm 您可以按照顺序阅读 全栈 Todolist-server 篇 Node(server) React(client) MongoDB(database) Typescript Todolist-d
本篇文章介绍学习MongoDB的一些常用命令,希望能帮助大家. 常用操作 Help查看命令提示 db.help(); db.yourColl.help(); db.youColl.find().help(); 切换/创建数据库 use yourDB; 当创建一个集合(table)的时候会自动创建当前数据库 查询所有数据库 show dbs; 删除当前使用数据库 db.dropDatabase(); 从指定主机上克隆数据库 从指定主机上克隆数据库 从指定的机器上复制指定数据库数据到某个数据库 db.copy
分别在三台机器上面创建 mkdir -pv /data/mongodb/mongos/log mkdir -pv /data/mongodb/config/{data,log} mkdir -pv /data/mongodb/shard1/{data,log} mkdir -pv /data/mongodb/shard2/{data,log} mkdir -pv /data/mongodb/shard3/{data,log} 配置3台的配置文件 mkdir /var/run/mongodb mkdir
Mongo DB ,是目前在 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql),其灵活的数据存储方式,备受当前 IT 从业人员的青睐。Mongo DB 很好的实现了面向对象的思想(OO 思想),在 Mongo DB 中 每一条记录都是一个 Document 对象。Mongo DB 最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写 SQL 语句,直接调用方法就可以轻松的实现 CRUD 操作。 一、下载 mongodb 前往 mongodb 官网下载页面：https://www.mongodb.org
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（一） 主要内容：CRUD操作简介，插入文档，查询文档。 CRUD操作包括创建、读取、更新和删除文档。 创建操作 执行创建或者插入操作可向集合中添加文档。如果集合不存在，插入操作会创建此集合。 MongoDB提供下列方法向集合中插入文档： db.collection.insert() db.collection.insertOne() 3.2版本新增 db.collection.insertMany(
一、简述 MongoDB中使用find来进行查询。查询就是返回一个集合中文档的子集，子集合的范围从0个文档到整个集合。默认情况下，"_id"这个键总是被返回，即便是没有指定要返回这个键。（"_id"是一个集合中每个文档的唯一标识） 查询的使用上有限制，传递给数据库的查询文档必须是常量。(当然，在你的代码里可以是正常的变量) 一个键可以有任意多个条件，但是一个键不能对应多个更新修改器。 条件语句是内层文档的键，而修改器是外层文档的键。 二、使用find或者findOne函数和查
前面的文章介绍了Mongodb的安装使用，在 MongoDB 中,有两种数据冗余方式,一种 是 Master-Slave 模式（主从复制）,一种是 Replica Sets 模式（副本集）。 Mongodb一共有三种集群搭建的方式： Replica Set（副本集）、 Sharding（切片） Master-Slaver（主从）【目前已不推荐使用了！！！】 其中，Sharding集群也是三种集群中最复杂的。 副本集比起主从可以实现故障转移！！非常使用！ mongoDB目前已不推荐使用主从模式，取而代之的
成功启动MongoDB后，再打开一个命令行窗口输入mongo，就可以进行数据库的一些操作。
range(9,22) 展开就是 [9, 10, 11, … 22]，如果，想要反转数组，比如：range(12,4) 展开是 [12,11,10...4]
根据文章内容总结为摘要总结。
花下猫语：大家对“循环”应该不陌生，它是编程语言中最常用的控制结构之一。Python 在处理循环结构上，提供了强大的支持，例如可迭代对象和迭代器。今天分享的文章是“Python工匠”系列的第七篇，在循环的用法上，本文提出了几个非常有用的建议，推荐大家一读。
副本集（Replica Set）是一组MongoDB实例组成的集群，由一个主（Primary）服务器和多个备份（Secondary）服务器构成。通过Replication，将数据的更新由Primary推送到其他实例上，在一定的延迟之后，每个MongoDB实例维护相同的数据集副本。通过维护冗余的数据库副本，能够实现数据的异地备份，读写分离和自动故障转移。
Change Stream可以直译为"变更流"，也就是说会将数据库中的所有变更以流式的方式呈现出来。用户可以很方便地对数据库建立一个监听（订阅）进程，一旦数据库发生变更，使用change stream的客户端都可以收到相应的通知。使用场景可以包括但不限于以下几种：
Github： https://github.com/wangy8961/python3-concurrency-pics-02 ，欢迎star
MongoDB是可以使用复制集的方式完成数据高可用，其实也不会丢数据，但是公司一般还是会要求有一个备份的库。而且在一些网络不能连通的情况（中间需要跨多个网络），就还需要实现手工的增量备份。本文介绍如何使用oplog完成MongoDB的增量备份。 数据准备 tenmao_mongo:PRIMARY> use blog switched to db blog tenmao_mongo:PRIMARY> db.article.insert({title:"one"}) WriteResult({ "nIns
针对MongoDB的监控除了使用第三方软件外，强烈推荐是官方提供的Ops Manager，如下图所示：
https://www.zlovezl.cn/articles/mastering-container-types/
12月的第一天，祝所有小伙伴儿的12月都能够被温柔以待。 能在学校悠哉写推送的日子所剩不多了，为了珍惜剩下所剩不多的推送机会，打算12月写一些实践性强一些的内容，比如数据库（包括关系型的和noSQL）。 前段时间一直在探索数据抓取的内容，那么现在问题来了，抓完数据如何存储呢？ 保存成本地文件是一种方案，但是借助关系型数据库或者noSQL数据库，我们可以给自己获取的数据提供一个更为理想的安身之所。 今天这一篇粗浅的聊一聊非结构化数据存储，以及R语言和Python与mongoDB之间的通讯。 写这一篇是因为之
在这篇文章里《【ES6基础】迭代器（iterator）》，笔者介绍了迭代器及相关实例，我们要实现一个迭代器要写不少的代码。幸运的是，ES6引入了一个新的函数类型——生成器函数（Generator function），让我们能够更轻松更便捷的实现迭代器的相关功能。
MongoDB的慢SQL日志是记录到业务库的system.profile表里，当线上DB运行缓慢时，开发通常联系DBA去排查问题，那么可以将这种机械化的工作，做成一个平台化、可视化的工具出来，让开发在网页里点点鼠标即可查看数据库运行状况，这将大大提高工作效率，降低对DBA的依赖。
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