在评估数据库系统的价值的时候，一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库，也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中，反之亦然。
“JSON Beautifier”扩展程序是一个实用工具，可方便查看、编辑、格式化、验证和导出JSON页面。该扩展程序无需任何设置即可运行。每当页面的MIME类型与有效的JSON格式相对应时，它会无缝地转换JSON页面。页面加载完成后，JSON查看器会检查页面是否与JSON兼容。如果解析器成功返回一个对象（或一个数组），内容将显示在可编辑的用户界面中。否则，数据将以原始格式显示。
物联网应用过程中，设备采集数据后，一般通过终端采集器网关转发或web server服务打包成xml或json数据格式传输到数据中心或云平台，最后经数据解析、数据分析及数据可视化。开发环节涉及末端设备数据采集、数据转发、数据解析等流程。
对于spring-web项目，在数据库设计时，当我们想增加一个字段时，并不希望修改表结构，希望设计一个专用的扩展字段，将增加的扩展字段以一个JSON字符串形式保存在这个专用字段中。 spring对JSON的序列化和反序列化是依赖jackson来完成的。 数据发送给前端的时候，我们希望jackson在序列化一个数据库记录对象时以JSON的形式返回这个JSON扩展字段的内容，而不是一个String, 同时前端也能以一个JSON的形式定义这个JSON扩展字段，服务端在收到请求jackson在反序列化时能自动将这个JSON字段反序列化为String.这样省去了手工写代码转换的过程才是最方便的。 举例说明一下吧，以下是一个数据库记录对象，props字段为一个JSON扩展字段可以存储任意字段数据
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软件行业唯一不变的就是变化，比如功能上线之后，客户或 PM 需要对已有的功能增加一些合理的需求，完成这些工作必须通过添加字段解决，或者某些功能的实现需要通过增加字段来降低实现的复杂性等等。这些问题都会改动线上的数据库表结构，一旦改动就会导致锁表，会使所有的写入操作一直等待，直到表锁关闭，特别是对于数据量大的热点表，添加一个字段可能会因为锁表时间过长而导致部分请求超时，这可能会对企业间接造成经济上的损失。
如在OC中使用AFNetworking一般,Swift我们用Alamofire来做网络库.而Moya在Alamofire的基础上又封装了一层:
Json在编程中是一种轻量级的文件格式，在本地开发或者web开发中使用较多。参考维基百科介绍如下：
我们自豪的宣布 MySQL 5.7 稳定版开放下载了。 MySQL 5.7.9 是目前世界上最流行开源数据库的一令人兴奋的新版本， 比 MySQL 5.6 快 3 倍，同时还提高了可用性，可管理性和安全性。一些重要的增强功能如下：
1.数据交换：当需要在不同的系统、平台或服务之间进行数据交换时，常常会使用XML或JSON进行数据的序列化和反序列化。比如，一个Web服务可能需要返回数据给一个移动应用，这时，数据就可以通过XML或JSON格式进行传输。
BSON（Binary JSON）是一种二进制表示的JSON格式，用于在MongoDB中存储和传输数据。它是MongoDB的原生数据格式，并且被广泛用于MongoDB的各种操作和功能。
在 gin-gonic/gin 框架中， GET 请求默认就不会处理 body 中的数据， 只能通过 query 表单数据传递。
即时通讯应用（包括IM聊天应用、实时消息推送应用等）开发的前期技术选型时，关于数据传输格式的选择，在即时通讯开发者同行的眼里，是个极富争议话题。
json5 是一个 JavaScript 库，允许解析和构建符合 JSON5 规范的数据。
在软件开发过程中，数据库是一项关键技术，用于存储、管理和检索数据。数据库表设计是构建健壮数据库系统的核心环节之一。然而，随着业务需求的不断演变和扩展，数据库表中的字段扩展变得至关重要。
在使用Flask构建API时，有时候会遇到"TypeError: Object of type 'Response' is not JSON serializable"的错误。这个错误出现的原因是我们试图将无法被JSON序列化的对象返回给客户端。本篇文章将解释这个错误的原因以及如何解决它。
Neto项目采用Python 3开发，可用于寻找和分析热门浏览器（例如Firefox和Chrome）插件及扩展的隐藏特性。它可以自动化实现对数据包文件的解压操作，并从扩展和插件的相关资源中提取出功能代码，例如manifest.json、JavaScript和HTML源文件。
数组是复合的数据类型，直接复制的话，只是复制了指向底层数据结构的指针，而不是克隆一个全新的数组。
地址:https://github.com/AykutSarac/jsoncrack.com
JSON的全称是JavaScript Object Notation"，是JavaScript对象表示法， 它是一种基于文本，独立于语言的轻量级数据交换格式。
我们经常使用 PB（ProtoBuf）作为数据的交换协议，用于数据的序列化与反序列化。对于 PB 生成的 Go strutc，将其序列化为 JSON 时，比如对于数字类型，默认值为零，将不会出现在 JSON 串中。
越来越多的Web应用程序使用JSON作为API的一种数据交换格式进行交互。本文档的目标是使HTTP JSON API的设计风格保持一致，容易被理解和维护。一个优秀的API，应该是在其生命周期内能够持续提供稳定、易用、受信任的服务，并且在API的生命周期结束时能让其平滑的消亡。
JSON适配器是一种将ObjectScript对象(registered, serial or persistent)映射到JSON文本或动态实体的方法。本章涵盖以下主题：
启动：命令行输入composer 或 composer -v既能看到命令列表，一共35个。
html-webpack-plugin: 插件系统升级 (jantimon/html-webpack-plugin#816)请提交意见
云开发CloudBase是云开发团队为开发者提供的一站式云服务，旨在降低开发者使用云服务的门槛，助力开发者快速开发应用。 在具体的开发过程中，云开发提供了许多实用的扩展能力，包含图像标签、图像安全审核、图像处理、图片盲水印等。本文就以人脸识别小程序为例介绍一些云开发扩展能力的应用。 使用方法简述 完整文档见： https://docs.cloudbase.net/extension/introduce.html 1、打开 云开发扩展控制台； 2、选择希望安装的扩展； 3、单击【安装】，进行扩
作者：Prosper Otemuyiwa 译者：java达人 来源：https://ponyfoo.com/articles/json-web-tokens-vs-session-cookies 什么是JWT JSON Web Token（JWT）是一种开放标准（RFC 7519），它定义了一种紧凑且独立的方式，可以将各方之间的信息作为JSON对象进行安全传输。 该信息可以验证和信任，因为是经过数字签名的。 JWT可以使用秘钥（使用HMAC算法）或使用RSA的公钥/私钥对进行签名。 JWT剖析 JWT基本
用过 MySQL 都知道，关系型的结构化存储存在一定的弊端，因为它需要预先定义好所有的列以及列对应的类型。但是业务在发展过程中，或许需要扩展单个列的描述功能，这时，如果能用好 JSON 数据类型，那就能打通关系型和非关系型数据的存储之间的界限，为业务提供更好的架构选择。
E-JSON 的设计目标是使业务系统向浏览器端传递的 JSON 数据保持一致，容易被理解和处理，并兼顾传输的数据量。E-JSON 依托于 http 协议（rfc2616）与 JSON 数据交换格式（rfc4627）。
要想减少重复性代码，少不了全局属性配置的问题，做这方面的模块封装。当然就是为了少敲点代码，以及为了后续需求变更的时候，我们只需要修改一处地方，而不需要在用到这个模块的页面都要改动一遍，这难道不是内耗，和浪费时间吗。
1 RFC6749还有哪些可以完善的？ 1.1 撤销Token 在上篇[认证授权] 1.OAuth2授权 中介绍到了OAuth2可以帮我们解决第三方Client访问受保护资源的问题，但是只提供了如何获得access_token，并未说明怎么来撤销一个access_token。关于这部分OAuth2单独定义了一个RFC7009 - OAuth 2.0 Token Revocation来解决撤销Token问题。 1.2 Token对Client的不透明问题 OAuth2提供的“access_token"是一个对
网络协议是计算机网络中用于实现通信和数据交换的规则集合。在互联网和各种网络应用中，网络协议起着关键的作用。设计良好的协议能够确保网络通信的可靠性、安全性和效率。本篇文章将深入探讨网络协议设计的原则，并通过一些真实的案例来加深理解。
本人平时开发中使用的，或者学习到的一些flask开发技巧整理，需要已有较为扎实的flask基础。
什么是JSON JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换语言，以文字为基础，且易于让人阅读。JSON是Javascript的一个子集，但JSON是独立于语
ETL 的全称是 extract, transform, load，意思就是：提取、转换、 加载。ETL 是数据分析中的基础工作，获取非结构化或难以使用的数据，把它变为干净、结构化的数据，比如导出 csv 文件，为后续的分析提供数据基础。
本文详细介绍了Python json模块的用法，本文适合Python GUI编程的小白上手。
Python作为一门优雅的编程语言，提供了许多简洁、高效的方法来处理各种问题。然而，在Python 3.10之前，Python中并没有内置的switch语句，这可能会让一些程序员感到困惑。在这篇博文中，我们将介绍如何在不使用大量if语句的情况下优雅地处理条件分支，包括字典映射、函数组合和Python 3.10中引入的match-case语句。
本系列将以《Python数据处理》这本书为基础，以书中每章一篇博客的形式带大家一起学习 Python 数据处理。书中有些地方讲的不太详细，我会查阅其他资料来补充，力争每篇博客都把知识点涵盖全且通俗易懂。
Token机制是sso单点登录的最主要实现机制，最常用的实现机制。传统身份认证，一般一个应用服务器，在客户端和服务器关联的时候，在应用服务器上做了一个HttpSession对象保持着客户端和服务器上状态信息存储。 1、传统身份认证。
我们项目组最近在学习UE，然后就涉及导表这个东东。之前我已经做过一个功能比较全面并且跨平台的Excel导出protobuf、msgpack、xml、lua、json、javascript等的工具 xresloader 。并且做了方便服务器集成的CLI工具和方便策划、前端用的GUI工具。那么这次很自然地就让它能够导出UE所支持的内容就行了。然后额外增加了基于protobuf插件形式的多key索引和自动生成一些支持蓝图和非蓝图的常用接口代码。
1.Milvus：一个开源的向量相似性搜索引擎，专为人工智能和机器学习应用程序设计。它支持多种相似性度量标准，并且具有很高的可扩展性，使其成为大规模部署的热门选择。2.Pinecone：一个关注简单易用的托管向量数据库服务。它提供了一个完全托管的、无服务器的环境，用于实时向量相似性搜索和推荐系统，减轻了运维负担。3.Vespa：一个实时大数据处理和搜索引擎，适用于各种应用场景，包括搜索、推荐和广告。Vespa 具有灵活的数据模型和内置的机器学习功能，可以处理大规模数据集。4.Weaviate：一个开源的知识图谱向量搜索引擎，它使用神经网络将实体和关系映射到高维空间，以实现高效的相似性搜索。Weaviate 支持自然语言处理、图查询和模型训练等功能。5.Vald：一个高度可扩展的、云原生的分布式向量搜索引擎，旨在处理大规模的向量数据。Vald 支持多种搜索算法，并通过 Kubernetes 部署和管理，提供高可用性和弹性。6.GSI：Global State Index (GSI) 是一个分布式、可扩展的向量搜索引擎，用于全球状态估计。GSI 利用不同节点间的局部信息，通过一致性哈希和向量近似搜索来实现高效的全球状态查询。7.Qdrant：一个开源的、高性能的向量搜索引擎，支持大规模数据集。Qdrant 提供了强大的索引、过滤和排序功能，以及丰富的 API，使其成为构建复杂应用程序的理想选择。
在Go语言的Web开发领域，Gin框架无疑是一个备受关注的轻量级框架。它具有快速、高效、易用等特点，非常适合用于构建Web应用程序。本篇博客将带领大家从零开始学习Gin框架，包括安装、基本用法和常用功能等内容。 Gin 是一个用 Go 语言编写的 Web 框架，它提供了快速构建高性能 Web 应用程序的工具和框架。下面是 Gin 框架的一些特点和功能：
关于Django中的序列化主要应用在将数据库中检索的数据返回给客户端用户，特别的Ajax请求一般返回的为Json格式。
2、 在WebMvcConfig中重写方法extendMessageConverters
经常会遇到这种情况，我们的业务已经稳定地运行一段时间了，并且流量渐渐已经上去了。这时候，却因为某些原因（比如功能调整或者业务扩展），你需要对数据表进行调整，加字段 or 修改表结构。 可能很多人说 alter table add column … / alter table modify …，轻轻松松就解决了。 这样其实是有风险的 ，对于复杂度比较高、数据量比较大的表。调整表结构、创建或删除索引、触发器，都可能引起锁表，而锁表的时长依你的数据表实际情况而定。 本人有过惨痛的教训，在一次业务上线过程中没有评估好数据规模，导致长时间业务数据写入不进来。 那么有什么办法对数据库的业务表进行无缝升级，让该表对用户透明无感呢？下面我们一个个来讨论。
JSON Web Token (JWT)是一个开放标准(RFC 7519)，它定义了一种紧凑的、自包含的方式，用于作为JSON对象在各方之间安全地传输信息。该信息可以被验证和信任，因为它是数字签名的。
Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板和Werkzeug WSGI服务的一个微型框架，对于Werkzeug本质是Socket服务端，其用于接收http请求并对请求进行预处理，然后触发Flask框架，开发人员基于Flask框架提供的功能对请求进行相应的处理，并返回给用户，如果要返回给用户复杂的内容时，需要借助jinja2模板来实现对模板的处理，即：将模板和数据进行渲染，将渲染后的字符串返回给用户浏览器。
最近接了一个项目，在现有的项目基础上，购买了一个新的数据源，需要将底层的数据进行更换，为了后续能够更好的扩展和维护，在替换的时候，会重新设计表结构
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