文章来源：https://severalnines.com/database-blog/battle-nosql-databases-comparing-mongodb-and-oracle-nosql
1、概述 ---- 相信使用过Redis 的各位同学都很清楚，Redis 是一个基于键值对（key-value）的分布式存储系统，与Memcached类似，却优于Memcached的一个高性能的key-value数据库。 在《Redis设计与实现》这样描述： Redis 数据库里面的每个键值对（key-value） 都是由对象（object）组成的： 数据库键总是一个字符串对象（string object）; 数据库的值则可以是字符串对象、列表对象（list）
一、什么是MongoDB ? MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用
为了提高 Hbase 的写入性能，当写请求写入 MemStore 后，不会立即刷盘。而是会等到一 定的时候进行刷盘的操作。具体是哪些场景会触发刷盘的操作呢？总结成如下的几个场景：
相信看了前两篇博客《最详细的Windows平台安装MongoDB教程》和《MongoDB可视化工具Robo 3T基础使用》之后，很多初学者对于MongoDB的使用也是比较地好奇。本篇博客，博主将正式为大家介绍MongoDB!
目录[-] Python是开发社区中用于许多不同类型应用的强大编程语言。很多人都知道它是可以处理几乎任何任务的灵活语言。因此，在Python应用中需要一个什么样的与语言本身一样灵活的数据库呢？那就是NoSQL，比如MongoDB。 英文原文:https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python 1、SQL vs NoSQL 如果你不是很熟悉NoSQL这个概念，MongoDB就是一个NoSQL数据库。近几年来它越
对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下：
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
什么是MongoDB MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩
> 1. hashcode 是用来查找的，如果你学过数据结构就应该知道，在查找和排序这一章有
以上所有的结构都可以采用redisObject来表示，redisObject中，type表示的是属于哪种数据类型，encoding表示底层实现的该数据类型的数据结构。
再归纳一下就是hashCode是用于查找使用的，而equals是用于比较两个对象的是否相等的。
初次接触MongoDB数据库，跟我们熟悉的关系型数据库在概念上还是有一些区别的，比如说mongo里面的集合，其实它就相当于SQL server中的表的概念。我们通过跟SQL server基本概念的对比，来了解一下mongodb中的基本概念：
95道MongoDB面试题（含答案），1万字详细解析！
MongoDB 是一个基于【分布式文件存储】的数据库，它属于NoSQL数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供【可扩展】的【高性能】数据存储解决方案。
MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个非常有前途的数据库，MongoDB官方对自己的定位是通用数据库，其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平，但笔者有个可能不恰当的比较，MongoDB就像N年前的MySQL，随着时间的推移，会变得越来越强大，也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品，是非关系型数据库当中功能最丰富，最像关系型数据库的。
1.一些数据库的基本概念与sql的不太一样，数据库的表对应db的集合，行对应文档，字段对应域等等。db多了一个正则表达式的数据类型 2.字符串采用UTF-8编码，使用二进制数据存储，可以存储视频，图像，音频 3.mongodb创建账户时需要声明账户对于指定或所有数据库所拥有的读写权限，网上没有找到如何更改账户权限的方法，只有创建时设置的方法 4.是一个介于关系和非关系之间的数据库，以键值对存储数据。但也有聚合，索引，排序的功能。 5.查询语句的方式与之前的sql不一样，但不支持子查询，解决方案是先读出数据然后再进行计算 6.可以把不同结构文件存储在同一个数据库中 7.分布式文件系统
一个数据库中可以有多个数据库，一个数据库中可以有多个集合（数组），一个集合中可以有多个文档（表记录）
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现（Hashtable跟HashMap很像，唯一的区别是Hashtalbe中的方法是线程安全的，也就是同步的）。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
数组：其实所谓的数组指的就是一组相关类型的变量集合，并且这些变量彼此之间没有任何的关联。存储区间连续，占用内存严重，数组有下标，查询数据快，但是增删比较慢；
今天刚好在工作中碰到一个小问题，并愉快的解决了，权当将其记录下来，供人查阅，首先声明本人是个忠实的微软技术爱好者，主要使用的也是.NET语言。下面进入正题。 今天在向mongodb中导数据的过程中，使用了MongoDB官方的驱动（可以在Nuget中直接安装），然后读取一个json字符串并将其直接写入到mongdb中，就是普通的mongdb操作，本以为不会有什么问题，谁知通过mongovue客户端打开一看，只是存入了一个string类型的对象，mongdb并没有自动解析成Document
从语句中初步判断，“keysExamined”和docsExamined 显示扫描了100W 条记录，其中也用到了下面的索引：
MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
HashMap概述 HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。 HashMap的数据结构 在Java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。 从上图中可以看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项
上一章节主要概述了MongoDB的优劣势、应用场景和发展史。这一章节将快速的概述一下MongoDB的基本概念，带领大家快速入门MongoDB这个文档型的NoSQL数据库。
从本节课开始，我们正式进入从零开始学数据分析第二个系列的内容，也就是零基础小白的SQL教程。那么到底什么是SQL，它用来干嘛的？
本文快速入门,MongoDB 结合SpringBoot starter-data-mongodb 进行增删改查
最近，一直在研究服务器性能优化和高并发请求访问，调研了非结构化数据（NoSQL）和内存加速（Cache），对老平台服务进行重新架构设计，力求节约成本10000美金/每月。
mongodb由C++编写，其名字来自humongous这个单词的中间部分，从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。
现在我们站在各个用例的角度上来考虑那种系统适合于这些用例。 你的意见是首先，我们要纵览各种数据模型。这些模型的分类方法来自于Emil Eifrem 和 NoSQL databases。 文档数据库 源起：受Lotus Notes启发。 数据模型：包含了key-value的文档集合 例子：CouchDB, MongoDB 优点：数据模型自然，编程友好，快速开发，web友好，CRUD。 图数据库 源起： 欧拉和图理论。 数据模型：节点和关系，也可处理键值对。 例子：AllegroGraph, InfoG
当我们从 MongoDB 获取数据的时候，我们通过 cursor 来操作，读操作会被延迟到需要实际数据的时候才会执行。
最近爬虫获取到的数据想存储到MongoDB中，先入门下咯\color{red}{MangoDB}
提起大数据存储，NoSQL数据库一定是不能忽视的重要部分，而在不同场景下，NoSQL数据库也有着不同的选择。比如说MongoDB，就是NoSQL数据库当中的经典产品，也是大数据学习当中必须掌握的。今天我们就来讲讲MongoDB数据库入门基础。
让我们点击HashMap<String,String> map = new HashMap<>();看看内部发生了什么。
通过HashMap、HashSet 的源代码分析其 Hash 存储机制 实际上，HashSet 和 HashMap 之间有很多相似之处，对于 HashSet 而言，系统采用 Hash 算法决定集合元素的存储位置，这样可以保证能快速存、取集合元素；对于 HashMap 而言，系统 key-value 当成一个整体进行处理，系统总是根据 Hash 算法来计算 key-value 的存储位置，这样可以保证能快速存、取 Map 的 key-value 对。 在介绍集合存储之前需要指出一点：虽然集合号称存储的是 Java 对象，但实际上并不会真正将 Java 对象放入 Set 集合中，只是在 Set 集合中保留这些对象的引用而言。也就是说：Java 集合实际上是多个引用变量所组成的集合，这些引用变量指向实际的 Java 对象。 集合应用 就像引用类型的数组一样，当我们把 Java 对象放入数组之时，并不是真正的把 Java 对象放入数组中，只是把对象的引用放入数组中，每个数组元素都是一个引用变量。
哈希表，是根据 key 值直接进行数据访问的数据结构。即通过一个 hash 函数，将 key 转换成换成数组的索引值，然后将 value 存储在该数组的索引位置。如下图：
LeakCanary是一款非常常见的内存泄漏检测工具。经过一系列的变更升级，LeakCanary来到了2.0版本。2.0版本实现内存监控的基本原理和以往版本差异不大，比较重要的一点变化是2.0版本使用了自己的hprof文件解析器，不再依赖于HAHA，整个工具使用的语言也由Java切换到了Kotlin。本文结合源码对2.0版本的内存泄漏监控基本原理和hprof文件解析器实现原理做一个简单地分析介绍。
NoSQL: non-relational,Not-Only SQL,致力于解决关系型数据库扩展的问题
本篇博客我们来介绍在 JDK1.8 中 HashMap 的源码实现，这也是最常用的一个集合。但是在介绍 HashMap 之前，我们先介绍什么是 Hash表。 1、哈希表 Hash表也称为散列表，也有直接译作哈希表，Hash表是一种根据关键字值（key - value）而直接进行访问的数据结构。也就是说它通过把关键码值映射到表中的一个位置来访问记录，以此来加快查找的速度。在链表、数组等数据结构中，查找某个关键字，通常要遍历整个数据结构，也就是O(N)的时间级，但是对于哈希表来说，只是O(1)的时间级。
HashMap 和 HashSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员，其中 HashMap 是 Map 接口的常用实现类，HashSet 是 Set 接口的常用实现类。虽然 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同，但它们底层的 Hash 存储机制完全一样，甚至 HashSet 本身就采用 HashMap 来实现的。
一、 关于mongodb 两种非关系数据库 Redis：满足极高读写性能的Key-Value数据库 键值式储存，可以通过键快速查询到值。 内存数据库，类似于mencached。性能出色。容量低，不具扩展性。 Mongodb：满足海量存储需求和访问页面的面向文档的数据库 海量数据高效访问。并发读写效率不是很出色。 分布式储存系统GridFS。 MongDB的特点 面向集合（json）、模式自由、文档型、动态查询、存储、碎片。 MongDB的应用
HashMap和HashSet是Java Collection接口两个重要的成员，其中HashMap是Map接口常用的实现类，HashSet是Set接口常用的实现类。虽然HashMap和HashSet实现的接口不一样，但是底层实现都使用了哈希表算法，存储机制完全一样。甚至HashSet本身就采用了HashMap来实现的！ 详解HashSet、HashMap的源代码分析及其哈希表存储机制： HashSet和HashMap存储的特点：（1）不允许元素重复出现（HashMap集合中key不能重复）；（
前言 这次我和大家一起学习HashMap，HashMap我们在工作中经常会使用，而且面试中也很频繁会问到，因为它里面蕴含着很多知识点，可以很好的考察个人基础。但一个这么重要的东西，我为什么没有在一开始就去学习它呢，因为它是由多种基础的数据结构和一些代码设计思想组成的。我们要学习了这些基础，再学习HashMap，这样我们才能更好的去理解它。古人云：无欲速，无见小利。欲速则不达，见小利则大事不成。 HashMap其实就是ArrayList和LinkedList的数据结构加上hashCode和equals方法的思
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