开源界 开源最近也闹腾着一件事,Eureka 2.0 竟然宣布闭源了!并且提示开源工作宣告停止,继续使用风险自负。Eureka 是 Spring Cloud 中官方推荐的注册中心,在国内有大量的使用用户,也不知道 Netflix 脑子是怎么想的,居然开历史倒车!短期内对我们没有太大的影响,后期建议大家将相关业务迁移到 Consul/ZooKeeper/Etcd 等工具上。 Python 3.7 正式版发布,大量新特性和优化来袭,还在坚持在使用 Python 2.X 的朋友们,迷途知返,趋势是不可抗的。后续我
在MongoDB中,文档可以包含其他文档作为其字段。这些嵌套的文档称为嵌入式文档。嵌入式文档的设计是MongoDB嵌入式数据模型的核心,因为它决定了如何组织和存储数据。
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑(上),本次我们分享来自答疑内容核心18问,包括内容如下:
最近我们的商城系统出现了一个线上问题,用户访问商城首页的时候要差不多20秒,才返回数据,可以说卡爆了。
近年来,我们看到了技术的惊人进步,这些进步旨在简化开发人员的生活。即使针对创建,配置和共享开发人员环境有出色的解决方案,但仍然可能会非常混乱。Vagrant + VirtualBox解决方案使开发人员环境的虚拟化变得简单,而且几乎没有麻烦,与此同时,Docker的出现极大地影响了IT世界。
MongoDB 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统,MongoDB 是由 C++ 语言开发,旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下,通过添加更多的节点,可以保证服务器性能。
MongoDB的日志增长的很快,/var所在的空间马上就占满了,即便换到另一个磁盘分区保存日志,日志还是增长的很快,磁盘眼看要告磬。
到目前为止,在《使用模式构建》系列中,我们已经研究了多态模式、属性模式和桶模式。其中,尽管文档的模式略有不同,但从应用程序和查询的角度来看,文档的结构基本上是一致的。然而,如果情况并非如此会怎么样?当有数据不属于“正常”模式时会发生什么?如果有异常值怎么办?
文字的起始是因为公司的第三方的开发要开发一套, 和各个银行对接的系统,(商业机密就不提了),具体的情况是我们将数据推送给各个银行,银行接受,然后就能看到滚滚的 原型包方块了.
题目比较特殊,最近过完年工作量和问题爆发的方式增长,DBA的工作量增长只能说明如下的几个问题
use 数据库名称 如果数据库不存在则自动创建 以下语句创建spit数据库 use spitdb
近期官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论: 对于隔离写入(isolated writes),RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍,比 ElasticSearch 快 200 倍以上。 对于隔离读取(isolated reads),RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍,比 ElasticSearch 快 500 倍以上。 在混合工作负载场景中,实时更新不会影响 RedisJSON 的搜
Mongodb另一种集群,就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。
MongoDB 是一款流行的开源文档型数据库,从它的命名来看,确实是有一定野心的。MongoDB 的原名一开始来自于 英文单词"Humongous", 中文含义是指"庞大",即命名者的意图是可以处理大规模的数据。
前面我们学习了聚合查询,本篇我们来看看在模型设计中如何应用引用模式来提高查询效率。
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大家知道 VIVO 上周发布了一款很有逼格的手机 VIVO NEX,这款手机有个很炫的功能就是采用升降前置摄像头配置,就是你拍照的时候会从手机顶部弹出一个镜头进行拍照,不用的时候会自动缩回去。但是呀,自从有人买了这个手机之后,还发现了一些有趣的事情。
【编者按】在分布式存储解决方案中谈事务一直是件很痛苦的事情,而事务也成了大部分NoSQL解决方案短板所在。近日,MongoDB公司的Antoine Girbal在其个人博客上撰文,分享了在MongoDB文档间实施鲁棒可扩展事务的5个解决方案——同步字段、作业队列、二阶段提交、Log Reconciliation和版本控制。 事务问题 数据库支持数据块间的事务是有原因的。典型的场景是应用需要修改几个独立的比特时,如果只有一些而不是全部改变存储到了数据库,那么这就会出现不一致问题。因此ACID的概念是: 原子性
YApi是高效、易用、功能强大的API管理平台,旨在为开发、产品、测试人员提供更优雅的接口管理服务。YApi在Github上已累计获得了18K+Star,具有优秀的交互体验,YApi不仅提供了常用的接口管理功能,还提供了权限管理、Mock数据、Swagger数据导入等功能,总之功能很强大!
在之前我们讲解了如何爬取网页(不管是异步加载的还是普通的),但是爬取下来的数据该如何保存呢? 保存到文本文件? 可能有人会说那我保存在文本文件里面,这样也是可以的,但是到你需要用这个数据的时候,可能就
本文档解决了有关MongoDB 索引的一些常见问题 。有关索引的更多信息,请参阅 索引。
对于使用MongoDB的新人来说,它是一个NoSQL的文档数据库。 文档包括一组键值对并且是MongoDB中的基本数据单元。 它绝对是现在最受欢迎的nosql数据库之一。 它广泛接受并适合各种用途(尽管不是全部)。 在这篇文章中,我想简要介绍一下我过去几年因使用MongoDB的经验而总结的它好的地方、不好之处及拙劣的地方。 好的地方 以下是关于MongoDB的一些好的东西。 灵活的数据模型 在今天动态的用例和每一个变化中的应用程序中,拥有灵活的数据模型是一个福音。灵活的数据模型意味着没有预定义的模式,并且文
WHY: 原因无它,MongoDB的 BSON格式带来的磁盘空间消耗实在太严重了,将mongodb的数据库文件gzip一把,一般能到原大小的1/10。 mongodb提出的解决办法有以下几个: 定期repaire或Compact,但是repaire带来的性能消耗实在太大,repaire或compact的时候插入性能基本上就是渣了,另外100G级别的数据库文件需要数小时才能压缩完毕。 采用Capped Collections,这样在创建collections的时候可以指定数据库文件能占用的最大空间大小及单个d
不知道大家在使用MongoDB的时候有没有遇到突然想要一个集群但是手边又没有的时候?特别是我已经升级到4.0了,突然想要一个3.2的集群怎么办?然后去下载,改配置文件,启动,修改复制集,添加分片,一番折腾弄好了连自己想干什么都忘了。
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式,是 Binary JSON 的简称。
Henrique Lobo Weissmann是一位来自于巴西的软件开发者,他是itexto公司的联合创始人,这是一家咨询公司。Henrique在博客上会谈很多数据库方面的内容,日前他撰文称:非关系式数据库MongoDB正逐渐变得无关紧要,值得大家关注,特别是正在和打算使用 MongoDB的开发者关注。 以下为译文: 我与MongoDB的关系可分为三个阶段。对于目前处于第三阶段的我来说,这款产品似乎变得无关紧要了。很快你就会明白为什么我这么说。 阶段一:痴迷 我与MongoDB的第一次接触十分神奇:一个p
NO SQL 的产品在操作方面虽然有很多 GUI 的工具,或者让人熟悉的命令行,但这些数据库软件的操作,如果有程序语言的加入则会变得要方便的多,Mongodb 如果使用一些语言,例如JAVASCRIPT 在内部操作很多事情将变得简单。通用的语言python 在操作数据库方面已经是很成熟的东西,连接mongodb 的python的方法也很多。
作者:matrix 被围观: 3,727 次 发布时间:2018-11-26 分类:零零星星 | 无评论 »
数据更新,CRUD中的U,对任何数据库而言都是最基本的操作。看似简单的更新操作中会藏着哪些坑?今天聊一聊这个话题。
最近一朋友做社区重构,社区主要功能有发帖、回帖、查看帖子详情,详情页按不同条件展示回帖(除了预先定义的顺序外,可能每个用户看到的顺序都不一样,组合超过100个),大概的效果如下:
不知道什么时候突然发现我已经稳定运行了近半年的sec-news(http://wiki.ioin.in)突然变得特别慢,为跳转效率我也是尝试了很多方法,比如加缓存。我使用了一个叫flask-cache的缓存: https://pythonhosted.org/Flask-Cache/ ,很好用的cache。
今年 8 月,腾讯云竟然把客户前沿数据的数据弄没了,Fundebug在第一时间进行了一些简单的技术分析:
周二有同学问,MONGODB怎么备份,怎么数据迁移,正好最近要做一个项目的数据迁移,其中就有MONGODB ,正好以一个项目的观念来看看MongoDb的数据迁移和备份的观点,如果有遗漏或三观不正,还是请大家来指正。
首先是一个产品线开发人员搭建起了一套庞大的价格存储系统,底层是关系型数据库,只用来处理一些事务性的操作和存放一些基础数据; 在关系型数据库的上面还有一套MongoDB,因为MongoDB的文档型数据结构,让他们用起来很顺手,同时也可以支撑一定量的并发。 在大部分的情况下,一次大数据量的计算后结果可以重用但会出现细节数据的频繁更新,所以他们又在MongoDB上搭建了一层Redis的缓存,这样就形成了数据库MongoDBRedis三级的方式,方案本身先不评价不是本文重,我们来看Redis这层的情况。 由于数据量
我接手的第一样东西就是React UI。我们有一个主要组件,它容纳了其他所有组件。我喜欢在代码中加入一点幽默感,我想把它命名为GodComponent。在code review的时候,我才明白为什么命名是一件很难的事情。
近日,有关存储系统选型的问题在微信群里讨论的火热,CSDN在这里稍微将各位专家的问答总结了一下,分享给大家。 文章内容来源大数据基础设施微信群,参与讨论的专家有中国科学院软件研究所工程师,C3核心成员李明宇,国防科学技术大学教授,CCF大数据专家委员会委员李东升,云人科技联合创始人兼CEO吴朱华,Memblaze技术顾问刘爱贵等等。 以下是问答实录: Q:有一个场景:每天有近百GB数据增加,数据内容有WORD文档和图像等多种类型。用什么存储或文件系统比较合适? A: HDFS、HBase、Hive不太适合存
本文是对 Mongo 官方文档粗略的总结,并没有涉及到很深的细节(细节还是直接看官方文档吧)。我认为 Mongo 有重要的就 3 点:
小梁是一名小学英语老师,因为疫情影响,全市中小学都要求师生居家进行线上教学、学习。因为线上教学的各种局限性,为保证教学质量,学校要求老师们提前录制好课程,在上课时播放录制课程,老师自己需要在一旁进行线上解答。 今天是小梁线上教学的第12天,刚刚结束完今天的教学直播,她立刻开始了明天上课的课程录制。 【您的磁盘空间不足,请清理后再进行录制】 录制软件突然蹦出来的弹窗,打断了小梁的课程录制…… “啊,怎么会磁盘空间不足,我的电脑明明还有几十个G的容量呀”,小梁觉得很奇怪,打开了平时保存录制课件的文件夹。
今天我们将学习Mongoose,什么是Mongoose呢,它于MongoDB又是什么关系呢,它可以用来做什么呢,介绍Mongoose之前,我们先简单了解一下MongoDB。
B Tree就是一种常用的数据库索引数据结构,MongoDB采用 B 树做索引,索引创建在colletions 上。
依据客户端查询来设计集合的片键及索引,最近几天突然需要查询历史数据进行分析,我们的有些集合count达到亿条以上,每个文档几百个字段。突如其来的查询分析,数据库非常的卡,尤其这几天刚刚加入一个新的分片。前天上午来看,发现主分片竟然奔溃了,至于为什么查询量大,数据库会奔溃,需要后续进行分析。
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。
在MongoDB的引领下,大量新的文档型数据库在过去的十年里相继面世,传统数据库也都纷纷增加了文档功能。2017年,微软在 Cosmos 数据库(曾经被命名为“DocumentDB”)的基础上添加了MongoDB API 层,最近亚马逊又推出了DocumentDB,在其 Aurora 技术的基础上提供了MongoDB 查询语言的一个子集。文档模型,尤其是 MongoDB API,正在蓬勃迅猛发展。
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在很多时候,我们需要临时统计下数据库中的数据,一般的做法是写一个脚本,通过代码来统计分析。 在mongo中,其实可以直接使用命令就可以实现,主要得益于其非常强大的统计命令支撑。
MongoDB 因其灵活的文档模型、可扩展分布式设计广受开发者喜爱,在此基础上,MongoDB 4.0 推出了更强大的功能支持,目前4.0第一个RC版本已经发布,本文将介绍 MongoDB 4.0 核心的一些新特性。
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中,我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
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