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MongoDB是一种支持多语言面向文档的NOSql数据库，它不支持事务操作（4.2版本开始支持跨文档分布式事务）。什么是面向文档？简单说就是使用类JSON的数据结构——BSON（Binary JSON）来存储数据。使用这种数据结构的好处显而易见，关联信息可以直接内嵌在同一个文档中，不必像关系型数据库那样还需要建立多张表，并建立外键关联，因此大大提升了我们写入数据的效率（前端传回的JSON数据可以直接存入，不必转换为对象），也能灵活的增减字段。如论坛文章，如果用关系型数据库存储，我们需要建立文章表和评论表等，而MongoDB直接存到一个文档里去就可以了，查询也非常方便。
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
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
MongoDB时一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，时当前NoSQL数据库中比较热门的一种。它在需要场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
摘要：本文所讲述的内容，为ElasticSearch（以下简称ES）全文搜索引擎在实际大数据项目的应用；ES的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。ES 是 Lucene 的封装，Java开发，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用，是目前全文搜索的首选；
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
大规模的、联机式的信息储藏所，万维网用链接的方法从因特网上的一个站点访问另一个站点。
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。
相信大家对传统关系型数据库都不陌生，我们常常使用的关系型数据库有 MySQL、Oracle、SQL Server、SQLite、DB2、Teradata、Infomix、Sybase、PostgreSQL、Access、FoxPro 等；相对应的，常见的 NoSQL 数据库有 MongoDB、Memcached、Redis、HBase、CouchDB、Neo4j、Cassandra、Riak 等。
谈到NoSQL数据库，MongoDB几乎是首先能被我们想到的一个。作为NoSQL最杰出的代表，从2009年MongoDB正式对外发布，到今年MongoDB走过了十年。十年来，“小绿叶”所代表的MongoDB已经在全球100多个国家拥有13400多个客户，在MongoDB的社区服务器总下载量超过6000万，过去的16个季度每个季度的净平均收益率超过120%，拥有1万多家企业版正式付费客户。根据MongoDB最新财报，新财年第一季度MongoDB的订阅和服务收入增长强劲，营收为8940万美元，同比增长78％。在中国市场，MongoDB同样表现优异，不仅拥有招商银行、泰康保险、国泰君安证券等头部用户，中国也是MongoDB下载量最高的国家。中国已经成为MongoDB最重要的市场之一。
关于如何入门MySQL，后台有好多同学咨询我，可能部分读者刚开始学习MySQL，我前面发的文章对部分同学来说暂时接触不到。原本写技术文章的目的是记录自己的工作学习，没有考虑到读者MySQL技术水平不一。本篇文章主要介绍MySQL技术的学习方法，刚入门的同学可以参考下。
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。
用supabase实时数据库替换mapus协作地图里的firebase_q平面人的博客-CSDN博客
关系型数据库: 基于E-R模型（实体-联系图Entity Relationship） 使用sq|语言进行操作（SQL语句：可以用来执行各种各样的操作，比如更新数据库的数据、从数据库中提取数据）
关于小程序使用云开发很多小伙伴有不少疑问，大多数疑问其实在官方文档能够得到答案。但是今天小助手还是汇总了几个比较常见的问题，在这里一一为大家解答一下。
导语| Elasticsearch （ES）是一个分布式搜索和分析引擎，它能为我们提供全文搜索等各种丰富的功能，You know, for search (and analysis)。此前关于 Elasticsearch 大多都是调优分享、分布式相关，关于基础的文档基本是简单介绍，本文是从文档搜索实践出发介绍如何搭建一个全文搜索平台。本文不做 ES 的介绍，因此看文章需要了解 ES 相关基础知识。本文作者：allencao，腾讯应用开发工程师。 前言 最开始接到过一个需求，将部门内的研究报告与文档管理起来
首先要明确后端包括哪些职业：DBA(数据库维护优化专家)，Developer(程序猿)，Architect(构架师)，Scrum master及类似(敏捷开发专家)，Project Manager(产品狗)，Maintenance&IT support(通讯和服务器相关)，当然这只是一个大致的分类，并没有一个清晰的界限。
对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。 在过去几年，关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择，数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选，比如SQL Server、Oracle或者是MySQL。甚至是做一些默认的选择，比如使用.NET的一般会选择SQL Server；使用Java的可能会偏向Oracle，Ruby是MySQL，Python则是PostgreSQL或MySQL等等。 原因很
客户端负载均衡器的实现原理是通过注册中心，如 Nacos，将可用的服务列表拉取到本地（客户端），再通过客户端负载均衡器（设置的负载均衡策略）获取到某个服务器的具体 ip 和端口，然后再通过 Http 框架请求服务并得到结果
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是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。在这里我们有必要先简单介绍一下非关系型数据库（NoSQL）
MongoDB（来自于英文单词“Humongous”，中文含义为“庞大”）是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及各类应用程序的开源数据库。作为一个适用于敏捷开发的数据库，MongoDB 的数据模式可以随着应用程序的发展而灵活地更新。与此同时，它也为开发人员 提供了传统数据库的功能：二级索引，完整的查询系统以及严格一致性等等。 MongoDB 能够使企业更加具有敏捷性和可扩展性，各种规模的企业都可以通过使用 MongoDB 来创建新的应用，提高与客户之间的工作效率，加快产品上市时间，以及降低企业成本。
摘要：对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储、图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。
MongoDB（来自于英文单词“Humongous”，中文含义为“庞大”）是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及各类应用程序的开源数据库。作为一个适用于敏捷开发的数据库，MongoDB 的数据模式可以随着应用程序的发展而灵活地更新。与此同时，它也为开发人员 提供了传统数据库的功能：二级索引，完整的查询系统以及严格一致性等等。MongoDB 能够使企业更加具有敏捷性和可扩展性，各种规模的企业都可以通过使用 MongoDB 来创建新的应用，提高与客户之间的工作效率，加快产品上市时间，以及降低企业成本。
欢迎关注本人的微信公众号“前端小填填”，专注前端技术的基础和项目开发的学习。 在本系列的开篇，我打算讲一下全栈项目开发的优势，以及MEAN项目各个模块的概览。 为什么选择全栈开发？ 对于初学者来说，学习一门新的语言和技术的体验总是让人愉快的，也会满足于掌握了一些新的东西并且解决了一些实际问题。在一个小组中采用全栈开发时，你可以更加有效地把握项目全局概念，这也有利于让你了解项目中的不同模块以及它们之间是如何协同工作的。你会对你们的产品中他人的贡献更加清晰，你也就了解了这款产品如何才能成功。并且在一个全栈开发
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
源码系列 手写spring mvc框架 基于Spring JDBC手写ORM框架 实现自己的MyBatis Spring AOP实战之源码分析 Spring IOC高级特性应用分析 ORM框架底层实现原理剖析 手写Spring MVC框架实现 手把手分析Mybatis源码实现 高手进阶之手写Mybatis框架 高可用/分布式/高性能 实践一个高并发转盘抽奖 构建无切入性业务系统监控平台 Netty+websocket实现及时同通信 写一个数据库动态扩容方案以及MyCat实践 SOA架构及微服务架构的原理
很多小伙伴想转行做Java的后端，但是又不知道到底该学习些什么。今天就跟你们聊聊做Java的后端，需要学习和了解什么？
Squids DBMotion，新增MongoDB数据迁移的支持，为用户提供零停机、高性能的在线数据迁移、校验服务。
update user set password=password("root") where user="root";
数据管理：数据收集、整理、组织、维护、检索等操作过程。 数据存储：应数据管理的需要而产生，存储技术的优劣直接影响数据管理的效率。
8.2 架构 在数据承载节点中，一个且只有一个成员被视为主节点，而其他节点则被视为辅助节点。节点接收所有 写入操作，一个副本集只能有一个主实例能够写入，主节点记录所有变更到它的记录 辅助节点复制主节点的 oplog 并将操作应用于数据集。 仲裁员不维护数据集，仲裁器的目的是通过响应其 他副本集成员的心跳和选择请求来维护副本集中的仲裁。 因为它们不存储数据集，所以仲裁器是提供副本集仲裁功能的一种好方法。 与具有数据集的完全功能副本集成员相比，仲裁器的资源成本更低，如果副本集的成员数为偶数，则添 加一个仲裁器以在初选中获得多数票。 当一个主服务器在超过配置的周期（默认为 10 秒）内未与该组的其他成员通信时，符合条件的辅助服 务器将要求选择将其自身指定为新的主服务器。集群试图完成新的初选并恢复正常操作。 8.3 搭建步骤 (1) 准备三台虚拟机服务器，并各自安装好 mongoDB 注：为了保证复制集中三个服务器之间正常连接，请保证三个服务器的防火墙都已关闭！ 192.168.132:27017 192.168.133:27017 192.168.134:27017 (2) 修改 mongodb.conf 文件，添加 replSet 配置 ( 三台都需要修改成同一个名称 ) ，然后启动服务器 replSet=rep1 (3) 初始化复制集 登录任意一台执行初始化操作 说明 : _id 指复制集名称， members 指复制集服务器列表，数组中的 _id 是服务器唯一的 id,host 服务器主 机 ip # 复制集名称 rs.initiate({_id:'rep1',members:[{_id:1,host:'192.168.197.132:27017'}, {_id:2,host:'192.168.197.133:27017'},{_id:3,host:'192.168.197.134:27017'}]}) (4) 查看集群状态 (5) 测试 # 添加数据 db.users.insert({"name":"lisi","age":11}) # 查询数据 db.users.find() # 切换到从数据库查询数据 如果不允许查询，是因为默认情况下从数据库是不允许读写操作的，需要设置。 >rs.slaveOK() 执行该命令后可以查询数据 (6) 测试复制集主从节点故障转移功能 # 关闭主数据库 , 注意从数据库的变 >db.shutdownServer() (7) 主复制集添加仲裁者 (arbiter) 现在我们的环境是一主两从，仲裁者对偶数集群有效。需要停止一个从机，在主服务器中运行下面命令 在一主一从关系中，任意节点宕机都无法选举出主节点，无法提供写操作，此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.remove("ip: 端口号 ") // 删除从节点 在一主一从关系中，任意节点宕机都无法选举出主节点，无法提供写操作，此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.addArb("ip: 端口号 ")
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内存型 M1 是 CPU 内存比在 1:8 左右的机型，满足高性能数据库、分布式内存缓存等需要大量的内存操作、查找和计算的应用。这种实例比较大的特点是内存超大，大到和 CPU是 1:8的关系。上面也说了一半都是用在很消耗内存之类的业务中。
微信小程序有一个云开发的功能，可以省去很多的后台开发的任务。不过，使用小程序云开发需要注册的小程序appid，测试和游客没有云开发功能的。如果你还没有注册小程序可以安装官方的文档说明先注册一个小程序appid。
大家好，我是猫头虎，今天我们来聊一聊在创业公司中，从零开始搭建一个高效、稳定且可扩展的技术栈。这项任务听起来充满挑战，但也是非常有意义且充满成就感的。无论你是一个技术小白还是资深开发者，本文将带你详细了解从开发语言、组件选择、流程制定到系统化建设的方方面面，逐步搭建一个适合创业公司的全栈技术方案。同时，我们还会探讨如何融入前端技术栈、云原生技术和AI大模型的应用，确保你的技术栈不仅高效而且前沿。
一个Java项目，完整的流程有需求分析设计、开发自测、联调、ST、UAT、投产、结项。 一个项目又会被拆分成多种多个小项目，无论是中间需求变更也好，还是重构，都需要不断的走这几个流程(除了投产与结项)，在项目开发后期才会真正让项目进入最终的阶段。 相信很多小伙伴都一样，对着视频敲项目，其中遇到的BUG还能解决，但就是每次敲完一个项目，就感觉很空虚，项目里面的知识点感觉懂了但又好像不完全懂。 相信很多小伙伴都会遇到这样一个问题：跟着老师或教程敲代码，很容易；但是想要实现一个完整应用项目却不知道从哪里下手。
针对大型语言模型效果不好的问题，之前人们主要关注大模型再训练、大模型微调、大模型的Prompt增强，但对于专有、快速更新的数据却并没有较好的解决方法，为此检索增强生成（RAG）的出现，弥合了LLM常识和专有数据之间的差距。
在之前分享过一篇有关PHP学习路线的思维导图，得到了大家的关注，有朋友推荐根据学习路线分享一些有关的学习资源(学习文章、学习数据或者学习网站等)。该篇文章结合自己学习总结一些不错的学习资源。
审计日志系统有很多应用场景，而不仅仅是存储用于审计目的的数据。除了合规性和安全性的目的之外，它还能够被市场营销团队使用，以便于锁定目标用户，也可以用来生成重要的告警。
同事问了个 MySQL 的问题，现象上确实诡异。大致意思是 SELECT 表的数据，WHERE 条件是 "a=0"，其中 a 字段是 VARCHAR 类型，该字段存在 NULL 以及包含字符的记录，但是并无 "0" 的记录，然后执行 SQL 返回的记录恰恰就是所有包含字符的记录。
前面三篇文章我们已经聊完了如何快速入门 Android、iOS、Web 前端开发，本篇轮到最后一个端——Java 后端了。Java 后端有着非常庞大的生态圈，也涉及到很多复杂的问题，如分布式事务、分布式查询、微服务、高并发、容灾、容器化等等，涉及到的技术栈和框架就更多了。不过，我们目前只是为了快速入门，我们只会学习最必要的那些知识，能支撑到我们进行实际项目的开发即可。那么，我们需要学习的核心知识主要包括 Java、Servlet、JDBC、MySQL、Redis、Spring、MyBatis 等。Java 基础部分在聊入门 Android开发[1]时已经讲过，这里就不重复讲了。
背景和价值 在实际业务中常常遇到需要从数据库中获取关键业务的数据变化信息，并将这些信息同步到下游业务进行订阅、获取和消费的场景。 如何快速搭建该实时处理链路，往往有一定的开发成本，同时由于业务要求，不同的下游也依赖不同处理逻辑，难以有一套通用的可复制方案。 目前，事件总线 EventBridge 已正式支持 DTS 数据订阅功能，腾讯云的 DTS 数据传输服务不仅解决上游数据库数据流出的问题，并且支持 MySQL、MariaDB、TDSQL 等多种关系型数据库数据订阅，方便用户搭建云数据库、完成异构系统之间
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。
MongoDB在4.2版本开始全面支持了多文档事务，这也让MongoDB可以作为OLTP的选项之一，本篇我们就来学习一下MongoDB的多文档事务。
如何通过语言模型查询 Notion 文档？LangChain 和 Milvus 缺一不可。
Mongodb是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，使用C++开发，是当前Nosql数据库产品中最热门的一种。这 里说到nosql数据库，就简单描述一下什么是nosql。nosql（not only sql非关系型数据库）的主要特点是非关系型的、分布式、开源的、水平扩展的。nosql的原始目的是为了大规模web应用，通常应用如模式自由、支持简单复制、简单的API、最终的一致性和大容量数据等。
1、什么是Elasticsearch 1、概念以及特点 1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台，从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟，企业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台，从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟，企业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
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