Python中使用MongoEngine1 pymongo来操作MongoDB数据库，但是直接把对于数据库的操作代码都写在脚本中，这会让应用的代码耦合性太强，而且不利于代码的优化管理 一般应用都是使用...MVC框架来设计的，为了更好地维持MVC结构，需要把数据库操作部分作为model抽离出来，这就需要借助MongoEngine MongoEngine是一个对象文档映射器（ODM），相当于一个基于SQL的对象关系映射器...（ORM） MongoEngine提供的抽象是基于类的，创建的所有模型都是类 安装 pip install mongoengine 使用时先声明一个继承自MongoEngine.Document的类 在类中声明一些属性...，相当于创建一个用来保存数据的数据结构，即数据已类似数据结构的形式存入数据库中，通常把这样的一些类都存放在一个脚本中，作为应用的Model模块 from mongoengine import * connect...查询和更新 文档类有一个 objects 属性.我们使用它来查询数据库. # 返回集合里的所有文档对象的列表 cate = Categories.objects.all() # 返回所有符合查询条件的结果的文档对象列表
结合我们822实验室开源的图像处理平台（http://822lab.top）介绍Flask后端开发，供后续学弟学妹参考，整个平台的从零搭建记录在[这里](https://www.jianshu.com/...快速入门和搭建简单服务器端的套路如下： 找到文档中的hello world demo 看如何接收http请求（路由） 看如何连接数据库 看如何部署 如果不是前后端分离的应用，则还需要看： 静态文件管理...找到文档中的hello world demo 框架的官方网站一定都有文档，一般user guide里都能找到hello world demo。...项目使用的数据库是mongodb，通过mongoengine连接数据，需要先安装mongoengine，文档在这里 pip install flask-mongoengine 然后在app创建语句后加入下面代码...', 'host': '127.0.0.1', 'port': 27017 } db = MongoEngine(app) 在另一个文件中写数据库的model，更多的字段类型可以查看文档
数据处理全家桶（Memcached 篇） MongoDB 是基于分布式存储，由 C++ 编写的开源的 NoSql 数据库 MongoDB 的内容存储类似 JSON 对象，数据结构包含 3 种 分别是...： 数据库 - Databases 对应关系型数据库中的数据库（Database） 集合 - Collection 对应关系型数据库中的 Table 表（Table） 文档 - Document 对应数据库表中的一条数据...该方法的返回值类型为 InsertManyResult 通过 inserted_ids 属性，可以获取插入数据的 _id 属性值列表 # 2、插入多条数据-insert_many() result =...Mongoengine 在使用 Mongoengine 操作 MongoDB 之前，需要先定义一个 Document 的子类 该子类对应 MongoDB 中的文档，内部加入的静态变量（包含：类型、长度等...）对应数据库文档中的数据 from mongoengine import * # Document的子类，对应文档对象 class Student(Document): name = StringField
通过指定此数据库名称并将数据保存到其中，您将自动创建数据库。 插入文档 在数据库中存储数据，就如同调用只是两行代码一样容易。第一行指定你将使用哪个集合。...简而言之，你必须编写很多自己的代码来持续地保存，检索和删除对象。PyMongo之上提供了一个更高的抽象一个库是MongoEngine。...: PyMongo将在您调用.save（）时执行验证，这意味着它将根据您在类中声明的模式检查要保存的数据，如果违反模式（或约束），则抛出异常并且不保存数据； 由于Mongo不支持真正的事务，因此没有办法像在...MongoEngine在访问时自动惰性处理引用。...其实还有比这里介绍的更多的字段类（和参数），所以一定要查看文档字段更多信息。 从所有这些示例中，您应该能够看到，MongoEngine非常适合管理几乎任何类型的应用程序的数据库对象。
由于之前的Web框架选择的Django，为了能够最小限度地改动代码，并对接上MongoDB上已存在的数据库和数据，在一番对比之后（Djongo和MongoEngine），选择了MongoEngine这个对象文档映射...在这个页面里面，主要数据操作是从数据库中查询出原始数据，然后加载到Pandas的DataFrame中，接着在Pandas中进行各种数据处理，最后返回JSON数据给前端进行渲染。...数据库总的数据量为接近500万，最后的查询结果在3万左右。 对各个环节分别进行测试发现，主要的时间消耗在了从数据库读取数据，然后加载到Pandas这个过程中。...于是将这个过程专门提取出来，单独测试其消耗的时间。结果发现，使用MongoEngine进行数据查询，然后加载到Pandas中需要几十秒的时间： ?...使用list()对数据查询结果进行处理是将其加载到Pandas中的一个常规前置操作，相当于遍历查询集的结果并将每一条数据添加到一个列表中。
在我的日常工作中经常和 mongodb 打交道，而从 mongodb 数据库中批量导出数据为其他格式则成为了刚需。...pickle、feather、parquet 是 Python 序列化数据的一种文件格式, 它把数据转成二进制进行存储。从而大大减少读取的时间。...因为 mongodb 的查询一般而言都非常快速，主要的瓶颈在于读取 数据库 之后将数据转换为大列表存入 表格文件时所耗费的时间。 _这是一件非常可怕的事情_。...这一点从部分源码中可以看得出来。 由于行数据表中可能存在 excel 无法识别的非法字符 (比如空列表 []) , 当写至此行时将抛出 非法类型 的错误。...而比较恰当合理的做法就是在存储 mongodb 文档时不要存入类似于 []、{} 的这种对原始数据无意义的空对象。
-- 多台从机将数据推给主机，由主机负责存储和其他操作。...奎因 咨询了峡谷先锋，得知目前 德玛西亚阵营 的服务器中主机不在公网，而从机都在公网，所以很适合 拉 模式。根据经验得出，拉 模式在代码中的表现通常是主机 request.get(从机)。...所以，存储中心只需要提供给主机即可，从机不需要访问到存储中心，那么图就可以改为： ? 警报中心 奎因 是一名优秀的战士，甚至警报的重要性，这么大的项目怎么能没有警报功能呢？...首先，回到那个推拉的模式，我们已经确定使用 拉 模式（不是龙龟 拉莫斯 ），所以意味着主机要从从机上拉取数据，主机如何在数据记录中确定数据到底是来自于哪一台从机呢？...所以，我们需要一个服务器队列，队列中记录了从机的名称、ip 地址以及备注信息等，那么数据模型就可以定义了。
task.IsFaulted; } //其他操作 ...... } 数据模型 /// /// 没有子文档的模型 /// </summary...@"{'Id': 1AAAA1}"; //改正 string json1Right = @"{'Id':'1AAAA1'}"; //错误写法2.集合中的引号嵌套...3删除文档 调用主要方法IMongoCollection.DeleteMany mongoDBService.Delete(collectionName, m =>...doc.Field2B, DateTime.Parse("2016/9/13 0:00:00")); //找到子文档，过滤条件Field1B=1，条件作用与字段Field2C，他是个集合，用来存储子文档...=> listField.Field2C, childfield => childfield.Field1B == 100); //上述条件的并 FilterDefinition
前几天开始自己在做些日志的分析的小玩具，要分析手搜的用户访问情况，工具很简单，处理逻辑也很简单——从kafka拿nginx日志，然后处理完保存的数据库中，然后以易读的方式展现。...唯一的难点就是数据量比较大，实现依然使用熟悉的Django+xadmin，这个可以省去页面的开发时间，我只需要写脚本，转化数据就ok。...并且Django+MySql也有一个问题，数据量太大的话列表页加载就会比较慢。 一开始做之前有考虑用mongodb或者redis来写数据，但是还是考虑到实现成本（主要是懒），直接用最熟悉的。...说到下午这通折腾，当时用了MongoEngine出品的Django-Mongoengine，说是支持admin，尝试下吧，发现有点坑，尤其是关于admin.site.registe的部分。...另外，这货是从Django上fork出来的一个项目，单独切出分支来做的开发。
），序列化器可以把字典转换成模型存到数据库中 存数据库需要校验，反序列化就可以帮我们完成数据的校验功能 通俗理解为： 响应给前端的内容需要序列化（给前端看），存数据库的数据就反序列化； 序列化：模型对象...instance和many的使用，instance是要序列化的对象，一般从数据库中获取到的，many=True代表要序列化多个对象，如果是单个对象就等于False 序列化器中不要写max_length等参数...models是没有的，主要用来做反序列,处理前端传入的数据 ''' 比如我们从前端接收json格式数据 "hobby":["篮球","足球"] 可以用ListField处理 "wife":{"name"...:param validated_data: 校验通过的数据 :return: instance ''' # 如果只修改一个的情况，从校验通过的数据中...，auto自增的，不传也可以 # 自定制的字段不传必须注册，在列表中 fields = ['id', 'title', 'price', 'price_info'] #
DRF序列化和反序列化 定义序列化器 DRF中有serializer的类，我们可以从rest_framework进行导入。...验证 is_valid()方法 这个方法主要是验证序列化器中定义字段的时候数据类型，数据长度，字段选项，数据是否齐全等。...验证失败返回的错误信息存放在errors属性中，验证成功可以通过序列化器的validated_data属性获取数据。...save()方法会根据创建序列化器对象的时候，有没有传递instance实例，来分别调用create和update。...BookView中的相关函数即可。
MongoDB概述 MongoDB简介 MongoDB是2009年问世的一个面向文档的数据库管理系统，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。...虽然在划分类别的时候后，MongoDB被认为是NoSQL的产品，但是它更像一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，在非关系数据库中它功能最丰富，最像关系数据库。...MongoDB将数据存储为一个文档，一个文档由一系列的“键值对”组成，其文档类似于JSON对象，但是MongoDB对JSON进行了二进制处理（能够更快的定位key和value），因此其文档的存储格式称为...MongoDB基本概念 我们通过与关系型数据库进行对照的方式来说明MongoDB中的一些概念。...学号: 1001 姓名: 骆昊 性别: 男 学号: 1003 姓名: 白元芳 性别: 男 >>> 关于PyMongo更多的知识可以通过它的官方文档进行了解，也可以使用MongoEngine这样的库来简化
但你有没有思考过它是如何工作的呢?这个问题的解决思路是按照将最后的状态排列在先的顺序，在内存中存储历史工作状态。这没办法用数组实现。但有了栈，这就变得非常方便了。...——返回队列的第一个元素 面试中关于队列的常见问题 • 使用队列表示栈 • 对队列的前k个元素倒序 • 使用队列生成从1到n的二进制数 ?.../头部插入指定元素 • Delete - 从链接列表中删除指定元素 • DeleteAtHead - 删除链接列表的第一个元素 • Search - 从链表中返回指定元素 • isEmpty...它能够提供快速检索，主要用于搜索字典中的单词，在搜索引擎中自动提供建议，甚至被用于IP的路由。...面试中关于字典树的常见问题 • 计算字典树中的总单词数 • 打印存储在字典树中的所有单词 • 使用字典树对数组的元素进行排序 • 使用字典树从字典中形成单词 • 构建T9字典(字典树
上一篇中描述了存储页面的格式和回滚机制，也了解了删除数据并不会马上释放空间，但是你可能还是有疑问，有没有办法‘看到’事务修改过程呢，下面我们一起来‘看看’数据更新时元数据的变化。...从官方文档看出，attname对应列名，attnum和attname对应，代表该列在postgresql表中列序号，其中系统列的序号是负数。...update t_mvcc set val='11923:12548:11923,11928,11932,11939-update' where id=20000003; --查询ID=20000003的数据...此时B Session查询数据ID=20000003的记录时，看出xmax=12548是A Session XID且未提交，所以查出来的记录是更新前的值。...T3时刻A Session提交事务，B Session再次执行查询数据ID=20000003的记录，通过查询活跃事务列表看出，A Session XID已经不再事务快照中，所以B Session能够看到
md5值的强制要求的话，文件是可以完全找回来的，当然，这都是一些防范措施，看有没有重视，或者提前做好了预备 本篇就是对于情况下，如何基于快照做一个防范措施，以防误操作引起的数据无法挽回的措施 实践 对于元数据存储池来说...，元数据的大小并不大，百万文件的元数据也才几百兆，所以我们有没有什么办法去形成一种保护措施，答案是有的 我们知道，ceph的存储池是有快照的，对于rbd场景来说，快照可以交给存储池去做快照管理，也可以交给...记录下元数据池的对象名称 for a in `rados -p metadata ls`;do echo $a >> metalist;done; 一个简单的循环就可以拿到列表，注意，这里并不需要把数据...上面是基于重建fs情况下的恢复，下面来个更极端的，元数据池的对象全部被删除了 [root@lab8106 mds]# for a in `rados -p metadata ls`;do rados...，需要做重连，如果一直没恢复就重启下mds 挂载以后，可以看到，对象数据都回来了 总结 这个能算一个防患于未然的办法，如果对于纯数据存储的情况，存储池的快照也是能够在某些场景下发挥很大的作用的，当然什么时机做快照
但你有没有思考过它是如何工作的呢？这个问题的解决思路是按照将最后的状态排列在先的顺序，在内存中存储历史工作状态（当然，它会受限于一定的数量）。这没办法用数组实现。但有了栈，这就变得非常方便了。...isEmpty()——如果队列为空，则返回true Top() ——返回队列的第一个元素 面试中关于队列的常见问题： 使用队列表示栈 对队列的前k个元素倒序 使用队列生成从1到n的二进制数 链表 链表是另一个重要的线性数据结构...Delete - 从链接列表中删除指定元素 DeleteAtHead - 删除链接列表的第一个元素 Search - 从链表中返回指定元素 isEmpty - 如果链表为空，则返回true 面试中关于链表的常见问题...它能够提供快速检索，主要用于搜索字典中的单词，在搜索引擎中自动提供建议，甚至被用于IP的路由。...面试中关于字典树的常见问题： 计算字典树中的总单词数 打印存储在字典树中的所有单词 使用字典树对数组的元素进行排序 使用字典树从字典中形成单词 构建T9字典（字典树+ DFS ） 散列表（哈希表） 哈希法
在oracle中，使用in方法查询记录的时候，如果in后面的参数个数超过1000个，那么会发生错误，JDBC会抛出“java.sql.SQLException: ORA-01795: 列表中的最大表达式数为...1）ON COMMIT DELETE ROWS 它是临时表的默认参数，表示临时表中的数据仅在事务过程（Transaction）中有效，当事务提交（COMMIT）后，临时表的暂时段将被自动截断（TRUNCATE...），但是临时表的结构 以及元数据还存储在用户的数据字典中。...如果临时表完成它的使命后，最好删除临时表，否则数据库会残留很多临时表的表结构和元数据。...但是临时表的结构以及元数据还存储在用户的数据字典中。如果临时表完成它的使命后，最好删除临时表，否则数据库会残留很多临时表的表结构和元数据。
Distribution 来处理，镜像和 OCI 等制品的元数据是 harbor 组件从 docker registry 中提取出来的；harbor 在 2.0 版本之后，镜像等 OCI 制品相关的元数据由...harbor 自己来维护，而且元数据是在 PUSH 这些制品时写入到 harbor 的数据库中的。...那么还有没有更好的办法？...对于 harbor 1.x 版本来讲，将 docker registry 的存储目录直接迁移到 harbor 的 registry 存储目录，然后删除 harbor 的 redis 数据（因为 harbor...重启 harbor 之后，harbor 会调用后端的 registry 去提取镜像的元数据信息并存储到 redis 中。这样就完成了迁移的工作。
那我们有没有办法能够自动的将云数据库MySQL的备份数据转存一份到COS以解决本分文件的长期保存、异地保存或者低成本存储的问题呢？...云函数建立之后，会自动根据预设的策略，周期性的去同步云数据库MySQL备份空间中的数据库备份文件列表，对于MySQL备份空间中新生成的数据库备份集，不管是自动生成还是手动生成的，云函数都会自动将备份数据同步一份至...下图显示了云函数自动转存至COS存储桶中的备份集列表以及数据库备份文件： [r9DxSk3lR-z6Sd4-XzFAbQ?w=2814&h=1628] [J0sqzS_WtGgFFSsINojOwg?...启用存储桶复制功能之后，源存储桶中的增量对象会自动、异步的复制到目标存储桶中。对源存储桶中的对象进行管理操作时（例如新增、删除对象），COS会自动将这些操作复制到目标存储桶中。...w=1116&h=914] 应用范围：需要复制的元存储桶中的对象范围。 资源路径：源存储桶路径。 目标存储桶：对象被复制后存放的存储桶，其所属地域可以与源存储桶相同，不支持选择非当前账号的存储桶。
使用aws提供的的Access Advisor和CloudTrail作为数据源，收集有关应用程序行为的数据，并自动删除AWS权限，如果检测到故障，会自动回滚。...入侵感知 在云上攻防中，经常有一个ssrf或者rce可以访问元数据接口获取凭据，利用这个凭据来访问s3 bucket，操作iam，AWS提供的GuardDuty服务仅仅可以检测何时在AWS外部使用实例凭证...，而不是从攻击者在AWS内的操作中检测。...防ssrf获取凭据 最简单粗暴的办法是waf拦截防止aws的http://169.254.169.254 这个请求的访问，该高危接口可以获得到了的云主机信息。有没有更优雅的办法呢？...答案是通过感知元数据请求的User Agent来实现。
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