MongoDB数据库默认的管理工具是（CLI）Shell命令行，对于专业的DBA来说比较容易上手，但是对于普通人员GUI可视化工具更方便使用。我们就来介绍13个好用的MongoDB可视化工具。MongoDB官方提供了社区版的Compass，可以独立安装使用，也提供了云服务器版本MongoDB Atlas。商业版本的MongoDB必须购买其订阅。MongoDB Atlas旨在在AWS，Azure和Google Cloud等云平台上运行。阿里云MongoDB数据库也提供了基于Web的管理工具。免费使用。MongoDB自带的Shell命令行工具，大家应该很熟悉了。
在学习Docker的基本操作之后,最近恰好遇到一个需要搭建数据库的需求,今天就来一次数据库docker版本的安装配置笔记.其中,Mysql部分记录了通过Dockerhub官方帮助文档完成数据库的安装部署,主要记录思路,mongo部分不在赘述,主要记录操作
RackNerd 商家我们应该是比较熟悉的，商家提供十几个数据中心的海外VPS主机、独立服务器和站群SEO多IP服务器产品。我们大部分朋友比较熟悉的还是RackNerd商家的便宜VPS主机，不定期在节日和每月有促销活动，值此中秋节来临之际，我们可以看到RackNerd涨价有发布中秋节促销活动，VPS主机低至年付11.88美元。
因为MBR分区表不支持容量大于2.2TB（2.2 × 1012字节）的分区，所以也有一些BIOS系统为了支持大容量硬盘而用GPT分区表取代MBR分区表。
MongoDB已经日益成为流程和主流的数据库了，原因有两个：第一个就是技术优势，第二就是便利性，个人使用部署都很方便。 MongoDB的优缺点，以及使用场景 优点： 面向文档存储（自由读高，不需要定义表的结构，即存即用） 更高的写入负载，插入，更改快速 高效存储二进制大对象（照片、视频等） 复制和故障切换支持 Auto-Sharding自动分片支持云级扩展性 缺点 不支持事物 占用空间大 使用场景 所以MongoDB更擅长处理大数量的自由度高切不重要的表单。 安装部分 1、首先要去官网下载安装包，企业版和社
MongoDB 是一种非关系型数据库，于 2017 年上市，现市值已超过 300 亿美元，根据 Stack Overflow 2021年的调查显示，超过四分之一的开发者都在使用MongoDB。像 MongoDB 这种非关系型数据库在进行数据处理时十分灵活，用户可以根据自己的需求不断更改数据库的模式，而不是被禁锢在垂直化的固定模式中，这也是其广受关注的原因。
目前最流行的文档型数据库 MongoDB 催生了市场上丰富的 MongoDB 管理工具，这些工具可以提高我们的 MongoDB 开发和管理任务的效率，以提高生产力。下面是 10 款优秀的 MongoDB GUI 工具列表，其中包括其简介、主要功能介绍和下载链接。
58 集团业务种类繁多，目前包括的业务有 58 同城、赶集网、安居客、58 金融公司、中华英才网、驾校一点通等，数据库种类包括 MySQL、Redis、MongoDB、ES、TiDB。我们自己构建了“58 云 DB 平台”，整合了所有数据库的一体化运维。
作为数据存储的重要部分，数据库同样是必不可少的，数据库可以分为关系型数据库和非关系型数据库。
MySQL在达到一定数据量（我的经验是3T、单表1亿）时，复杂查询会有明显的延迟。继续分库分表，会严重增加业务复杂性，尤其对很多非互联网产品来说，急需一个分布式存储。
01 教育专享免费版 腾讯云企业网盘旨在帮助教育行业实现文件的高效管理、安全存储和便捷分享，提升教育工作的效率和质量。现推出教育专享免费版，学校的信息中心、各个学院和组织，均可获取【套餐规格为：用户人数 30人 / 存储容量 3T / 有效时间 3个月】的免费体验，熟悉网盘服务，助力学校信息化。 02 教育信息化政策 【十三五政策奠定校园网盘应用基础】 在国家教育事业“十三五”规划指引下：积极探索建立“互联网+教育”管理规范，推进优质教育资源共建共享。积极推动各级各类学校建设基于统一数据标准的信息管理平台，
MongoDB是一个著名的NoSQL数据库，顾名思义就是不使用SQL的数据库，目前在很多场景都有使用。如果你不喜欢使用笨拙的各种SQL数据库，可以尝试使用一下MongoDB，会有不一样的感受。本文就是
我犹豫了一段时间，主要是没想到私有存储和阿里云盘的区别，感觉阿里云盘够用了。后来突然想到之前家人分享照片，直接发微信群里，无法持久化。另外发朋友圈也不利于家庭内部集中分享的目的。私有存储能解决这些问题，可以分配多个用户，且提供公共空间。
据国外媒体报道，本月初互联网域名根服务器遭两次大规模DDoS攻击，每秒500万次！相当于一个根服务器正常数据加载量的250倍！13个关键服务器有3个在几个小时里基本瘫痪。 又到年终岁末，任何对DNS基础架构的攻击都应备受重视。游戏网站经常被攻击？电商网站载入太慢？视频网站卡顿太多？是时候尝试使用云解析了~ >>>> 云解析为网站护航！ DNSPOD云解析，拥有全球最领先的云DNS集群技术，超过463台服务器在同时提供专业解析服务，能实时监测并抵御DNS攻击，单机可承受高达1100万Q/s请求量，时刻为你的网
最近心里长草了，虽说已经过了爱折腾的年纪，可是想要自己DIY一个NAS的想法却越来越强烈，主要原因是——穷，群晖的机器很好，可是太贵，而且配置不高，能买得起的自己瞧不起，瞧的起的又买不起。这样的结果就是每天都在看，越看草长的就越高，最后一狠心，咬牙跺脚把草割了吧，自己DIY一个。 先晒下配置清单：
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。
以上，就是今天分享的全部内容了。按照以上配置及部署方式，BSC不到24小时即可同步至最新区块。希望大家通过以上方式可以解决自己的实际需求，解决自己目前所遇到的问题。
(官方的连接工具)，免费的，界面简洁，不支持 sql 查询，支持性能监控。支持在三大平台 Windows 、Mac 、Linux 上运行。 下载链接：MongoDBCompass
本篇文章是MongoDB数据库信息泄露漏洞复现，记录了实际中常见的MongoDB数据库未授权访问漏洞并如何使用，主要分为七个部分：MongoDB简介、MongoDB安装、MongoDB基本操作、MongoDB相关工具使用、MongoDB漏洞复现、MongoDB实战和MongoDB防御措施。 本篇文章由浅入深地介绍了MongoDB未配置访问认证授权导致的未授权访问漏洞。在学习MongoDB过程中也阅读了几十篇中英文MongoDB相关技术文章，最终按照作者我的思路进行总结，相关参考文章也在文末列出。 此外，文中
如果你想走到高处，就要使用自己的两条腿！不要让别人把你抬到高处；不要坐在别人的背上和头上。
综上所述，选择合适的硬件配置需要考虑存储容量、网络带宽、内存容量、CPU性能、RAID配置、电源和散热以及可扩展性等因素。根据实际需求和预算的限制，可以综合考虑这些因素来确定最适合的硬件配置。
Apache Spark 是广为流行的大数据处理引擎，它有很多使用场景: Spark SQL、批处理、流处理、MLLIB、GraphX 等。在所有组件下是统一的 RDD 抽象，RDD 血缘通过两种依赖关系描述，窄依赖和宽依赖。其中宽依赖是支撑复杂算子（Join, Agg 等）的关键，而宽依赖实现机制就是 Shuffle。
简单说，通常我们使用的SQLite3、MySQL都是关系型数据库，使用一种通用的SQL脚本语言来操作，NoSQL数据则没有这种SQL语言，其内部保存的是一种JSON字符串。
对于MongoDB而言，Studio 3T正是这样一件工具.这是一种MongoDB的图形化界面，用简便的上下文菜单替代了最常用的MongoDB命令，通过拖拽查询生成器、简易多格式导入和导出、以及适当的编辑（只要做一些命名工作）这些有力的特性，节省了程序员大量的时间。
在前半部分我已经讲了很多理论。但是，我知道，如果这是您第一次处理MongoDB角色和用户问题，可能非常令人困惑。因此，让我们一步一步地通过一个示例来了解这个过程，比如当您新增一个新的3个节点副本集，并将安全选项标志设置为true，之后运行该副本集时，这个过程您将怎样操作。同时，我们还将看到使用诸如Studio 3T(用于MongoDB的IDE)这样的可视化界面管理用户和角色是多么容易。
GPL:不允许修改后和衍生的代码做为闭源的商业软件发布和销售，修改后该软件产品必须也采用GPL协议；
最近疫情被迫在家办公。虽然家跟公司之间的距离只有2公里，但是我RDP连回公司的机器延迟居然还50ms+。这怕是IP包是先去深圳旅游了一圈才到的我家吧。再加上丁佬最近也总跟我抱怨公司的机器又又又又连不上，于是打算在家里建设一下“就算没有公司支持也能愉快工(yu)作(le)”的能力。（其实都是借口，就是我周末闲得慌） 本系列分为三弹： 第一弹是IaaS云的建设，类似于阿里云ECS/腾讯云CVM，可以随时开各种云虚拟机。 第二弹是PaaS云建设，本质上是基于IaaS建设的容器云，计划支持一些常用的服务，如mongodb、mysql、es、kafka、rabbitmq等。同时也计划支持直接跑k8s集群。 第三弹是SaaS云建设，本质上是基于PaaS建设的一些服务，把平时的一些常用安全分析需求上云。最简单的情形是弄一个IDA analyzer，当我Post binaries到endpoint时，服务器会帮我用IDA打开这些binaries并且返回IDB和分析结果给我。这样我就可以在任性的开IDA作分析，同时本地计算机算力也不受影响。 当前进度条是：第一弹已经基本完成，第二弹处于调研阶段。所以决定把第一弹先总结发出来。
要在 Windows 系统上安装 MongoDB，首先需要在 MongoDB 的官网（https://www.mongodb.com/try/download/community）下载 MongoDB 的安装包，如下图所示：
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。
文章来源：https://severalnines.com/database-blog/battle-nosql-databases-comparing-mongodb-and-oracle-nosql
关于 Docker 的概念是确实不太好总结，下面我通过四点向你说明 Docker 到底是个什么东西。
在很多的时候，随着工作的持续开展，可能会接手更多的服务器资源，这个时候我们手里就不但是一两台服务器那么简单，可能几十个，上百个，甚至上千个，这个时候服务器信息的维护就变得额外重要，抛开业务线的规划，对于DBA来说，掌握服务器的信息，做到知根知底，才能在问题发生的时候合理处理问题。 服务器信息可以分成几个方面来看，比如操作系统情况，内核版本，硬盘，内存，空间使用情况，累计运行时间，数据库实例运行时间，系统中的swap争用情况等等，尽可能根据实际的情况进行一些维度的划分和细粒度的归纳。 比如说在生产中，考虑容灾
很多接触过云服务的小伙伴，可能经常会有一个困扰：为什么我的CPU、内存占用明明不高，网站速度/服务器响应速度却还是这么慢呢？哪个可爱的男孩子不想拥有一个速度很快的博客呢？说到优化，我们得从诸如硬件、软件等很多地方入手。
随着时间推移和业务的快速发展，携程酒店数据累积越来越多。目前流量日数据在3T左右，再加上各种订单、价、量、态等数据更是庞大。现有Hive（Spark引擎）执行速度虽然相对较快，但在国际化发展背景下，一些海外业务由于时差问题，数据需要比国内提前数小时完成，性能提升迫在眉睫。2020年初，我们开始研究ClickHouse在数据仓库领域应用。
本文作者从事数据库相关工作接近四十年，最近开始使用 MongoDB。在开始使用 MongoDB 之前，作者希望有些事情自己已经知道。根据一般经验，对于数据库是什么以及它们能干什么，人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便，本文列出了一些常见的错误。
2020年是不普通的一年，今年发生了许多变故：疫情、洪灾等等灾难。但是今年也有大公司和小公司做起了网盘，这也使原本空缺的付费网盘市场逐渐饱和，所以，我就写了这篇网盘测评。
我从事数据库相关工作已经很长时间了，但是最近才开始使用MongoDB。在开始使用MongoDB之前，我希望有些事情我已经知道。根据一般经验，对于数据库是什么以及它们能干什么，人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便，本文列出了一些常见的错误。
Ceph是专为在商品硬件上运行而设计的，这使得构建和维护超大规模的数据集群在经济上是可行的。当规划出你的集群硬件时，你需要平衡一些考虑因素，包括故障域和潜在的性能问题。硬件规划应该包括将Ceph守护进程和其他使用Ceph的进程分布在许多主机上。一般来说，我们 建议在为该类型的守护进程配置的主机上运行特定的Ceph守护进程。我们建议使用其他主机来处理使用您的数据集群的进程（例如OpenStack、CloudStack）
Sugarhosts 糖果主机上线中美极速直连线路后，最近洛杉矶 CN2 线路虚拟主机搞活动，239 元/年限时终身六折，就有网友询问洛杉矶 CN2 虚拟主机的线路测试地址， 魏艾斯博客和官方要了一个洛杉矶 CN2 中美极速直连地址用于速度评测，本文评测过程结果仅供参考。 一、洛杉矶中美直连 CN2 极速线路方案 1、洛杉矶中美极速专线虚拟主机 下面列举的是中美极速专线虚拟主机，本月限时终身优惠，如果是稳定建站使用，推荐选购 Shared Pro，送独立 IP。 Shared Baby 磁盘空间：5GB
Gavin Zhu，携程软件技术专家，负责监控系统运维开发、ES系统运维及Clickhouse技术应用推广及运维工作。
使用Python操作MongoDB需要使用一个第三方库——PyMongo。安装这个库与安装Python其他的第三方库一样，使用pip安装即可：
1 功能简介 FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。 主页地址：https://github.com/happyfish100/fastdfs FastDFS从2008年7月发布至今，已推出31个版本，后续完善和优化工作正在持续进行中。目前已有多家公司在生产环境中使用FastDFS。 FastDFS是一款类Google FS的开源分布式文件系统，它用纯C语言实现，支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX系统。它只能通过专有API对文件进行存取访问，不支持POSIX接口方式，不能mount使用。准确地讲，Google FS以及FastDFS、mogileFS、HDFS、TFS等类Google FS都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
接触深度学习已经快两年了，之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU（Tesla K80）训练模型（最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4，计算速度又提升了一个档次），不过由于内地网络的原因，Google和Kaggle连接十分不稳定，经常断线重连，一直是很令人头痛的问题，而且二者均有很多限制，例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h，Kaggle的为6h，数据集上传也存在问题，需要使用一些Trick才能达成目的，模型的保存、下载等都会耗费很多精力，总之体验不是很好，不过免费的羊毛让大家撸，肯定会有一些限制，也是可以理解的。
测试思路，3T 的模型，如果要 cache 住，50G 的 Executor，至少需要 3T * 1024G/T / 50G * 2 = 125个左右。（乘以2是因为 Executor 的 JVM 默认大概会用 50% 的 Host 内存）。测试中使用20个。
2020年，AlphaFold2在CASP14蛋白质结构预测关键评估大赛中夺得透明，其预测的大部分结构达到了空前的准确度，不仅与实验方法不相上下，还远超解析新蛋白质结构的其他方法。
正所谓人尽其才，物尽其用。今天我们来介绍一下，怎样把旧一台电脑变成企业级的路由器+影音中心+文件中心。
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
并将DISTINCT与JOIN，SELECT，GROUP BY，HAVING和ORDER BY语句相结合。
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