相信如果提起地理数据的处理，首先想起的数据库就是postgis, 对大名鼎鼎的postgresql + 插件的方式来将POSTGRESQL 变成纯纯的地理数据处理的数据库，这是人尽皆知和童叟无欺的功能。
58同城作为中国最大的生活服务平台，涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等核心业务。58同城发展之初，大规模使用关系型数据库（SQL Server、MySQL等），随着业务扩展速度增加，数据量和并发量演变的越来越有挑战，此阶段58的数据存储架构也需要相应的调整以更好的满足业务快速发展的需求。MongoDB经过几个版本的迭代，到2.0.0以后，变的越来越稳定，它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性，非常诱惑，同时58同城在一些典型业务场景下
随着国内服务共享化的热潮普及，共享单车，共享雨伞，共享充电宝等各种服务如雨后春笋，随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战。MongoDB对LBS查询的支持较为友好，也是各大LBS服务商的首选数据库。 腾讯云MongoDB团队在运营中发现，原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈，经腾讯云优化后，云MongoDB在LBS服务的综合性能上，有10倍以上的提升。 腾讯云MongoDB提供的优异综合性能，为国内各大LBS服务商，例如摩拜单车等，提供了强有力的保障。 LBS业务特点 以共享
默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，那么MongoDB将很适合你的用例。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。
最近在思考数据库以及缓存的问题，发现这些知识点其实是有一点关联的，于是这篇文章通过一个连环提问的方式将这些知识点串联起来。
微服务的诞生并非偶然，它是在互联网高速发展，技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物。互联网时代的产品通常有两类特点：需求变化快和用户群体庞大，在这种情况下，如何从系统架构的角度出发，构建灵活、易扩展的系统，快速应对需求的变化;同时，随着用户的增加，如何保证系统的可伸缩性、高可用性，成为系统架构面临的挑战。
最近在回顾mongodb的相关知识，输出一篇文章做为MongoDB知识点的总结。 总结的目的在于回顾MongoDB的相关知识点，明确MongoDB在企业级应用中充当的角色，为之后的技术选型提供一个可查阅的信息简报。
微服务的诞生并非偶然，它是在互联网高速发展，技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物。互联网时代的产品通常有两类特点：需求变化快和用户群体庞大，在这种情况下，如何从系统架构的角度出发，构建灵活、易扩展的系统，快速应对需求的变化；同时，随着用户的增加，如何保证系统的可伸缩性、高可用性，成为系统架构面临的挑战。 如果还按照以前传统开发模式，开发一个大型而全的系统已经很难满足市场对技术的需求，这时候分而治之的思想被提了出来，于是我们从单独架构发展到分布式架构，又从分布式架构发展到
微服务的诞生并非偶然，它是在互联网高速发展，技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物。互联网时代的产品通常有两类特点：需求变化快和用户群体庞大，在这种情况下，如何从系统架构的角度出发，构建灵活、易扩展的系统，快速应对需求的变化；同时，随着用户的增加，如何保证系统的可伸缩性、高可用性，成为系统架构面临的挑战。
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本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用，采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益，主要包括：高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益，极大的降低了业务存储成本，并提高了业务迭代开发效率。 一、业务场景 腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端，实现以货的数字化为基础的企业数字化升级，包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和会员通三个子产品组成。 更多信息可以访问腾讯优码官方网站获得： https://uma.qq.com/ 腾讯优码整体
在选择数据库时，最大的决策之一是选择关系（SQL）或非关系（NoSQL）数据结构。虽然两者都是可行的选择，但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
MongoDB是一个开源的分布式文档形数据库，文档是一个键值对组成的数据结构，类似JSON，字段的值可以是数组或者字典（可以理解为嵌套的文档），例如
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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：
mongodb的文章总结上会有一系列的文章，顺序是先学会怎么用，在学会怎么用好，戒急戒躁，循序渐进，跟着我一起来探索交流。
自2011年以来，Stack Overflow一直在体现开发者社区的“脉搏”，并揭示全球的软件开发者所关注的各种前沿趋势、技术和最为重视的当前工作。Stack Overflow的调查总是能为我们提供对开发趋势的的深入洞察，2019年，有将近90,000名全球开发人员参与了此项调查。[1]
毫无疑问，MongoDB 是当前较为流行的可用于构建应用程序的一种 NoSQL 数据库。但就像许多以电子表格开始的“初学者”进行数据分析项目一样，当需要深入时，也需要进行升级。当公司的应用程序从“个人作坊”推广至企业规模运行时，他们经常会发现 MongoDB 已开始无法满足他们的业务诉求。
1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a month, o
1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a mont
明确MongoDB在企业级应用中充当的角色，为之后的技术选型提供一个可查阅的信息简报。
NoSQL数据库MongoDB推出了全新一代产品MongoDB 2.6.2，该版本全面强化核心服务器，提供全新的自动化工具与重要的企业功能，宣称是MongoDB问世5年来最大的一次版本发布，主要改善开发人员管理操作，与大型企业更好地适用,下载地址：http://www.mongodb.org/downloads。 这是一个主要的发行版本，改进涉及到核心、存储、网络、查询和安全性等诸多方面。核心主要改进内容包括： 聚合函数增强 集成全文搜索 改进插入和更新操作 新的写操作协议 Win
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。
在了解写操作的事务性之前，需要先了解mongo层的每一个table，是如何与wiredtiger层的table（btree）对应的。mongo层一个最简单的table包含一个 ObjectId(_id) 索引。_id类似于Mysql中主键的概念
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应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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。
项目介绍 相信大家都用过mongodb的一些客户端工具，如mongovue等等这些工具，这些是直接安装在电脑上的，当我们在生产环境中的数据库，为了安全我们是不允许远程连接的，只能在本机连接，这样也就意味着处理数据的时候我们需要用命令行，确实有些不方便，像mysql有网页版的phpmyadmin, 我们这边了就也开发了一个网页版的mongodb管理工具。支持mongodb 2.6-3.0以上版本。 使用方法 将项目启动，然后修改mongodb-config配置文件 配置你要管理的数据库地址，支持副本集，也支持
随着微服务架构的落地，人们发现微服务架构虽然改进了开发模式，但同时也引入了一些问题，在这所有的问题中，最重要的也是马上要面临的一个问题就是数据的问题。在微服务架构中我们强调彻底的组件化和服务化，每个微服务都可以独立的部署和投产，其实也就意味着很多的微服务有自己独立的数据库。 整个业务数据被分散在各个子服务之后会带来两个最明显的问题： 1、业务管理系统对数据完整的查询，比如分页查询、多条件查询等，数据被割裂后如何来整合？ 2、如何对数据进一步的分析挖掘？这些需求可能需要分析全量的数据，并且在分析时不能影响到当
新建的MongoDB服务是无认证模式，即不需要用户名和密码就可以登录数据库。在有更好的认证方式（LDAP）前，用户名/密码是基本的认证方式。保持MongoDB服务的更新，并持续关注日志中是否有未经授权访问的迹象。
只要把昨天的三分钟 mongodb 开发快速上手看完，小熊敢说你对mongo的术语概念、使用方法有一个基本的认识。
MongoDB 4.4 作为每年一度的大版本更新，已经在 7.30 号正式宣布 GA，不像之前的大版本，总是有一些重磅 Feature 的发布，比如 3.6 的 Change Stream & Causal Consistency，4.0 的多文档事务，4.2 的分布式事务，这次的 4.4 版本更像是一个维护性的版本，而且是一个用户期待已久的维护性版本，MongoDB 官方也把这次发布称之为「User-Driven Engineering」，说明新版本主要是针对用户呼声最高的一些痛点，重点进行了改进。
Redis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
本文讲述了如何构建一个全链路日志监控平台，包括数据采集、存储、查询和分析等方面的技术实现。同时，文章还探讨了在构建过程中所遇到的挑战和问题，以及解决方案。
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
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
文章来源：https://severalnines.com/database-blog/battle-nosql-databases-comparing-mongodb-and-oracle-nosql
Spark介绍 按照官方的定义，Spark 是一个通用，快速，适用于大规模数据的处理引擎。 通用性：我们可以使用Spark SQL来执行常规分析， Spark Streaming 来来做流数据处理， 以及用Mlib来执行机器学习等。Java，python，scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一。 快速： 这个可能是Spark成功的最初原因之一，主要归功于其基于内存的运算方式。当数据的处理过程需要反复迭代时，Spark可以直接在内存中暂存数据，而无需像MapReduce一样需要把数据写回磁盘。官方的数
声明：本文仅代表个人观点，和本人公司无关。 1 本文由本人在极客时间的专栏系列文章（4篇）总结而成。感谢极客邦允许我发表在公众号上。文章写得不够详细，分析也不够深入，大家多见谅。如需阅读原文，请订阅专栏。 上周MongoDB上市成功。股票收在30美元以上，比发行价高了30%。这是近年来上市的又一家大数据背景的故事。上市前估值10亿美元，目前市值大致在15亿美元。这篇文章给大家简单介绍一下MongoDB的发展历程。 MongoDB是由名字叫做MongoDB的公司来负责的一个开源项目。它是一个文档型数据库，
MongoDB 将数据存储在灵活的json文档中，这意味着可以直接得到从文档到文档的数据、结构等。
几十年来，关系型数据库已经成为企业应用程序的基础，自从MySQL在1995年发布以来，它已经成为一种受欢迎并且廉价的选择。然而随着近年来数据量和数据的不断激增，非关系数据库技术如MongoDB应运而生，以满足新应用的需求。 MongoDB用于新的应用程序，以及扩充或替换现有的关系型基础设施（关系型数据库）。
本文介绍了如何在大数据GIS应用中利用SuperMap iObjects Java for Spark实现分布式空间大数据处理和分析，包括空间数据索引、空间数据复制、空间数据连接、空间数据聚合等。通过这些功能，用户可以方便地对空间大数据进行预处理、分析、可视化，从而为城市规划、公共安全、环境保护等领域提供有价值的决策支持。
在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜索和读取性能，而 ElasticSearch 会受到影响。
最初接触MongoDB是为了存储轨迹大数据，因其较早很好地支持了地理空间的索引。MongoDB采用文档式的存储方式，以对象或JSON存储数据；它可以将热点数据加载到内存，查询性能很高；MongoDB的集群分片功能使其具有了非常好的扩展性。车辆轨迹数据实时更新，几百万辆车不出几个月就能达到TB级别的数据量，MySQL在单表超过500万后，性能就会急剧下降；回放车辆轨迹的应用场景要求较低的延迟，如果用OLAP等分析性数据库，比如Hive，Druid等，延迟响应一般达不到毫秒级，而MongoDB响应延迟能控制在10毫秒以下，另一方面MongoDB对地理空间索引做了大量的优化，因此MongoDB成了我们的最佳选择。
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