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。
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原标题：Spring Data MongoDB参考文档二(内容来源：Spring中国教育管理中心）
这已经是我们用Kubernetes搭建便携式开发环境的第三篇文章了，前两篇文章我们分别在本地的Kubernetes集群上做了什么呢？第一篇文章我们在搭建了一个Etcd集群，由于Etcd没有什么好的管理客户端还搭建了一个Etcd的Web UI客户端。第二篇文章我们搭建了一个单点的MySQL服务和Redis服务，如果想不起来的同学可以翻看前面的两篇文章：
由于golang不像java一样有一个统一的编码模式，所以我们和其他团队一样，采用了 Go 面向包的设计和架构分层这篇文章介绍的一些理论，然后再结合以往的项目经验来进行分包：
本文作者：neonliu，腾讯 CSIG 开发工程师 neon 是鹅厂的一位资深后台开发工程师，多年工作下来他总结了很多效率神器，今天分享给大家。 一. 开发工具 1)sql2go 用于将 sql 语句转换为 golang 的 struct. 使用 ddl 语句即可。 例如对于创建表的语句: show create table xxx. 将输出的语句，直接粘贴进去就行。 http://stming.cn/tool/sql2go.html 2)toml2go 用于将编码后的 toml 文本转换问 gol
本文作者：neonliu，腾讯 CSIG 开发工程师 neon 是鹅厂的一位资深后台开发工程师，多年工作下来他总结了很多效率神器，今天分享给大家。 一. 开发工具 1)sql2go 用于将 sql 语句转换为 golang 的 struct. 使用 ddl 语句即可。 例如对于创建表的语句: show create table xxx. 将输出的语句，直接粘贴进去就行。 http://stming.cn/tool/sql2go.html 2)toml2go 用于将编码后的 toml 文本转换问 golan
示例：db.User.update({name:"lucy"}, {$set:{age:100, sex:0}})
自开源以来，Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。随着更多新鲜力量涌入社区，在和社区成员讨论共创的过程中，我们也意识到在基础文档之外，一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解技术文档，真正实现快速上手、深度参与，即刻开启实时数据新体验，我们同步启动了 Tapdata 功能特性及操作演示系列教程。 以下，为本教程的第一弹内容——零基础快速上手实践，细致分享了从源码编译和启动服务到如何新建数据源，再到如何做数据源之间的数据同步的启动部署及常见功能演示，主要任务包括：
在我们后端开发中，必不可少的是接口的交接，有很多种方式，常见的就是swagger，不过这个侵入性太强了。还有就是接口文档的框架，比如今天小编带大家一起搭建的yapi，在公司还是挺常见的！ 今天小编就大家从搭建到使用，详细的教学一波哈！！
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库，它具有高性能，高可用性，自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展数据库
子域名收集这个路子真的是被玩烂了，花样百出、工具没有八百也有一千，无非是爆破、爬、调用搜索引擎之类，有资源的大厂有自己的dns库，但是这些在我眼里真的都很low。
12月的第一天，祝所有小伙伴儿的12月都能够被温柔以待。 能在学校悠哉写推送的日子所剩不多了，为了珍惜剩下所剩不多的推送机会，打算12月写一些实践性强一些的内容，比如数据库（包括关系型的和noSQL）。 前段时间一直在探索数据抓取的内容，那么现在问题来了，抓完数据如何存储呢？ 保存成本地文件是一种方案，但是借助关系型数据库或者noSQL数据库，我们可以给自己获取的数据提供一个更为理想的安身之所。 今天这一篇粗浅的聊一聊非结构化数据存储，以及R语言和Python与mongoDB之间的通讯。 写这一篇是因为之
之前360出的那个mongodb数据同步工具比较老，对于3.X版本的mongodb支持不太好。
API 接口自然是要获取传过来的数据，不同接口要获取的数据自然也不一样，如果不做特殊处理，必然是每个接口都有一堆功能重复的从 request 里获取参数的代码。
虽然MongoDB给了我们很多驱动可以用，但是都没有mongodb的shell来的方便。 就比如说最近需要做的DBRef嵌套类型的数据要做CRUD如果使用mog驱动的话会非常麻烦。 因此我们这里来做个试验，首先给test数据库添加初始化数据添加Server-side script 以及测试 mongo 添加数据 db.people.insert({"_id":"test","phone","233333"}) //输入原始数据 // 数据库修改函数 // update之后返回修改后的数据。 people
本小章节，主要还是总结下上面两讲的操作，并实现下复杂查询的小案例。那么没装 MongoDB 的可以进行下面的安装流程。
MongoDB相对于RDBMS的优势 模式少 -MongoDB是一个文档数据库，其中一个集合包含不同的文档。一个文档之间的字段数，内容和文档大小可能会有所不同。 单个对象的结构清晰。 没有复杂的联接。 深入的查询能力。MongoDB支持使用与SQL几乎一样强大的基于文档的查询语言对文档进行动态查询。 sql Tuning(优化) 易于扩展 不需要将应用程序对象转换/映射到数据库对象。 使用内部存储器存储（窗口式）工作集，从而可以更快地访问数据 RDBMS:关系数据库管理系统 为什么要使用MongoDB 面
上一讲用 Map 数据结构内存式存储了数据。这样数据就不会持久化，本文我们用 MongoDB 来实现 WebFlux 对数据源的操作。
使用这种方式mock方法的话，有个很不好的地方就是，所有的运行时入参必须完全一样。
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。
在 Golang 语言中，接口类型定义了一组方法签名，接口类型的值可以保存实现了这些方法的任何值。
什么是MongoDB 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。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。 Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 特点 高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引
mongoDB是目前比较流行的一个基于分布式文件存储的数据库，它是一个介于关系数据库和非关系数据库(NoSQL)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。
如果上面代码执行时报格式错误，请在Windwos下使用Notepad++转换为Unix格式即可，具体操作如下：
近期在生产环境中碰到MongoDB数据库备份问题，所以整理了一下脚本，大家拿去尽管享用。
在 Go 语言中，struct 是一种常见的数据类型，它可以用来表示复杂的数据结构。在 struct 中，我们可以定义多个字段，每个字段可以有不同的类型和名称。
mongodb官方没有关于go的mongo的驱动，因此只能使用第三方驱动，mgo就是使用最多的一种。
在开发中，我们很容易通过docker启动一个普通的mongodb数据库服务。但是有时候为了保持与线上环境一致，或者为了利用mongodb副本集的某些特性，我们需要在本地部署mongodb副本集。副本集往往需要启动多个mongodb服务作为副本集成员，而通常用于开发的笔记本资源比较有限。鉴于此，官方文档给了解决办法，可以直接将一个单节点mongodb服务转换为单节点副本集https://www.mongodb.com/docs/manual/tutorial/convert-standalone-to-replica-set/，本片文章的背景就是在golang中开发，操作mongo开启事务后报错：
MongoDB内核代码中提供有完善的gotool工具，这些开源工具作用主要有：数据导出及恢复(mongodump、mongorestore、mongoexport、mongoimport)工具、客户端shell链接工具(mongo)、IO测试工具(mongoperf)、流量qps/时延等监控统计工具(mongostat、mongotop)。
网址：https://www.mongodb.com/try/download/community
持久化 程序可以定义为算法+数据。算法是我们的代码逻辑，代码逻辑处理数据。数据的存在形式并不单一，可以存在数据库，文件。无论存在什么地方，处理数据的时候都需要把数据读入内存。如果直接存在内存中，不就可以可以直接读了么？的确，数据可以存在内存中。涉及数据存储的的过程称之为持久化。下面golang中的数据持久化做简单的介绍。主要包括内存存储，文件存储和数据库存储。 内存存储 所谓内存存储，即定义一些数据结构，数组切片，图或者其他自定义结构，把需要持久化的数据存储在这些数据结构中。使用数据的时候可以直接操作这些结
原标题：Spring Data MongoDB参考文档(内容来源：Spring中国教育管理中心）
MongoDB数据库是现在使用较为广泛的数据库，但是使用它都是需要一定的应用环境，在实际的开发环境之中，传统的关系型数据库依然是使用的主体，因为这样的数据属于结构化数据，而MongoDB这样的NOSQL数据库只是一个辅助，与Node.JS结合的时候它就是主力。
Elasticsearch有助于对数据进行全文搜索，而MongoDB则擅长存储数据。使用MongoDB存储数据和使用Elasticsearch进行搜索是一种常见的体系结构。
俗话说卖钱不卖钱，摊摊儿要扯圆，甭管怎样，我们先建立一个标准的golang项目，来访问数据库。
数据库，网站系统最重要的部分之一，它好比一个人的大脑，可以记下开发者们想让它记下任何的事情，而且它比人脑更可靠更精准。
基础环境沿用之前的环境，只是增加了MongoDB（非关系型数据库）和PyMongo（Python 的 MongoDB 连接库），默认我认为大家都已经安装好并启动 了MongoDB 服务。
在搭建完Hadoop集群后，我们可以基于HDFS做一些离线计算。然而HDFS毕竟是基于文件的系统，所以当我们存储的数据要兼顾一些线上业务访问的时候（如接入层/推荐引擎的实时用户画像查询）就显得比较捉急了。HDFS查询读取没有索引，至少也是分钟级的，此时要是把支持高并发的数据库与Hadoop直接对接，岂不美哉？
一、前言 MongoDB是最为流行的开源文档数据库之一。Spring Data MongoDB提供了三种方式在Spring应用中使用MongoDB： 通过注解实现对象-文档映射； 使用MongoTemplate实现基于模板的数据库访问； 自动化的运行时Repository生成功能。 二、集成实现 启用MongoDB 为了有效的使用Spring Data MongoDB，我们需要在Spring配置中添加几个必要的bean。首先，我们需要配置MongoClient，用它来创建Mongo实例，以便于访
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。
ETL（Extract, Transform, Load）是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论，它主要用于从各种不同的数据源中提取数据，经过一系列的处理和转换，最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例，包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。
clojure macro宏在运行之前机械展开，定义宏相当于给语言增加新特性，写宏的*原则*：
这两天在工作中被Mongo集合存储给整得头大，当然也是我的认知太浅，所以下面我来分享下我所遇到的这个问题希望有大佬能给出更好的解决方案，
随着数据量的不断上涨，项目需要快速处理数据成为了第一要务，对于数据统计的严格性要求不高。
Golang在京东列表页实践总结 作者：张洪涛 10余年软件开发和设计经验，曾就职于搜狐、搜狗、前matrixjoy公司联合创始人、甘普科技CTO。 目前线上状态 基于搜索实现； 全量数据，搜索结果不理想； 接口响应时间长，影响了用户体验； 没法针对数据做二次优化； 转化率相对较低； 基于以上原因，需要做出改变，所以就需要对老进行重构，如下 重构版本 非全量数据，线下异步根据数据模型进行进行筛选部分最优数据； 要求时时过滤计算，接口相应时间要快，保证用户体验； 数据进行优化，提高转换率，提搞GMV； 为何选
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