某日早上八点半，笔者接到客户反馈，门户首页待办访问异常缓慢，经常出现“访问异常，点击重试”。当时直觉告诉我，应该是大量用户高并发访问 MongoDB 库，导致 MongoDB 库连接池出问题了，因为上线发版时，功能是正常的。
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。 MongoDB 官网地址：https://www.mongodb.com/ MongoDB 官方英文文档：https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB 各平台下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例：MongoDB在圆通速递的应用，作者徐靖。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。
MongoDB连接，使用“username:password@hostname/dbname’”的形式进行连接。 连接本地数据库服务器，端口是默认的。
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
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死，导致数据没有及时计算出来，影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常，双11业务增长几倍，数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
MongoDB 是一个跨平台的，面向文档的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的产品。它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。
有时候不得不感慨一下，系统升级真的是好处多多，不仅让我有机会重构了之前的烂代码，也满足了我积极好学的虚荣心。你看，Redis 入门了、Elasticsearch 入门了，这次又要入门 MongoDB，感觉自己变秃的同时，也变强大了。
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。
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。
UAVStack是一个全维监控与应用运维平台。UAV.Monitor具备监控功能，包含基础监控、应用/服务性能监控、日志监控、业务监控等。在应用监控中，UAV可以根据应用实例画像；其中应用实例组件可以对日志、服务、客户端等进行画像；基于客户端的画像又分为Http、Dubbo、MQ、Kafka、JDBC、Redis、MongoDB等等。
使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档，其中 save 命令可以参照“插入 MongoDB 文档命令”部分。
阶段一 （夯实基础） Java基础语法 学习目标: 1.熟悉Java等基本概念 2.掌握Eclipse/IDEA集成开发工具的安装、配置和应用 3.熟悉Java基本语法、基本类型、运算符和表达式 4.掌握分支、循环逻辑语句、数组等知识的应用 知识点列表: JDK、JRE、JVM基本概念 Java环境搭建和配置 安装和使用Eclipse/IDEA开发环境 Java基本数据类型 变量,运算符,表达式 分支语句,循环语句、
连接： killall mongo mongo --host 127.0.0.1:27017 创建超级管理员 >use admin >db.createUser({ user:"wjb", pwd:"wjb123456", roles:[ { role:"userAdminAnyDatabase", db:"admin" } ] }) Successfully added user: { "user" : "user", "roles" : [ { "role" : "dbOwner", "db" : "mydb" } ] } > 如果 MongoDB 开启了权限模式，并且某一个数据库没有任何用户时，在不验证权限的情况下，可以创建一个用户，当继续创建第二个用户时，会返回错误，若想继续创建用户则必须登录,并且要先进入admin数据库。 PS:roles角色官网中分为built-in roles and user-defined roles Built-In Roles（内置角色）： 1. 数据库用户角色：read、readWrite; 2. 数据库管理角色：dbAdmin、dbOwner、userAdmin； 3. 集群管理角色：clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager； 4. 备份恢复角色：backup、restore； 5. 所有数据库角色：readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase 6. 超级用户角色：root // 这里还有几个角色间接或直接提供了系统超级用户的访问（dbOwner 、userAdmin、userAdminAnyDatabase） 7. 内部角色：__system 创建用户时可以在其数据库中创建，这样不用每次都进入admin数据库登录后再切换。如在数据库"mydb"创建用户"newwjb"。 use admin db.auth("admin","admin") 创建新数据库 use test#创建新数据库 #查看所有数据库，没有看到test，插入一条数据才能看到 db.createUser( { user: "testwjb", pwd: "testwjb", roles: [ { role: "dbOwner", db: "test" } ] } ) db.auth("testwjb","testwjb") db.wjbdb.insert({"name":"iamtest"}) show dbs#此时已看到test数据库 删除数据库 use test#切换当前数据库 db.dropDatabase() robomongo客户端软件连接： 地址：https://robomongo.org/download user: "testwjb",pwd: "testwjb"连接即可
上一章节我们快速的在Docker容器中安装了MongoDB，并且通过Navicat MongoDB可视化管理工具快速的连接、创建数据库、集合以及添加了文档数据源。这一章节我们主要是了解一下在日常工作中MongoDB一些常用的操作命令。
luban-mall 项目脱胎于开源电商项目mall,并在这一开源项目的基础上由鲁班学院以伯乐老师为代表的几位讲师等进行了项目增强和完善。它是基于SpringBoot+MyBatis的电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统
import static org.bson.codecs.configuration.CodecRegistries.fromProviders; import static org.bson.codecs.configuration.CodecRegistries.fromRegistries; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.InputStream; i
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。
前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列：推荐算法理论+新闻推荐实战。本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之MongoDB。MongoDB数据库在该项目中会用来存储画像数据（用户画像、新闻画像），使用MongoDB存储画像的一个主要原因就是方便扩展，因为画像内容可能会随着产品的不断发展而不断的更新。作为算法工程师需要了解常用的MongoDB语法（比如增删改查，排序等），因为在实际的工作可能会从MongoDB中获取用户、新闻画像来构造相关特征。本着这个目的，本文对MongoDB常见的语法及Python操作MongoDB进行了总结，方便大家快速了解。
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 互动有奖！ 为了感谢社区小伙伴一直以来的关注与支持，社区又来发送福利啦~ 100%精选留言喜欢这篇文章的小伙伴们要积极活跃起来！ 社区将会在本文评论下方抽取点赞前5名的评论各赠送社区精美马克杯！ 评论6月24日（周五）18点结束关闭，19点在公众号底部公布幸运用户！ 本次直播分享主要分为五个部分展开： 第一部分：主要介绍 MongoDB 的核心优势； 第二部分：主要总结云上 MongoDB 用户常见的一些问题； 第三部分：介绍腾讯云 MongoDB
最近小编时常会收到一些用户的后台留言，比如：“面试”、“2020”、“2020 Java”、“面试题”等等，追溯了下源头，原来就是几周前发布的《Java面试题大全2020版》作祟，在此我也跟大家再说下，需要完整版JAVA面试题大全的，大家可以后台留言以下关键词：“2020版JAVA”、“2020”、“面试题”、“2020 java” （之前关键词过于复杂，发现大家也懒得写
码匠是一款面向开发者的低代码平台，它可以帮助企业快速构建和部署应用程序，提高业务流程的自动化和数字化水平。在码匠平台上，数据源是一个重要的组成部分，它提供了丰富的数据连接和数据处理功能，能帮助用户轻松地获取和管理各种数据。本篇文章将为大家详细介绍码匠所支持的数据源。
应用程序开发在一个不断变化的环境中进行。用户期望应用程序能够适应迅速变化的业务需求，并在应用程序演化时进行即时更新。所有这些意味着当应用程序发展时，开发人员需要具备最小停机时间或DBA参与的灵活数据持久性机制。关系模型缺乏这种灵活性：表具有静态的“形状”，应用程序更改需要修改表结构（例如添加新列），这通常涉及数据库管理员（DBA）。此外，现有数据可能需要进行修改以适应新的模式。更重要的是，关系方法需要事先设计模式：应用程序的对象（例如“客户订单”）被规范化为存储对象值的表和列。一个应用程序对象通常被规范化为多个表。这意味着现在简单的插入或获取操作需要插入并选择涉及所有参与表的操作，并具有正确的连接条件。开发人员必须理解此映射并使用SQL表达它。
目录[-] Python是开发社区中用于许多不同类型应用的强大编程语言。很多人都知道它是可以处理几乎任何任务的灵活语言。因此，在Python应用中需要一个什么样的与语言本身一样灵活的数据库呢？那就是NoSQL，比如MongoDB。 英文原文:https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python 1、SQL vs NoSQL 如果你不是很熟悉NoSQL这个概念，MongoDB就是一个NoSQL数据库。近几年来它越
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。
无论是哪一种编程语言，基础永远是你不能忽视的部分。以下是比较常出现的十个点，当然最好是全都能熟悉。
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。
作为数据工程师或者数据分析师，经常会跟各种数据打交道，其中，获取数据这一关是无法避免的，下面，我就将自己时常工作中用到的数据连接配置模型分享出来，供大家交流。
在 db-engines 网站上，我们看到，数据库系统的主要市场虽然还是被 Oracle、Mysql、Ms SQL Server 三个关系型数据库所占据，但是 NoSql 的数据库也正在呈现上升态势。 虽然业内传闻的关于 DBA 将死的传言有些过于夸张，但是几个 NoSQL 数据库以其难以替代的优势抢占了很大的一部分市场。
MongoDB 创建数据库 - 格式：use DATABASE_NAME - use ruochen - db创建数据库需要插入一条数据才会在列表中显示 - db.ruochen.insert({'name': '若尘'}) - show dbs 删除数据库 格式：db.dropDatabase() - use ruochen - db.dropDatabase() - show dbs 创建集合 - 格式：db.createCollection(name, options)
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程九(内容来源：Spring中国教育管理中心）
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。
一，准备阶段 MongoDB Connector for spark是的spark操作mongodb数据很简单，这样方便使用spark去分析mongodb数据，sql分析，流式处理，机器学习，图计算。 要求： 1),要有mongodb和spark的基础 2),mongodb要求是2.6以上 3),Spark 1.6.x 4),Scala 2.10.x 使用mongo-spark-connector_2.10 5),Scala 2.11.x 使用mongo-spark-connector_2.11 <depe
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应用提供可护展的高性能数据存储解决方案。 它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有： 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，包含内部对象。 支持查询。 支持复制和故障恢复。 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。 自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言。 文件存储格式为BSON（
任务：应帅气的领导要求，需要监控生产环境mysql和mongo数据库服务。不仅要connect successful还要进行数据交互进一步确认数据库服务正常。
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。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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。
离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于隐语义模型的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于内容的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于物品的协同过滤推荐（相似推荐）
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集，并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外，数据的多样性(va
作者 小溏 原文链接：http://www.cnblogs.com/lihuafengzi/p/8243904.html 作为数据工程师或者数据分析师，经常会跟各种数据打交道，其中，获取数据这一关
前些时候和后台对接，需要用pyspark获取MongoDB、MySQL数据，本文将介绍如何使用PySpark与MongoDB、MySQL进行数据交互。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写。它旨在为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。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源：blog.csdn.net/horses/article/details/89683422 在制作《SQL 入门教程》时，接触到了这款非常强大易用的数据库管理和开发工具：DBeaver，也就是上面这个可爱的小河狸。 DBeaver 是一个基于 Java 开发，免费开源的通用数据库管理和开发工具，使用非常友好的 ASL 协议。可以通过官方网站或者 Github 进行下载。 由于 DBeaver 基于 Java 开发，
话不多，社会我康哥，直接上车，以下为总结的100道面试题及答案详解，题比较多，建议先收藏。 目录 1：Arraylist和Linkedlist的区别？ 2：重载与重写有什么区别？ 3：&和&&有什么区别？ 4：接口和抽象类有什么区别？ 5：写出JDBC操作数据库的步骤？ 6：HashTable和HashMap有什么区别？ 7：创建多线程的方式有几种？分别是什么？线程死锁是如何产生的？如何防止线程死锁现象？ 8：String， StringBuffer， StringBuilder 的区别？ 9：TCP和UD
用户可视化：主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示， 主体采用 AngularJS2 进行实现，部署在 Apache 服务上。（或者可以部署在 Nginx 上） 综合业务服务：主要实现 JavaEE 层面整体的业务逻辑，通过 Spring 进行构建，对接业务需求。部署在 Tomcat 上。 【数据存储部分】 业务数据库：项目采用广泛应用的文档数据库 MongDB 作为主数据库，主要负责平台业务逻辑数据的存储。 搜索服务器：项目采用 ElasticSearch 作为模糊检索服务器，通过利用 ES 强大的匹配查询能力实现基于内容的推荐服务。 缓存数据库：项目采用 Redis 作为缓存数据库，主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。 【离线推荐部分】 离线统计服务：批处理统计性业务采用 Spark Core + Spark SQL 进行实现，实现对指标类数据的统计任务。 离线推荐服务：离线推荐业务采用 Spark Core + Spark MLlib 进行实现，采用 ALS 算法进行实现。 工作调度服务：对于离线推荐部分需要以一定的时间频率对算法进行调度，采用 Azkaban 进行任务的调度。 【实时推荐部分】 日志采集服务：通过利用 Flume-ng 对业务平台中用户对于电影的一次评分行为进行采集，实时发送到 Kafka 集群。 消息缓冲服务：项目采用 Kafka 作为流式数据的缓存组件，接受来自 Flume 的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。 实时推荐服务：项目采用 Spark Streaming 作为实时推荐系统，通过接收 Kafka 中缓存的数据，通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理，并将结果合并更新到 MongoDB 数据库。
redis是一个开源的，先进的 key-value 存储可用于构建高性能的存储解决方案。它支持数据结构有字符串，哈希，列表，集合，带有范围查询的排序集，位图，超文本和具有半径查询的地理空间索引。 NoSQL，Not Only [SQL]，泛指非关系型的数据库。所以redis是一种nosql。敲黑板画重点：redis是一种nosql.
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