与传统的表格（或SQL）数据库相比，NoSQL数据库为软件开发人员和其他用户提供了更高的运行速度和更高的灵活性。
我是 FactGem 的首席技术官 Clark Richey。FactGem 是一家小公司。 在这里我想说一说我们是怎么开始接触数据库技术的，然后我们做出了哪些改变，我们还需要做出哪些决定，哪些东西影响了我们的决策流程。我还会介绍我们调查研究过的各种数据库和技术，以及我们在使用 Neo4j 过程中发现的一些最佳做法和最差做法。 2014 年夏天之后，很多事情都发生了变化，我也会对我们在这段时期测试的各种数据库做出一个仔细的评估。 选择数据库 关系数据库 最初，我们的创始人准备把数千份不同的文件放在一起，用
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
本文介绍了如何使用Pentaho Data Integration (Kettle) 和Pentaho Business Intelligence (Kibana)实现大数据的加载、转换、分析和可视化。首先介绍了如何使用Kettle从多个数据源加载数据，然后介绍了如何使用Kibana进行数据转换、分析和可视化。最后介绍了如何使用Kettle和Kibana进行大数据处理，包括数据转换、数据清洗、数据集成和数据可视化等。
传统关系型数据库在诞生之时并未考虑到如今如火如荼的移动、社交以及大数据负载类型，同时也并不适合处理极端规模处理任务。不过大家不必担心，十六家专业企业已经为我们带来他们各自的次世代NoSQL与NewSQL选项。
云计算现正是当今IT界的宠儿，但安全方面的担忧仍是企业迟迟未肯采纳的原因。这些顶级安全技巧可以帮助IT团队快速热身，熟悉这项科技。 没人否认云计算的这些优点，灵活性，可扩展性和按使用付费，但许多人仍为了它是否能给敏感数据提供足够安全的环境而争论不休。云数据安全在IT界是个炙手 可热的话题；有些人相信云比本地环境更安全，但却有另一方持完全相反的看法。有鉴于云的复杂性，这个安全性的辩论不是只有对或错那么简单。但有件事是肯定 的，无论是公有，私有或混合云，安全性是无法回避的问题。而企业们必须为了保护他们的环境出一
作为全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，Gartner报告非常值得从业者研究学习。从中我们可以了解到更多行业、产品、技术发展趋势。近日，数据库领域的重磅报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》悄然出炉。作为数据库领域的重要组成部分，云数据库近些年来发展迅速。2020年，Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database。从2020年的数据来看，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，且贡献了增长市场的9成以上份额。据Gartner预测，到2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。可以说，云数据库代表着数据库行业的未来。本文将尝试从多角度加以分析，窥视云数据库2021发展变化。文中仅代表个人观点，如有偏颇，欢迎指正。
作者：薛菲 审稿：张远园 Aileen 写在前面 这篇是小白学数据系列的NoSQL数据库的第二篇：进阶篇。数据分析方向的从业人员可以从中获取数据仓库软件市场的现状和分析，以增加自己的知识储备，为可能的技术转型打基础。而工程师可以找到关于NoSQL主流产品的分析介绍以及选择数据库的一些准则。NoSQL不是万能药，采用技术最好不要跟风，选择适合自己数据和应用的才是最好的哟~没有看过NoSQL基础篇的读者可以在文末的历史文章回顾中找到。 小白问：上次问了NoSQL，SQL的区别，好像有点忘了，我们可以温故而知
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本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而，NoSQL数据库也存在一些局限性，如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来，数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术，以满足不断变化的业务需求。"，"author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
Tableau是一款优秀的数据可视化分析软件，这几天安装之后，感觉它不仅可以实现对各种数据的可视化绘制操作，并支持多个视图按照故事进行组织，同时具有强大的数据连接操作。支持各种数据源。当然最强大的肯定还是它的server版，可以实现与desktop版的无缝对接。
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
这篇文章是关于GraphTech生态系统的3篇文章的一部分，截至2019年。这是第一部分。它涵盖了图形数据库环境。第三部分是图形可视化工具。
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1.面向操作的关系型数据库 典型性应用领域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型电商 数据储存方法:表格 流行厂商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL 优点：完善的生态环境保护，事务保证/数据一致性 缺点：严苛的数据模型界定，数据库拓展限制，和非结构型的结合应用较难。
https://baike.baidu.com/item/%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F
PDF 已迅速成为跨各种平台共享和分发文档的首选格式，它作为一种数据来源，常见于公司的各种报告和报表中。为了能更好地分析、处理这些数据信息，我们需要检测和提取 PDF 中的数据，并将其转换为可用且有意义的格式。而数据提取的 PDF SDK，可以集成在应用程序或内部系统中，能更加有效地提高用户的工作效率，帮助用户做出更好的数据分析和运营决策。
上一个接口返回的token作为下个接口的入参，除了前面一篇讲到的用json提取器提取，也可以用正则提取。 json提取器只能提取json格式的数据，正则可以匹配任意的返回。
情景：在写小的脚本时，我们如果不需要输出到文件，也许只是想在终端中显示信息，这时可以尝试改变输出文字的颜色和样式，突出显示或者只是想秀一下。
有很多时候你会想用Python从PDF中提取数据，然后将其导出成其他格式。不幸的是，并没有多少Python包可以很好的执行这部分工作。在这篇贴子中，我们将探讨多个不同的Python包，并学习如何从PDF中提取某些图片。尽管在Python中没有一个完整的解决方案，你还是应该能够运用这里的技能开始上手。提取出想要的数据之后，我们还将研究如何将数据导出成其他格式。
通过"察看结果树"来查看服务器处理请求之后的返回结果，分析是否存在问题. 当我们测试接口功能的时候，通常只关注到了查看取样器结果、请求及响应数据这3个部分。但"察看结果树"界面还有很多其他功能，你知道吗？
mysql中json函数： 方法 函数 描述 补充 创建json json_array 创建json数组 json_object 创建json对象 json_quote 将json转成json字符串类型 查询json json_contains 判断是否包含某个json值 json_contains_path 判断某个路径下是否包json值 json_extract 提取json值 column->path json_extract的简洁写法，MySQL 5.7.9开始支持 json_k
"At the end of the day, we can endure much more than we think we can.—— Frida Kahlo"
在早期的 MySQL 版本中，开发者通常将 JSON 数据以字符串的形式存储在数据库中，这导致了查询效率低下和数据处理复杂。为了解决这个问题，MySQL 8 引入了原生的 JSON 数据类型，允许我们以结构化的方式存储和查询 JSON 数据。
下图总结了主要程序包，希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时，能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。（限于篇幅，本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容，如果你有兴趣，可以继续关注大数据后续文章。）
Reddit 是一个非常受欢迎的分享社交新闻聚合网站，用户可以在上面发布和内容。我们的目标是抓取 Reddit 首页的数据 JSON，以便进一步分析和使用。
值提取是一个非常流行的编程概念，它用于各种操作。但是，从 JSON 响应中提取值是一个完全不同的概念。它帮助我们构建逻辑并在复杂数据集中定位特定值。本文将介绍可用于从 JSON 响应中提取单个值的各种方法。在开始值提取之前，让我们重点了解 JSON 响应的含义。
欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，回复“翻译”和“志愿者”了解详情。 “金融与商业”专栏诚招：如果您是专业人士并愿意与大家分享，请后台留言，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。 大数据文摘翻译作品 作者：Matthew Finnegan 翻译：卞峥 校对：吴涤 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 MarkLogic软件也将通过语义解析来识别市场操作 JP摩根通过将关系型数据库切换成NoSQL数据库系统，来降低其金融衍生品处理系统的
JSON 和 XML 一、JSON 1.什么是JSON JSON是一种轻量级的数据格式，一般用于数据交互 服务器返回给客户端的数据，一般都是JSON格式或者XML格式（文件下载除外） 2.JSON的格式很像OC中的字典和数组 {"name" : "jack", "age" : 10} {"names" : ["jack", "rose", "jim"]} 标准JSON格式的注意点：key必须用双引号 要想从JSON中挖掘出具体数据，得对JSON进行解析 JSON OC 大括号{} NSDictionary
拉勾网作为中国领先的互联网招聘平台，汇集了丰富的职位信息，对于求职者和人力资源专业人士来说是一个宝贵的数据源。通过编写网络爬虫程序，我们可以自动化地收集这些信息，为求职决策和市场研究提供数据支持。Node.js以其非阻塞I/O和事件驱动的特性，成为实现这一目标的理想选择。
参考：https://www.cnblogs.com/qmfsun/p/4902534.html
随着科技的不断发展，人工智能（AI）在各个领域都发挥着重要的作用。其中，文档智能（ Document AI ）在金融、医疗、教育、保险、能源、物流等多个行业均有不同类型的应用，为PDF文档处理带来了极大的便利和效率提升。
数据量无比庞大，为了从这些数据中挖掘出意义，我们需要搜集，储存数据，并创造应用程序分析这些数据。我们曾经讨论过当今最成功的大数据公司 Palantir , 以及这个价值 200 亿美元的公司是如何独占鳌头的。然而事实上，研究大数据的公司不计其数。以下是 Firstmark 所描述的「大数据概貌」。
现在很多接口的登录是返回一个json数据，token值在返回的json里面，在jmeter里面也可以直接提取json里面的值。 上一个接口返回的token作为下个接口的入参。
默认做接口测试前，已经给出明确的接口文档（如，http://test.nnzhp.cn/wiki/index.php?doc-view-59）；本地配好了JMeter 3.x的运行环境； 打开JMet
一、jsonpath JsonPath是使用一种简单的方法来提取给定JSON文档的部分内容。 在我们做接口测试时，现在最流行的数据格式就是json格式的， 当碰到复杂json格式时，我们可以使用jso
今天这篇文章是今年最后一篇文章了，因此也是一篇非常有用的技术文章，你可以现在只了解一下并进行收藏，等你需要用到的时候再拿出来看一看，这样就好了。
关于MSIDump MSIDump是一款功能强大的恶意MSI安装包安全分析工具，该工具还支持提取文件、数据流、二进制数据，并结合YARA扫描器来执行安全分析任务。 在启用了宏的Office文档上，我们可以快速使用oletools mraptor工具来判断哪一个文档是恶意文档。如果你想要进一步对其分析，我们还可以引入oletools olevba或oledump工具。 但如果你想要解析恶意MSI文件，到目前为止，我们可以信赖且能够可靠运行的就只有一个lessmsi工具，不过lessmsi并没有实现下列功能
Amazon Textract 是 Amazon 推出的一项机器学习服务，可将扫描文档、PDF 和图像中的文本、手写文字提取到文本文档中，然后可以将其存储在任何类型的存储服务中，例如 DynamoDB、s3 等。
在之前分享中，给大家介绍过一篇：如何快速审核接口返回值全部字段解决方案，详见原文：接口自动化测试，一键快速校验接口返回值全部字段 。当时，提到解决这类问题，市面上常见的解决方案有两种：
随着电子商务的飞速发展，对电商平台的数据需求越来越高。对于商家而言，实时获取商品数据是关键。淘宝和天猫作为中国最大的电商平台，提供了丰富的API接口，其中包括按关键字搜索商品API。本文将详细介绍如何使用淘宝/天猫提供的API接口实现按关键字搜索商品数据的实时获取，并给出具体的代码示例。
函数是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着，这一段程序或代码在 MySQL 中已经给我们提供了，我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。
现在的iOS在跟服务器进行交互式，采取的常用数据格式是XML和JSON，而今天就探讨一个JSON解析框架 —— MJExtension。
随着现在直播的兴起，主播这个职业逐渐走入人们的视野。越来越多有颜值、有才艺的人纷纷加入到主播这个行业。但是主播最难熬的就是前期粉丝的积累，粉丝多人气就高。
Marker 能够将 PDF、EPUB 和 MOBI 文件转换为 Markdown 格式。它比 nougat 快 10 倍，在大多数文档上更准确，并且具有较低的错误风险。
之前我们已经详细讨论了如何使用BeautifulSoup这个强大的工具来解析HTML页面，另外还介绍了利用在线工具来抓取HTTP请求以获取数据的方法。在今天的学习中，我们将继续探讨另一种常见的网络爬虫技巧：XPath。XPath是一种用于定位和选择XML文档中特定部分的语言，虽然它最初是为XML设计的，但同样适用于HTML文档的解析。
做性能测试之前要对Jmeter有一定的了解，本文通过案例，帮大家快速上手Jmeter。如果你已经在用，那么可以忽略。
在Lucene中索引文档时，原始字段信息经过分词、转换处理后形成倒排索引，而原始内容本身并不直接保留。因此，为了检索时能够获取到字段的原始值，我们需要依赖额外的数据结构。Lucene提供了两种解决方案：Stored Field和doc_values。
近日，InfoWorld的一篇报道对于Garnter的数据库市场分析报告做了解读：数据库市场中甲骨文、微软和IBM依然位列市场份额的前三强，而众多NoSQL虽然在媒体和业内常常占据绝对版面，但似乎“叫好但不够太叫座”——MongoDB、Cassandra、Basho、Couchbase、MarkLogic等凑在一起仅占数据库市场整体的8%左右。 对于NoSQL能否击溃传统关系数据库，市场的评论似乎总是一边倒的乐观，如果非要给这个市场超越加上一个期限，各方主流评论似乎也在越缩越小。但现实是关系数据库和NoSQ
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