早已久仰NoSQL的大名，知道它相对有关系型数据库，有很多的优点，只是一直没有时间来研究这个东西。所以借这个项目，对Mongodb进行了一次深入了解。
如标题，一个零基础的人，是怎么变成web全栈开发的？我们的0621零基础班经过了以下步骤，
一、快速通道 1.1 名词解释 Schema ： 一种以文件形式存储的数据库模型骨架，不具备数据库的操作能力 Model ： 由Schema发布生成的模型，具有抽象属性和行为的数据库操作对 Entity ： 由Model创建的实体，他的操作也会影响数据库 注意： 1.本学习文档采用严格命名方式来区别不同对象，例如： var PersonSchema; //Person的文本属性 var PersonModel; //Person的数据库模型 var Per
为什么需要知道掩盖技术？因为这是一种匿名化数据的方法，这样就可以使用包含敏感或个人信息的数据进行测试或开发。 即使你负责的数据库具有完全的访问控制和安全性，你也可能需要多种数据脱敏技术来支持应用程序。 例如，你可能需要动态脱敏数据以确保应用程序不会暴露不必要的敏感信息。或者，如果您需要对实际生产数据运行测试或开发，而实际生产数据包含个人或敏感信息，则可能需要脱敏真实数据。 如果你需要将生产数据推到一个安全性较低的环境，你也需要进行数据脱敏技术，为了分发报告或者分析相应的数据，并且必须保留报告所需要的基础数据
在本系列中，我们将构建一个基于NodeJS微服务，并使用Docker Swarm集群进行部署。
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。
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。
MongoDB Compass 是 MongoDB 官网开发及提供的 MongoDB GUI（图形化用户界面）管理工具。它能以视觉化的方式探索数据、在数秒内运行即时查询、创建数据库及管理集合和文档、与数据交换实现 CRUD 功能、查看和优化查询性能、构建地理查询等。让你能在索引、文档验证等方面作出更合理的决策。提供 Linux、Mac 及 Windows 版本。
现在假设我们想把看到的每一只猫都用数据库给记录下来，即每只猫都是一条document（数据行）。
传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心 解释：“三高”需求：
前段时间因为团队调整，大部分时间放在了团队上，这系列的更新又耽误了一下。但既然承诺持久更新，那就不会落下，今天开始继续更新这部分的内容！
如果前面有两条路，一条很长，但是能很平稳的走到终点，另一条需要飞檐走壁，但很快就能到终点。你跟混子说，让他走平稳的长路，但他不会听你的，他自以为自己可以飞檐走壁，结果不仅自己摔了，还把路给炸了。但用Java，在语言层面限制他只能走平稳的长路，让他没有办法做其它选择。这样对项目来说最安全。
本节中的内容来自对uniCloud官方文档的重新梳理，为了让本课程的学习曲线更加平缓，仅保留我认为对本课程有用的部分。
过去几年，使用NoSQL数据库的网站和应用数量激增。 MongoDB无处不在。 现代网络如何偏离传统的基于SQL的数据库确实令人着迷。 MongoDB和其他NoSQL数据库在存储和检索数据方面有一种新方法。 那么让我们来看看MongoDB与MySQL不同的一些关键因素。
术语MEAN最初由Valeri Karpov创造，该术语源自每个组件的第一个字母。Valeri在这篇博客文章中定义了MEAN ，其中他给出了选择在MEAN堆栈的帮助下开发JavaScript应用程序的一些动机：
【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
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 本文福利 · 分享有奖 为了感谢本公众号读者的支持，将本文章转发到朋友圈集赞满10个，就可获得社区定制马克杯套盒1份！ 社区根据发送截图时间先后的前 10 名用户进行发放（每个 ID 仅参与一次哦~) 扫描文末二维码或添加小助手微信小芒果（ID：mongoingcom）凭截图领取~ 注：活动截至时间：9 月 9 日18：00 ---- 一、MongoDB 使用规范与限制 MongoDB 灵活文档的优势 灵活库/集合命名及字段增减 同一字段可存储不
相信很多同学对MongoDB这个非关系型数据库都应该挺熟悉的，在一些高性能、动态扩缩容、高可用、海量数据存储、数据价值较低、高扩展的业务场景下MongoDB可能是我们的首选，因为MongoDB通常能让我们以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）。接下来的一个月博主将会从基础出发，编写一个关于使用MongoDB从入门到实战的相关教程，该项目后端使用的是.NET7、前端页面使用Blazor、使用MongoDB存储数据，更多相关内容大家可以看目录中的MongoDB从入门到实战的相关教程。该系列教程可作为.NET Core入门项目进行学习，感兴趣的小伙伴可以关注博主和我一起学习共同进步。
传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。 解释：“三高”需求：
MongoDB 是基于分布式文件存储的数据库，由 C++语言编写，专为 WEB 应用提供可扩展性、高性能和高可用性的数据存储解决方案。它可以从单服务器部署扩展到大型、复杂的多数据中心架构。利用内存计算的优势，MongoDB 能够提供高性能的数据读写操作。MongoDB 的本地复制和自动故障转移功能让应用程序具有企业级的可靠性和操作灵活性。
MongoDB 将文档存储在集合中，集合类似于关系数据库中的表，除了集合之外，MongoDB还支持：
一、特点 学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？ 传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库，我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
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。
前言：回顾前面零零碎碎写的三篇挂着Nodejs学习笔记的文章，着实有点名不副实，当然，这篇可能还是要继续走着离主线越走越远的路子，从简短的介绍什么是Nodejs，到如何寻找一个可以调试的Nodejs IDE再到未爬先走的搭建一个小小的nodejs application，一直都是贯彻“学习笔记”的精神，想到哪写到哪，遇到什么问题就去解决并记录。如果你不幸读到本笔记，还请记住这是一系列形散神不散的学习笔记！！！ 好了，每次不扯几句感觉没法开场似的。本篇形散于要穿插如何利用github管理自己的代码，而神不
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）。
一个基于分布式的文件存储数据库，旨在简化开发和扩展。属于NoSQL数据库，由C++语言编写，为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
摘要：本系统旨在设计一款基于MVC的web系统，以产品经理和项目经理为目标用户，针对EXCEL表格统计软件的不足，提出一套轻量级、易操作的解决方案，搭建了一个存储在云端的项目资源管理网站。系统围绕企业中人与项目这两个资源该如何搭配这个主题，提供了项目资源的编辑与统计服务等定制的项目管理功能，能够让管理人员在网页上管理员工与项目之间的工时安排，编辑、统计每个项目对每个部门的资源需求以及每个部门给每个项目提供的人力资源数等具体功能。本系统以material design为UI主题，以SPA应用程序为设计模式，以函数式编程为代码风格，实现一个高可用，易扩展的网站。
今天给大家介绍一款功能强大的高级中间人攻击工具，该工具名叫Injectify，而这款工具将可以帮助我们轻松地对目标网站进行渗透测试。 Injectify是一款基于现代Web开发的中间人攻击工具，该工具
创业者们似乎有这样一个共识：初创公司应尽快推出MVP(最简可行产品)而不应该把扩展性这样的细节放在心上。总是有人给我说推产品是最高的也实际上是唯一的目标，扩展性这样的问题可以先停留在计划书和PPT上。他们认为在验证产品的市场接受度和融到钱之前搞什么扩展性纯粹是浪费时间。然而这种认识并不正确，而且最近Pokémon GO(宠物小精灵/口袋妖怪GO)的流行又给我们上了一课。 Jonathan Zarra为Pokémon GO开发的聊天应用GoChat只用了5天时间注册用户数就达到了100万。他确实抓住了一个发财
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
【IT168 资讯】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，深受企业的偏爱。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
做过 Java EE 开发的朋友对 Spring 框架应该很熟悉了，它全面的功能和优秀的设计是得以广泛流行的原因。它通过灵活使用控制反转、依赖注入和面向切面编程等设计理念，极大的规范了大型应用的架构，降低了模块之间的耦合度，从而提升了应用的开发效率。在 NodeJS 的世界里，也存在一个全面借鉴 Spring 设计思想的框架，它在 github 上有将近 2w 的 star，npm 的周下载量超过 11w，它就是本文要介绍的 NestJS。
访问日志 HTTP连接管理器和tcp代理支持具有以下功能的可扩展访问日志记录： 每个连接管理器或tcp代理的任意数量的访问日志。 异步IO刷新架构。 访问日志记录不会阻塞主要的网络处理线程。 可定制的访问日志格式使用预定义的字段以及任意的HTTP请求和响应头。 可自定义的访问日志过滤器，允许将不同类型的请求和响应写入不同的访问日志。 访问日志配置。 MongoDB Envoy支持具有以下功能的网络级别MongoDB嗅探过滤器： MongoDB格式的BSON解析器。 详细的MongoDB查询/操作统计信息
传统的关系型数据库(如MySQL) ，在数据操作的"三高需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。 解释:“三高”需求: ●High performance -对数据库并发读写的需求。 ●Huge Storage -对海量数据的高效率存储和访问的需求。 ●High Scalability & High Availability-对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
近期MongoDB在Hack News上是频繁中枪。许多人更是声称恨上了MongoDB，David mytton就在他的博客中揭露了MongoDB许多现存问题。然而恨的人有之偏爱的也同样很多，作为回击：Russell Smith带来了多年工作经验的总结。Russell Smith曾担任Ops和大型网站缩放顾问并且帮助过Guardian、Experian等多家公司，MongoDB London User Group的联合创始人。作为MongoDB Master（MongoDB官方认可的MongoDB核心贡献者
waterline和Sails.js同一团队开发，支持几乎所有的主流数据库,是nodejs下一款非常强大的orm，可以显著提升开发效率 一.waterline支持的数据库 二.waterline的配置
是的。MongoDB Atlas是一种云托管的数据库即服务。有关更多信息，请访问MongoDB Atlas文档。
MongoDB是一个基于分布式文档存储的非关系型数据库系统，使用C++语言编写，采用一种类似json的数据结构BSON存储。它是由字段和值对组成的数据结构。可以应用于大量数据的存储。MongoDB是一种最像关系型数据库的非关系型数据，也可以支持索引等功能。
3-3 Mysql 和 Sequelize 1 学习这节之前，先将代码clone到本地，代码地址：https://github.com/liugezhou/lego_node_server
《「一起学」》系别终于启动了，这个系列我主要会「按照我学习的思路」，给大家更新一下，为的是「学习方法和思路」，当然重要的还有知识，以及 moon 平常是怎么学习一个新的技术的
journaling会激活额外的内存映射文件。这将进一步抑制32位版本上的数据库大小。因此，现在journaling在32位系统上默认是禁用的。
这里第一句话很关键，文档上说，mongoDB 是一个「文档型数据库，旨在简化开发和扩展」。
上篇文章我们介绍了MongoDB的最基本的增删改查操作，也介绍了一些基础的概念，MongoDB中每条记录称作一个文档，这个文档和我们平时用的JSON有点像，但也不完全一样。JSON是一种轻量级的数据交换格式。简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言，JSON易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率，但是JSON也有它的局限性，比如它只有null、布尔、数字、字符串、数组和对象这几种数据类型，没有日期类型，只有一种数字类型，无法区分浮点数和整数，也没法表示正则表达式或者
MongoDB由C/C++开发，是一种强大、灵活、可扩展的数据存储方式。它扩展了关系型数据库的众多有用功能，例如：辅助索引、范围查询和排序。MongoDB还内置了对MapReduce式聚合的支持，以及对地里空间索引的支持。
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