数据库对互联网开发的重要性就不必多说了。作为大数据和AI时代的互联网er，如果你还是只懂MySQL，那你可就火星大发了。下面给大家总结下每个互联网er都必须懂的几种数据库产品：
可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实，那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。
作者 ｜ Miloslav Voloskov 译者 ｜ 平川 策划 ｜ 万佳 本文为实现可扩展架构提出了几个原则：使用合适的工具。不要把写入优先和读取优先数据库弄混了。什么东西都配置多份。要实现多份配置，就必须让它们保持无状态。不要让后端完成数据库的工作，那样总是更慢。 可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实，那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。 首先，要针对工作选择合适
本集非常有意思，其中MongoDB 查询引擎的产品经理是吴晓晨，妥妥的中国人，身为一个中国人，为这样世界级的产品有一个中国的产品经理而高兴，说明中国人根本就不差，我们差的是舞台和XX。
上期文章我们聊到了redis。这期我们来说说另一个网红nosql数据库：MongoDB。有这么一个介绍MongoDB的说法是：MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的的数据库，却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等特性，新版本的MongDB甚至还支持事务。听小伙伴说MongoDB不仅功能丰富，而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面，今天我就代替大家来动手进行一下数据库测试，揭开MongoDB的神秘“面纱”。
新浪微博绝对是一个巨大的，实时的语料库！对微博数据爬取和分析，有重大的意义。 比如，现在要调查工商银行的服务态度，就可以抓取微博内容中包含工商银行的微博语料，然后做情感分析，就可以得到用户对银行服务的满意程度。
上期文章我们聊到了Redis，这期我们来说说另一个网红NoSQL数据库——MongoDB。 PS：其他历史测评请直接翻到文末~ 有这么一个介绍MongoDB的说法是：MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的数据库，MongoDB却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等，新版本的MongDB甚至还支持事务。 MongoDB不仅功能丰富，而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面，今天我就代替大家来动手进行一下数据
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中，我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
一般情况下，会考虑到MySQL与MongoDB如何做技术选型的时候，你一定是遇到了类似于非结构化数据JSON的存取难题，否则大家都直接MySQL开始搞起了。
MySQL 是由 Oracle 公司开发，发布和支持的受欢迎的开源关系数据库管理系统（RDBMS Relational Database Management System）。在 WEB 应用方面，MySQL 是最好的 RDBMS。 与其他关系数据库管理系统一样，MySQL 将数据存储在表中，并使用结构化查询语言（SQL）来进行数据库访问。 在 MySQL 中，您可以根据需要预先定义数据库模式，并设置规则来管理表中字段之间的关系。 在 MySQL 中，相关信息可能存储在单独的表中，但通过使用关联查询来关联。通过使用这种方式，使得数据重复量被最小化。
大家好，我叫李晓慧，我没有一页PPT介绍自己，我就自己简单说一下，我以前是一个开发，我感觉很孤独，因为开发的女生很少，我转过两次组，然后一开始做C++开发，后来用C++做后台开发，后来用PHP、JS、Python进行前台开发和运营开发，整个过程我都感觉有点孤独的，后来我转产品经理，之后做的第一个产品是时序数据库，现在马上就要计费了，现在做的是MongoDB，做了产品经历之后，感觉责任很大，toB要多接近客户，今天我感觉来这么多人，我感觉真的是很开心，因为这么近距离跟我已有的客户或者未来要成为我的客户交流。昨天拜访了一个客户，他的业务侧的开发其实是不太强的，主要靠我们的数据库，拜访完之后就感觉责任很大，对于初创公司的话，我们这种数据库团队其实责任还是非常大的，我的心路历程以及自我介绍就这样。
WHY: 原因无它，MongoDB的 BSON格式带来的磁盘空间消耗实在太严重了,将mongodb的数据库文件gzip一把，一般能到原大小的1/10。 mongodb提出的解决办法有以下几个: 定期repaire或Compact，但是repaire带来的性能消耗实在太大，repaire或compact的时候插入性能基本上就是渣了，另外100G级别的数据库文件需要数小时才能压缩完毕。 采用Capped Collections，这样在创建collections的时候可以指定数据库文件能占用的最大空间大小及单个d
背景 对于一个程序猿来说。女朋友可以（暂时）没有，但是不能没有一个很好的记笔记的应用。因为记笔记可以帮助自己积累学习提升自己。每一次回头看自己记得笔记，你都会有新的理解。 也许有人会说，用有道云啊，有道云就很好啊，你还纠结啥呢？ 我是一个对产品需求要求很苛刻的人，也是一个追求性价比的人，所以这里我想说说各个笔记产品的一些缺陷： 有道云： 有道云的优势是笔记预览演示/文件上传及预览。 但对我来说他的缺点： markdown不支持截图直接粘贴，所以我一般把截图传到github的issue里或者传到博客园，再
比如经常变动的需求，有些需求在开发告一段落后，预估还有变动看似不合理，其实在现实中处处可见，需求不完善，需求不明确，需求由于某些原因修改。
在Scale Out Camp上，Jared Rosoff以其简明、有效、富有趣味性且令人信服的方式，进行了一场关于MongoDB扩展的8分钟教程。这些策略不仅适用于MongoDB，对大多数数据库都同样有效：优化查询、了解工作集大小、调整文件系统、选择合适的磁盘以及分片。以下是对这五种策略的详细解析：
在MongoDB中，文档是对数据的抽象，它被使用在Client端和Server端的交互中。所有的Client端（各种语言的Driver）都会使用这种抽象，它的表现形式就是我们常说的BSON（Binary JSON ）。
正打算给自家小孩买可联网玩具或智能玩具的家长请注意，你可能需要三思而后行了，这些诡异的玩具会给小朋友们带来一些潜在的隐私和数据安全风险。
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）。
大家在大数据开发的学习中，肯定会遇到各种各样的数据库，比如MySQL，但是它是全能的吗？当然不是。所以才会出现各种各样的数据库，以适用于不同的场景，今天介绍的MongoDB就是如此。
数据库，顾名思义，就是数据存储的一个仓库。个人理解，与普通的文件不同，数据库因为是专门用于存储特定格式的数据，所以术业有专攻，它在处理数据相关的事务时更为专业和高效。当然，有的文件也可一定程度上接近数据库的部分功能，比如Excel，甚至可以说Excel这种表格形式就是关系型数据库的原型。这里，数据库存储的特定格式一般可分为两类：一个是相对苛刻的类型，即关系型数据库，如SQL，因为其严格按照表格的形式存储数据，且各列对应特定的数据类型（如数值、字符串等），所以数据存储限制更多；另一个是文档型存储格式，也叫非关系型数据库（NoSQL，Not only SQL），如MongoDB（也有说MongoDB是介于关系型和非关系型之间的一种类型数据库），里面实际上用到的就是类似JSON（官方说法叫BSON，即二进制的JSON）的存储格式，对于数据内容和格式要求更为宽松。二者各有其独特用武之地，只有合适与不合适，不存在孰优孰劣。
例如我的虚拟机虚拟出50g的硬盘，实际上我的本机的磁盘空间只用了5g。其余的都是虚拟出来的。
https://blog.csdn.net/xerysherryx/article/details/78920978
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。
点击上方蓝字每天学习数据库 今天，要说风吹得最大的城市莫过于春城昆明了，腾讯全球数字生态大会在彩云之南华丽开幕。 俗话说把猪放在风口上，猪也能上天。时下，数字化产业互联网升级的风吹得越来越热，当你不知道怎么做的时候，“上云”是不二选择，数据作为企业最重要的资产之一，加上了云的马达会发挥超乎想象的威力。 数据上云，交给腾讯云数据库。 云南在腾讯云数据库的加持下，已经成功翻上了一朵“数据便民”之云。 5月21日腾讯全球数字生态大会，以“腾讯云数据库助你一部手机游云南”华丽开场。腾讯云数据库人美声甜技术过硬的迪
好久没写文章了，今天回来重操旧业。 今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配置完成很多同养的事情。
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
咱们工作或者学习的过程中，接到一个需求，或者学习一个技能的时候，我们是如何去学习的呢？
在 Java 程序中如果要使用 MongoDB，你需要确保已经安装了 Java 环境及 MongoDB JDBC 驱动。
知道最近也会听到一个声音,MONGODB 不能在核心的系统使用, 哎, 2021年了,现在有些系统都没有传统数据库的身影,而代替的是通过ES,REDIS ,Aerospike 这样的数据库来成功上位到这个系统的核心数据库, 那么MONGODB 为什么不可以成为项目的核心数据库？
接下来就可以进入实战了。工欲善其事必先利其器，首先我们要做的事情，就是找个好用的界面工具。我想你大概不想一直与这样黑漆漆的界面为伴吧：
TTL（Time-To-Live）索引在MongoDB中是一种特殊的索引，用于自动删除过期的文档。其核心原理在于MongoDB会启动一个后台线程，该线程会周期性地扫描集合中拥有TTL索引的字段。当这个后台线程运行时，它会检查索引字段的值与当前时间的差异，如果差异超过了设定的过期时间，该文档就被标记为“过期”。但请注意，标记为“过期”并不意味着文档会立即从数据库中删除，实际的删除操作可能会稍后进行。
腾讯云服务器地址因为NodeJS异步、非阻塞的特性，所以多核CPU对NodeJS算比较浪费吧，所以主要提高内存的大小，所以选了腾讯云1核、2G 内存的服务器。
做数据库的用数据库的，都知道Oracle。作为去IOE的典范，Oracle在中国的形象一方面是被消灭的对象，另外一方面则是根深蒂固的代表。
本文讨论保护MongoDB数据库所需的访问控制。具体来说，我们可以使用这些特性来确保只有经过授权的用户才能访问数据库。每个MongoDB用户应该只能访问他们在组织中所扮演的角色所需要的数据，这由组织中负责管理数据安全的人员来决定。这是管理数据和遵守国际要求所必需的良好特质。
因为six_tao中没有任何内容。我们需要为其创建一个集合或者插入文档，数据库才会显示。例如：
现在我们站在各个用例的角度上来考虑那种系统适合于这些用例。 你的意见是首先，我们要纵览各种数据模型。这些模型的分类方法来自于Emil Eifrem 和 NoSQL databases。 文档数据库 源起：受Lotus Notes启发。 数据模型：包含了key-value的文档集合 例子：CouchDB, MongoDB 优点：数据模型自然，编程友好，快速开发，web友好，CRUD。 图数据库 源起： 欧拉和图理论。 数据模型：节点和关系，也可处理键值对。 例子：AllegroGraph, InfoG
互联网科技这东西发展的真的很快，一会儿不了解就给你整出一个新概念了。做做笔记就很有必要，不过是笔记那肯定是要备份的，那么云笔记本就会很方便了。但是！笔记本肯定会大量的引用到图片和视频，这时候我们就不得不自掏腰包买VIP了，而且最大的储存容量上限也是有限制的。
简单说，通常我们使用的SQLite3、MySQL都是关系型数据库，使用一种通用的SQL脚本语言来操作，NoSQL数据则没有这种SQL语言，其内部保存的是一种JSON字符串。
在分表式的数据库设计中，互相有关联的数据需要被抽象为分散在多个独立的父-子表中。但在 MongoDB 里，由于文档的存在，这样的数据可以被聚集在一起存储。MongoDB 的单文档操作，提供了足够满足大多数应用的原子性语义。
#1: 不要把MongoDB服务器部署在互联网上或者DMZ里 MongoDB和其他的后端服务器一样，不应该部署在DMZ里，更不用说直接部署在互联网上面。你应该把MongoDB部署在公司内部网络，使用路由器或防火墙技术把MongoDB服务器保护起来， 不允许直接从互联网访问MongoDB的端口。 通过这种方式来防止未授权的访问及DDoS攻击等。 另外，如果MongoDB所在的服务器上有多个网卡，建议使用bind_ip来进一步限制MongoDB会在哪一个网络接口上监听。 #2: 为你的MongoDB实例启用安全
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
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
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