最近发现单位某些系统的的插入性能不是很好，诚然知道物理存储的性能不是很好，在关键系统都在使用SSD 的时代，我们还没有进入SSD的怀抱。但另一个点，为什么有的地方使用费SSD 的设备，其实插入的性能还好，或者说如果换装SSD 设备后，其实也看不出区别。 排除数据量小的问题，其实数据库对插入的优化也是需要的。
云数据库-腾讯云数据库主要分为：云数据库MySQL，云数据库Redis，云数据库MongoDB以及SQL Server
与关系型数据库相比，MongoDB的优点： ①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度： 举例来说，在 传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例如通过ATM查看账户信息的 时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约” 的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积
举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的较精确值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“较精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定： 每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从节点可以使用“-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。
一、什么是MongoDB ? 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。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用
在MongoDB的引领下，大量新的文档型数据库在过去的十年里相继面世，传统数据库也都纷纷增加了文档功能。2017年，微软在 Cosmos 数据库(曾经被命名为“DocumentDB”)的基础上添加了MongoDB API 层，最近亚马逊又推出了DocumentDB，在其 Aurora 技术的基础上提供了MongoDB 查询语言的一个子集。文档模型，尤其是 MongoDB API，正在蓬勃迅猛发展。
这是2023年纽约NYC MongoDB大会的第二期，这期的主题是在企业级别从RDBMS 迁移到 NoSQL.
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1、关系型数据库 关系型数据库：关系型数据库的官方解释比较难理解，其实简单点来讲，关系型数据库就是以行和列的形式储存数据的组织结构，这里体现为二维结构的表，而且多个表之间可能会存在一些关系。
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。
本文讲解的是：做为前端开发人员，对服务器的了解还是小白的我，是如何一步步将 node+mongodb 项目部署在阿里云 centos 7.3 的服务器上，并进行性能优化，达到页面 1 秒内看到 loading ，3 秒内看到首屏内容的。
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
开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server等有问题，有需求都可以加群，群内有各大数据库行业大咖，CTO，可以解决你的问题。加群请联系 liuaustin3 ，在新加的朋友会分到2群（共1500人左右 1 + 2 + 3 + 4） 3群460 已经关闭自由申请，新人会进4群（120）,另欢迎 OpenGauss 的技术人员加入
分片（sharding）是一个通过多台机器分配数据的方法。MongoDB使用分片支持大数据集和高吞吐量的操作。大数据集和高吞吐量的数据库系统挑战着单一服务的性能。例如：高查询率将耗尽CPU的性能。大于系统RAM的工作集将给磁盘的IO很大的压力。
在评估和选型数据库的时候，人们往往将重点放在数据建模的灵活性，一致性保证，线性可伸缩性，容错性，低延迟，高吞吐量和易于管理等方面。但怎么才能评判出这些指标呢？很多人往往会网上一通搜索和看官方文档，再加上自己的“经验”来得出这些指标。
不管什么电商系统，商品详情页一定是整个系统中日均访问次数最高的页面之一.不难理解，用户购物，看商品详情不一定买，一定会看好多商品详情页货比三家.如果在设计存储时，没有考虑到并发，on sale 时，支撑商详页的商品系统必然是第一个被流量冲垮的系统
本文快速入门,MongoDB 结合SpringBoot starter-data-mongodb 进行增删改查
大家好，我是马听，目前有8年DBA工作经验，这一篇文章，来跟大家聊一下，从事DBA岗位是一种怎样的体验？
上云之后 DBA 会原地失业吗？其实多数情况都不会，那上云后还有哪些事需要 DBA 去做的呢？这节内容就来扯一扯。
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
技术选型是由技术方向和业务场景 trade-off 决定的，脱离业务场景来说技术选型是没有任何意义的，所以本文只是阐述了伴鱼技术团队数据库选型的过程，这并不是 MySQL、MongoDB 和 TiDB 之间直接的比较，只能说明 TiDB 更适合伴鱼的业务场景和技术规划，另外由于 TiDB 是非常新的数据库技术，所以这也能体现出伴鱼技术团队对新技术的态度、技术后发优势的理解、成本与效率的衡权和技术生态与红利的思考。
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。
随着互联网和移动互联网的发展，各个机构都需要支撑远超过以往的数据。而在这个需求的刺激下，IT领域出现了大量数据处理技术，其中之一就是NoSQL。灵活的数据类型，高效的处理能力，让NoSQL已占据数据管理系统的一席之地，比如人气NoSQL数据库MongoDB。然而在Wix工程实践中，他们发现，大量场景中其实并不需要NoSQL，反而成熟的RDBMS更具效益，比如MySQL。下面一起看Wix工程主管 Aviran Mordo的分享，由OneAPM工程师翻译。 以下为译文 开发人员选择NoSQL数据库一般都是根据主
从架构师到开发人员，从传统IT到云端的镀金工作都有一条路。 传统的IT技术人员(例如企业架构师，开发人员和网络工程师)都投入到云计算事业，这不仅可以提供就业保障，而且收入颇丰。 然而，通往云计算财富的
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
为什么下一代的数据库是基于云原生的数据库，WHY ，因为市场。任何产品都是要发展的，而任何一个产品的开发和维护背后都是要投入的，没有回报的产品注定不会走的远，可能现在你可以给投资商画大饼，可以给用户各种高大上的概念，也可以给你的员工各种“鸡汤”。
电商的商品系统所包含的主要功能就是增、删、改、查商品信息，业务逻辑比较简单，支撑的主要页面就是商品详情页。尽管如此，在设计商品系统的存储架构时，仍然需要着重考虑如下两个方面的问题。
本人一直觉得程序员应该有一个自己的个人网站，拥有自己的域名与服务器。学知识或者测试项目的时候可以用来测试。
本文介绍了如何通过腾讯云和阿里云创建一个属于自己网络笔记本，并使用Leanote软件进行网络笔记。通过使用腾讯云和阿里云，可以方便地搭建起一个网络笔记本，实现记录、存储、分享等功能。同时，使用Leanote软件可以方便地进行网络笔记，支持多人协作，并可以对笔记进行搜索、编辑等功能。
在国内上线一个网站，域名还必须得备案，光是域名备案的话还的几个星期，整个流程下来，上线一个网站可能要个把月。若选择云服务器，各大云平台新用户首年还有优惠，次年想要续费得花上不小成本。本文将介绍如何用最小的成本和最短时间开发部署一个动态网站。
被问问题是经常的事情, 但有些问题是在是让人想起一个著名的包子品牌, 具体是那个,估计中国人都知道,那个是一个坑.
由于各种原因，我似乎缺了一篇严肃的文章，来阐述我本人对大数据这个领域的看法，以至于有人看到我这篇文章里的这个观点，就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。我还是决定严肃的写一篇文章，阐述一下我个人的观点。这样一来，多少有据可查。
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本文由作者：孙培培 原创投稿 声明：本文所公布代码及数据仅作学习用，若别有用途则后果自行承担。 提到上海，不得不提上海的高房价，最近一篇上海各市辖区均价的文章引起了我的注意，6月上海各辖区甚至各小区的房价到底处于一个什么样的水平呢？ 我打算自己动手研究一下（本文主要研究2016年6月上海二手房房价水平，读者如果有研究房价变动的兴趣可以等到7月末的时候再研究下，然后对比看看上海房价在这一个月的变动情况），数据来源为6月30日的安居客二手房信息。 首先要进行的数据的收集，然后进行数据的清洗、整理以及最后的分析
想要实现一个数据库，首先你得定义给给用户什么样的数据模型？在前些年，这些可能不是个问题，彼时，数据库约等于关系型数据，约等于 Oracle/SQLServer/MySQL/PostgreSQL 。但随着数据量的不断增大、用户需求的不断细化，关系模型已经不能一招鲜、吃遍天。
航空公司的市场部计划推出一个新产品或者是一个客户活动，会希望了解哪一种渠道是某类客户最常用的？当想到这个问题的时候，发现航空公司的客户触点太多了。
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编者按：作者通过创建和扩展自己的分布式爬虫，介绍了一系列工具和架构, 包括分布式体系结构、扩展、爬虫礼仪、安全、调试工具、Python 中的多任务处理等。以下为译文： 大概600万条记录，每个记录有15个左右的字段。 这是我的数据分析项目要处理的数据集，但它的记录有一个很大的问题：许多字段缺失，很多字段要么格式不一致或者过时了。换句话说，我的数据集非常脏。 但对于我这个业余数据科学家来说还是有点希望的-至少对于缺失和过时的字段来说。大多数记录包含至少一个到外部网站的超链接，在那里我可能找到我需要的信息。因此
关于GitHub，可能很多人误以为这是互联网人的专属，其实并不是，那上面嵌入式相关的开源项目是有很多的。
杨总总结分享了一些高星开源项目（像RT-Thread、AWTK等大家都熟知的就不介绍了）：
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」。
0 月 23 日，EGO 北京分会会员、PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭作为 EGO 线上分享第二季嘉宾，与超过 400 位 EGO 会员交流了自己在开源软件和创业方面的感悟。本文为根据口
1：MongoDB的官方网址：https://www.mongodb.com MongoDB的中文社区：http://www.mongoing.com/（老外也很看重中国市场啊，知道大家英语不好
如今开源软件已经遍地开花，其中独角兽就有估值65亿美元的Mulesoft、估值40亿美元的MongoDB等。IBM去年也以320亿美元收购了Redhat。
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