首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

基于JSON的Oracle数据库应用程序开发(与MongoDB兼容)

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。

03

时间序列数据和MongoDB:第三部分 - 查询,分析和呈现时间序列数据

在 时间序列数据和MongoDB中:第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题,以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB:第二部分 - 模式设计最佳实践中, 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中,我们将介绍如何查询,分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具(如 MongoDB Shell 命令行)和 MongoDB Compass(基于GUI的查询工具)。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序,包括C#,Java,NodeJS,Go,R,Python,Ruby等等。

02

时间序列数据和MongoDB:第\b三部分 - 查询,分析和呈现时间序列数据

在 时间序列数据和MongoDB中:第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题,以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB:第二部分 - 模式设计最佳实践中, 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中,我们将介绍如何查询,分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具(如 MongoDB Shell 命令行)和 MongoDB Compass(基于GUI的查询工具)。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序,包括C#,Java,NodeJS,Go,R,Python,Ruby等等。

02

Change Stream源码解读

MongoDB从3.6开始推出了Change Stream功能,提供实时的增量数据流功能,为同步、分析、监控、推送等多种场景使用带来福音。4.0中引入的混合逻辑时钟,可以支持分片集群在不关闭balancer的情况下,吐出的增量数据在即使发生move chunk发生的情况下,还能够保证数据的因果一致性。不但如此,随着4.0.7开始推出的High Water Mark功能,使得返回的change stream cursor包括Post Batch Resume Token,更好的解决Change Stream中ResumeToken推进的问题。关于Change Stream的功能解读,网上可以找到比较多的资料,比如张友东的这篇解读介绍了Change Stream与oplog拉取的对比以及基本的使用。本文将主要侧重从内核源码层面进行解读,主要介绍分片集群版下Change Stream在mongos和mongod上都执行了哪些操作。此外,由于4.0开始MongoDB使用了混合逻辑时钟,从而保证了move chunk的因果一致性,所以本文还会先简单介绍一下MongoDB中混合逻辑时钟的原理。

02
领券