之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB：第一部分 - 简介 ”中，介绍了时间序列数据的概念，然后介绍了一些常见问题，可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在，我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取，写入，更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
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。
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
嘉宾介绍： 李永，大数据厂商联盟理事长，20多年从事数据分析实践、10多年电信公司管理、10多年数据仓库BI经验；首批受聘广东省电子政务大数据专家；长期游历MIT、Stanford、CMU从事大数据技
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。
时间序列数据日益成为现代应用的核心 - 想想物联网，股票交易，点击流，社交媒体等。随着从批量处理系统向实时系统的转变，有效捕获和分析时间序列数据可以使组织在竞争对手之前更好地检测和响应事件，或提高运营效率以降低成本和风险。使用时间序列数据通常与常规应用程序数据不同，您应该遵循最佳实践。本系列博客旨在提供这些最佳实践，帮助您在 MongoDB 上构建时间序列应用程序：
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.
MongoDB 是一种文档型数据库（官网：https://www.mongodb.com/），由于它的高可用性、高扩展性和高性能而被广泛应用于大数据、云计算等领域。本篇文章将详细介绍 MongoDB 的概念、特点以及使用场景，并分析三款常用的 MongoDB 可视化管理工具。
背景 对接业务类型 HBase是建立在Hadoop生态之上的Database，源生对离线任务支持友好，又因为LSM树是一个优秀的高吞吐数据库结构，所以同时也对接了很多线上业务。在线业务对访问延迟敏感，并且访问趋向于随机，如订单、客服轨迹查询。离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、安全和用户行为分析、模型训练等。 多语言支持 HBase提供了多语言解决方案，并且由于滴滴各业务线RD所使用的开发语言各有偏好
本文主要介绍HBase在滴滴内部的一些典型使用场景，如何设计整个业务数据流，让平台开发者与用户建立清晰、明确、良好的合作关系 背景 对接业务类型 HBase是建立在Hadoop生态之上的Database，源生对离线任务支持友好，又因为LSM树是一个优秀的高吞吐数据库结构，所以同时也对接了很多线上业务。在线业务对访问延迟敏感，并且访问趋向于随机，如订单、客服轨迹查询。离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它是介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，被看作是非关系数据库中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
5月29日，MongoDB中文社区携手MongoDB官方和Tapdata一起在长沙开展2021年第一场线下大会。本次大会带来了包括MongoDB的典型应用案例，MongoDB的分布式能力、数据迁移技术架构、存储引擎相关技术分享，以及MongoDB在物联网实时数据融合平台、互联网证券及金融系统的实战经验。
Henrique Lobo Weissmann是一位来自于巴西的软件开发者，他是itexto公司的联合创始人，这是一家咨询公司。近日，Henrique在博客上撰文谈到了关于MongoDB的一些内容，其中有些观点值得我们，特别是正在和打算使用MongoDB的开发者关注。 到目前为止，MongoDB在巴西是最为流行的NoSQL数据库（至少根据关于MongoDB的博客数量以及文章所判断）。MongoDB是个非常棒的解决方案，不过困扰我们的是很少有人了解过关于它的一些限制。这样的事情正在不断上演：人们看到Mongo
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。
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
这家公司的真名就叫做“三藏”，和我的名字“悟空”很契合，唐三藏给悟空面试，合情合理，还带有一丝趣味，所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂，技术负责人面的我，欲知面试结果，文末揭晓。
摘要: 原创出处 http://www.mongoing.com/archives/3609 「张友东」欢迎转载，保留摘要，谢谢！ 月初在云栖社区上发起了一个 MongoDB 使用场景及运维管理问题交
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
投资理财是几乎是每个人的人生必修课，修的好，能带来很多睡后收入。但是没有丰富的投资知识，不要进入股市。假如你有一些闲钱，这些钱如果没了，对你的生活质量丝毫不受影响，那么，可以用这些闲钱玩一玩股票，记住一点，不可以使用杠杆，如果没有闲钱，那就玩模拟炒股吧。
作为使用过MySQL或者之前MongoDB数据库的同学，应该很容易理解，绝大部分的电商、银行、社交平台的数据库敏感字段都会考虑加密处理。例如：支付宝、微信、微博账号的密码、账户余额、银行卡账号、授权码等等。一些商品的进货价格，供货商联系方式等。
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高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有： 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引，包含内部对象。 支持查询。 支持复制和故障恢复。 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象(如视频等)。 自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 支持Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascript，Perl及C++语言的驱动程序，社区中也提供了对Erlang及.NET等平台的驱动程序。 文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。 可通过网络访问。 功能:
SQL（Structured Query Language）数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。
Hadoop生态圈的技术繁多。HDFS一直用来保存底层数据，地位牢固。Hbase作为一款Nosql也是Hadoop生态圈的核心组件，它海量的存储能力，优秀的随机读写能力，能够处理一些HDFS不足的地方。Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。它同样拥有优秀的数据存储能力。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。
原本想开始讲策略类的编写，后来觉得，结合回测代码其实能够更好的理解，所以先解读一下vnpy回测的代码吧，后续自己也想把vnpy回测的部分优化一下，毕竟我觉得可视化和回测结果方提高还有很多空间。
Spark介绍 按照官方的定义，Spark 是一个通用，快速，适用于大规模数据的处理引擎。 通用性：我们可以使用Spark SQL来执行常规分析， Spark Streaming 来来做流数据处理， 以及用Mlib来执行机器学习等。Java，python，scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一。 快速： 这个可能是Spark成功的最初原因之一，主要归功于其基于内存的运算方式。当数据的处理过程需要反复迭代时，Spark可以直接在内存中暂存数据，而无需像MapReduce一样需要把数据写回磁盘。官方的数
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在完成应用系统开发并上线运行后，你就可以让全世界分享自己的工作成果了。在召开系统发布会之前，应密切关注数据库的运行性能。数据库监控是生产准备环节的必要组成部分，但在预备发布阶段很容易被忽视。
Mongodb另一种集群，就是分片技术，可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。
在当今数字化时代，电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求，构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统，包括前台商城系统和后台管理系统，采用了现代化的技术栈，为您提供了构建电商平台的最佳实践。
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？
李猛(ynuosoft)，Elastic-stack产品深度用户，ES认证工程师，2012年接触Elasticsearch，对Elastic-Stack开发、架构、运维等方面有深入体验，实践过多种Elasticsearch项目，最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用；业余为企业提供Elastic-stack咨询培训以及调优实施。
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。
在使用MongoDB存储数据的时候，我们查询的时候，有时候难免会需要进行连表查询。但是MongoDB本身是非关系性数据库，连表查询，很多时候，需要我们自己在代码里手工操作。但是从 MongoDB 3.2 版本过后，我们可以使用 $lookup 进行连表查询。下面就简单介绍一下 MongoDB 的 $lookup 的简单使用。
数据库，例如MongoDB，非常擅长查询大量数据并进行频繁更新。然而，在大多数情况下，我们只针对数据的最新状态执行查询。那如果有些场景下我们需要查询数据的以前状态呢？如果我们需要一些文档的版本控制功能怎么办？这就是我们可以使用文档版本控制模式的地方。
在 db-engines 网站上，我们看到，数据库系统的主要市场虽然还是被 Oracle、Mysql、Ms SQL Server 三个关系型数据库所占据，但是 NoSql 的数据库也正在呈现上升态势。 虽然业内传闻的关于 DBA 将死的传言有些过于夸张，但是几个 NoSQL 数据库以其难以替代的优势抢占了很大的一部分市场。
2017年，全世界都经历了加密电子货币的爆发式增长，整个生态圈的市值从200亿美元激增至6,000亿美元。
关系型数据库就是一个由表和表之间的关系组成的集合。数据库中的表和R中的数据框有相同地形式。表之间可以互相关联，让我们能够轻松合并多张表信息。
NoSQL是一种非关系型DMS，不需要固定的架构，可以避免joins链接，并且易于扩展。NoSQL数据库用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如，像Twitter，Facebook，Google这样的大型公司，每天可能产生TB级的用户数据。
最近在思考数据库以及缓存的问题，发现这些知识点其实是有一点关联的，于是这篇文章通过一个连环提问的方式将这些知识点串联起来。
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。 对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个取舍平衡。
Tech 导读 VOP作为京东企业业务对外的API对接采购供应链解决方案平台，一直致力于从企业采购数字化领域出发，发挥京东数智化供应链能力，通过产业链上下游耦合与链接，有效助力企业客户的成本优化与资产效能提升。本文将介绍VOP如何通过亿级消息仓库系统来保障上千家企业KA客户与京东的数据交互。
1.下载Mongodb安装包，下载地址：https://fastdl.mongodb.org/win32/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.2.21-signed.msi
MongoDB是一个非常有前途的数据库，MongoDB官方对自己的定位是通用数据库，其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平，但笔者有个可能不恰当的比较，MongoDB就像N年前的MySQL，随着时间的推移，会变得越来越强大，也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。
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