L Casino 的挑战主要源自于其内部的信息孤岛问题——其客户信息分散在包括 SQL Server、Oracle 和 PostgreSQL 等在内的多个数据库系统中，这就导致数据管理和访问变得复杂，阻碍了高效运营。
mayfly-go号称Web版Linux、数据库、Redis、MongoDB统一管理操作平台，是一款开源的可视化管理工具。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
Python 进行数据分析和价值挖掘是当前炙手可热的技术领域，如何高效地管理大量数据是其中非常关键的环节。数据库是最佳的解决方案之一，目前流行的数据库有Oracle、MySQL、MongoDB、Redis、SQLite……关于数据库的选型通常取决于性能、数据完整性以及应用方面的需求。
上篇博文我们大话了一下，什么是NoSQL。我们对NoSQL有了一个全面的认识，从这篇博文开始，将带领大家走入MongoDB的世界，下面我们开始介绍MongoDB。
大数据在各行各业中取得了迅猛发展，许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据，当然这么做的目的不只是管理和控制数据，而是要分析和挖掘其中的价值，来促进业务的发展。着眼大数据，过去几年内产生了许多颠覆性技术，比如Hadoop、MongDB、Spark、Impala等，了解这些前沿技术还有助于你更好的把握大数据发展趋势。诚然，想了解一件事物，首先要了解与该事物有关的人。因此，要想了解大数据，光了解技术是远远不够的，本文中大数据领域的十个巨头，将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。
近日， Tapdata 实时数据平台（Tapdata Live Data Platform, Tapdata LDP）与优炫数据库管理系统（优炫数据库，UXDB）完成产品兼容互认证。经深圳钛铂数据有限公司和北京优炫软件股份有限公司协同严格测试，结果证实 Tapdata 实时数据平台与优炫数据库管理系统 V2.1 完全兼容，运行稳定，可为各类信息化应用提供保障。这表明 Tapdata 已进一步覆盖金融、能源、医疗、教育等主流行业生态场景，实现更广泛的数据源连接与打通。
近期Datahub 发布了最新的版本0.8.5，作为LinkedIn开源的通用的元数据搜索和发现工具。Datahub近一年来有了巨大的发展，也成为了很多公司进行元数据管理的调研方向并进行使用的选择。
在MongoDB中，加载各种依赖的lib到内存、管理客户端请求、元数据管理存储等工作都需要占用内存，但其实内存使用的大部分还是在存储引擎和客户端连接请求处理方面。
NoSQL 的出现是为了应对 SQL 在互联网环境中一些力不从心的场景，但是并不能完全取代 SQL 的地位，各有所长，都在取长补短，协作配合，共同应对海量数据管理带来的挑战
微服务的理念主张将软件设计的各方各面进行去中心化。这种对去中心化的关注不仅指导业务逻辑的组织，它还会指导人们如何对数据进行存储。
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。
MongoDB相对于RDBMS的优势 模式少 -MongoDB是一个文档数据库，其中一个集合包含不同的文档。一个文档之间的字段数，内容和文档大小可能会有所不同。 单个对象的结构清晰。 没有复杂的联接。 深入的查询能力。MongoDB支持使用与SQL几乎一样强大的基于文档的查询语言对文档进行动态查询。 sql Tuning(优化) 易于扩展 不需要将应用程序对象转换/映射到数据库对象。 使用内部存储器存储（窗口式）工作集，从而可以更快地访问数据 RDBMS:关系数据库管理系统 为什么要使用MongoDB 面
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库。NoSQL(Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL", 泛指非关系型的数据库。这两种类型差别之一是存储方式。关系数据库以键值对存储，它的结构不固定。而关系型数据库以行和列的二维表格形式来存储数据。所以非关系型数据库（如 MongoDB）不支持标准的 SQL 的语法。
【迪B课堂】为腾讯云数据库产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程，旨在为开发者解决数据库选择和使用过程中遇到的问题。《我说》为迪B课堂的答疑系列，3分钟帮您解决数据库日常运维过程中的小难题。
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admin和local是两个特殊的数据库，它们当中的用户可对任何数据库进行操作，这两个数据库中的用户可作为超级用户
如今是一个数据说话的时代，同时也是一个数据竞争的时代，一切都是靠数据说话，而也正是因为这样方方面面的原因，让数据分析师这个职业水涨船高，市场需求很大。那么，我们需要先了解一下什么是数据分析师。
数据管理：数据收集、整理、组织、维护、检索等操作过程。 数据存储：应数据管理的需要而产生，存储技术的优劣直接影响数据管理的效率。
确定哪种类型的数据库或数据库服务最适合您的企业的最佳方法是什么？这完全取决于您需要什么类型的用例。在本文中了解更多信息。
大数据已成为当今企业不可分割的一部分，越来越多的企业纷纷寻找熟悉大数据分析工具的人。他们都期望员工在技术方面体现能力，并展示才华和思维过程。到目前为止流行的所谓的需求技能已经不再了，如果今天还有什么比较大热的技能，那就是大数据分析。
DBeaver是一款免费开源的跨平台数据库管理工具，基于Java开发，支持目前几乎所有的主流数据库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、SQL Server、DB2、Sybase、Teradata、MongoDB等。它具有直观的用户界面，支持SQL编辑、数据查看、数据编辑、元数据管理、数据导出导入、连接管理等功能。
在早期，MongoDB主要使用的是MMAPv1存储引擎。基于内存映射文件的数据管理方式，MMAPv1在某些特定场景下表现出色。然而，随着数据量的增长和复杂应用场景的增多，MMAPv1在大量写入操作下的性能瓶颈逐渐显现。
NoSQL介绍： NoSQL数据管理系统是目前非常流行的一种非关系性、分布式、不支持ACID设计规范式的数据库；NoSQL简单的数据模型、元数据和数据分离、弱一致 性、高吞吐量、高水平扩展能力和低端硬件集群使其流行的主要原因，而mongodb就是NoSQL数据库一种非常流行的实现方式。 常见的NoSQL数据存储模型列式模型文档类型应用场景：在分布式文件系统之上提供支持随机读写分离的分布式数据库 典型产品：HBase、Hypertable、Cassandra 数据模型：以“列”为中心进行存储，将相同的列存储在
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腾讯云数据库TDSQL与中国人民大学最新联合研究成果被SIGMOD 2022接收并将通过长文形式发表。SIGMOD是国际数据管理与数据库领域顶尖的学术会议之一，腾讯云数据库TDSQL论文已连续多年入选VLDB、SIGMOD、ICDE等国际顶级会议。 本次入选论文题目为：CompressDB: Enabling Efficient Compressed Data Direct Processing for Various Databases。论文针对压缩数据的直接操作与处理，提出一项新型数据库处理技术——Co
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB 之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
谈到NoSQL数据库，MongoDB几乎是首先能被我们想到的一个。作为NoSQL最杰出的代表，从2009年MongoDB正式对外发布，到今年MongoDB走过了十年。十年来，“小绿叶”所代表的MongoDB已经在全球100多个国家拥有13400多个客户，在MongoDB的社区服务器总下载量超过6000万，过去的16个季度每个季度的净平均收益率超过120%，拥有1万多家企业版正式付费客户。根据MongoDB最新财报，新财年第一季度MongoDB的订阅和服务收入增长强劲，营收为8940万美元，同比增长78％。在中国市场，MongoDB同样表现优异，不仅拥有招商银行、泰康保险、国泰君安证券等头部用户，中国也是MongoDB下载量最高的国家。中国已经成为MongoDB最重要的市场之一。
最近InfoQ发布了“别了，MongoDB”（翻译自卫报作者Philip McMahon等发表的英文博客 ） 一文引起比较大的反响。如果关心技术社区的朋友们都知道，圈子里时不时会冒出一篇 (MySQL | PostgreSQL | MongoDB ) 迁移到 (MySQL | PostgreSQL | MongoDB ) 的文章。有些时候因为选型不当，有些是因为时间的变迁导致场景变化，有些时候是因为有更先进的技术或者更适用产品出现。这些其实都是符合技术正常变革的自然规律的。但是卫报的这篇文章加上前不久的58简历泄露事件，让MongoDB中文社区的核心成员们有必要站出来澄清下事实，以防止标题党语不惊人死不休，以流量为目的的时候无顾于技术的科学性和严肃性。
作为一位万人敬仰的数据科学家，不但需要培育一棵参天技能树，私人武器库里没有一票玩得转的大火力工具也是没法在江湖中呼风唤雨的。 近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集： 1 处理较大、较复杂的类excel数据 Pandas -处理tabular（类似Excel）数据的通用工具套件 SQLite – Tabular数据库格式，能够处理大规模数据集，同时也能在桌面环境运行。 PostgreSQL – 企业级数据库系统 2 处理空间、地理数据 Po
1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a month, o
很多初创公司都引入了云平台上的管理服务，按需部署自己的系统。大数据和云计算的融合往往是互联网公司的首先项，尤其是初创的软件和数据服务供应商。
计划研究一下搜索search，然后写个学习过程系列博客。开动之前先说说学习搜索的目的：不是想开发个什么搜索引擎，而是想用现成的搜索引擎在传统信息系统中引进搜索的概念和方法。对我来说，传统的管理系统legacy i.t system已经走到了尽头。根本原因是信息在量上的爆发增长，传统数据管理方式已经无法兼顾了。在我看来，除了交易管理，传统的关系数据库方式在业务管理的其它方面，特别是业务相关的数据分析、决策支持等肯定是力不从心了，这些从持续多年我所经历的数据库红色锁标记就很有说服力了。无可否认，必须想办法在大数据、分布式计算方面寻找合适的解决方案。前两年已经完成了一系列分布式计算、分布式数据库，分布式流处理等博客，足够构建一个分布式大数据平台来实现对海量数据的存储、处理了。剩下最重要的问题是如何使用平台上的这些数据，即如何能轻松又高效的使用大数据，否则前面一切努力将化为乌有。现在最迫切的需求（我认为的）就是如何对这些大数据进行高效的分析、关联，组合然后产生全面、精准的业务决策或者系统使用的支持数据。也就是说可以通过搜索把大数据平台上的数据按照业务管理要求的信息内容、表现形式提供给前端系统。
欧洲知名分析机构Cloudflight发布的最新一份市场调查，明确了当下 12 个重大科技发展趋势。在新冠疫情全方位侵袭人类社会经济和环境的背景下，我们可以在这些趋势中感受到对于云端和数字化的迫切需求。
1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a mont
欢迎回到数据库深度探索，在这里我们将与数据库领域的工程师、构建者和领导者进行一对一的交流。最近，我们采访了来自MongoDB的Richard Kreuter。
多云存储能够降低成本、确保可靠性、提高存储性能。但是，当一个简单的管理错误或疏忽导致方法不可靠或不安全时，情况就不那么美妙了。
资产通常是指从财务角度定义的能给企业带来经济收益的资源。如：IT资产通常是指企业IT环境中的服务器、网络设备、存储设备、安全设备、风火水电设备等等。
数据是一切应用和服务的核心，特别是目睹了一次次“删库跑路”引发的惨剧之后，我们更能深入体会到数据存储与备份的重要性。Docker 也为我们提供了方便且强大的方式去处理容器的数据。在这一篇文章中，我们将带你通过理论和实战的方式掌握 Docker 的两种常用的数据管理方式：数据卷（Volume）和绑定挂载（Bind Mount），从而能够游刃有余地处理好数据，为你的应用提供强有力的支撑和保障。
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据库管理系统，它主要用于存储和检索数据。Redis支持各种数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合、哈希表等，而且它可以在内存中高效地执行读写操作。Redis还提供持久性选项，以便将数据保存到磁盘上，以便在服务器重新启动时恢复数据。Redis通常用于缓存、会话存储、队列系统等应用，因为它的读写性能非常高。
大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表： 1.ApacheHive 📷 Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。 2JaspersoftBI套件 📷 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。
近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集：
这是我的第七篇原创文章 爬了数据，只能放在记事本上？小的数据还是可以的，但是当你遇到较多的数据，放在记事本上就不是很好了，这时就需要用到数据库来存储了，那我们今天的主题就是入门数据库，在入门数据库之前，我首先介绍下什么是数据库。 进入正题 1 什么是数据库 在这里我把百度百科的贴出来给大家哈，我也不好解释，毕竟自己也没有到那种境界 数据库(Database)是按照 数据结构来组织、 存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着 信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后， 数据管理不再仅仅是存储
11月24日，2022「DaoCloud 道客」全国生态合作伙伴大会成功举办，DaoCloud 道客力邀包括沃趣科技在内的众多生态合作伙伴出席。本次大会以“聚力协同，引领共创”为主题，旨在深化生态合作，共同探讨行业发展新趋势与新机遇，互利共赢。
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
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
epel自带2.6版本的MongoDB，在此安装MongoDB v3.4，方法如下： 官方安装文档： https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-red-hat/
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。
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