New in MongoDB 3.6. What’s New in MongoDB 3.6. Part 1 – Speed to Develo
作者：hazenweng，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 MongoDB 作为一款优秀的基于分布式文件存储的 NoSQL 数据库，在业界有着广泛的应用。下文对 MongoDB 的一些基础概念进行简单介绍。 1 MongoDB 特点 面向集合存储：MongoDB 是面向集合的，数据以 collection 分组存储。每个 collection 在数据库中都有唯一的名称。 模式自由：集合的概念类似 MySQL 里的表，但它不需要定义任何模式。 结构松散：对于存储在数据库中的文档，不需要设置相同的字段，并且
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
开源项目是众多组织与个人分享的组件或项目，作者付出的心血我们是无法体会的，所以首先大家要心存感激、尊重。请严格遵守每个项目的开源协议后再使用。尊重知识产权，共建和谐开源社区。
1）根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程九(内容来源：Spring中国教育管理中心）
最近一段时间群里经常有人开始问MOGNODB 的问题，我觉得后面会开始在大量写一些MONGODB 的东西，原来从mongodb 3.2开始弄想起来也有6-7年时间了，相比传统的DBA 对于MONGODB 应该是非常了解和熟悉的，但是我错了，截止到现在，传统的DBA 对于MONGODB 一部分人还是一头雾水，时代不同了，不会MOGNODB 的DBA，如同你吃饭，只有刀叉，没有筷子，筷子更简单，更多变，适应的场景和变化更多，所以这是一个必备的技能，REDIS + MONGODB + MYSQL OR REDIS + POSTGRESQL + MONGODB 这属于DBA铁三角，不信你可以看看招聘信息。
监控数据库发生的变化是MongoDB同步数据服务的关键。我们不需要去定期轮训查询集合中的更改文档，我们就可以可以更轻松地过滤Change Streams 变化流，并立即采取处理错误。这是一种Reactive反应式编程风格，可以非常强大。如今，获取这些变更信息流非常简单。
MongoDB中的一些最新特性（如多文档ACID事务）需要对底层的WiredTiger存储引擎中进行基础性的增强。
在微服务中，一个逻辑上原子操作可以经常跨越多个微服务。即使是单片系统也可能使用多个数据库或消息传递解决方案。使用多个独立的数据存储解决方案，如果其中一个分布式流程参与者出现故障，我们就会面临数据不一致的风险 - 例如在未下订单的情况下向客户收费或未通知客户订单成功。在本文中，我想分享一些我为使微服务之间的数据最终保持一致而学到的技术。
分层模式可能是最著名的软件体系结构模式之一。许多开发人员使用它，却不知道它的名称。这样做的目的是将你的代码划分为“层”，其中每个层都有一定的责任，并向更高层提供服务。
CDC全称是Change Data Capture，我们通常将能够捕获数据变更的技术称为CDC。目前通常描述的CDC技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据的变更技术。CDC的技术应用场景有数据同步、数据分发、数据集成等。
原题：Data consistency in microservices architecture
一天，老板找到我，说要做个简单的工作流引擎。我查了一天啥是工作流，然后做出了如下版本：
MongoDB 4.0增加了一个能力，在副本处理写操作的同时可以由从节点（secondary）读取数据。为了理解这个的重要性，让我们看看4.0版本之前从节点是如何处理的。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程八(内容来源：Spring中国教育管理中心）
本文是第10篇，主要讲述Change Streams构建实时同步数据流的实战经验，非常值得一看。
在内部系统（比如 CRM、ERP、数据看板等）需要定制化开发的情况下，大多数团队会使用基于 Web 框架从头开始开发，如 React、Vue，然而这些框架上手存在一定困难，打包、部署、库的选择等方面对代码新手来说也可能具有挑战性，更不用说还得从头开始设计访问控制 (RBAC) 和数据的管理。本篇文章将主要讨论 Superblocks，这是一款最新的低代码开发工具，它正在迅速改变内部系统开发的格局。
最近遇到了很多正在研究ETL及其工具的伙伴向我们抱怨：同样都在用 Kettle ，起点明明没差异，但为什么别人ETL做的那么快那么好，自己却不断掉坑？
之前几周有幸被京东智联云的市场同事推荐参与麦思博的一个视频课程的录制，题目是与MongoDB相关的内容。在ppt里也写到了推荐学员可以对比参照其他数据的原理和特点，来学习和理解MongoDB的一些原理和特点，而自己最近在学习的时候，正好发现了一处MongoDB与MySQL设计非常相似的地方，即今天要介绍的写确认相关的内容。
一句话概况：stackstorm是一个事件驱动的自动化引擎。StackStorm 是一坨功能强大的开源自动化平台，可将通过使用插件封装API的方式，将所有应用程序，服务和工作流程连接起来。这里的所有包括了目前我们常用Gitlab、Zabbix、ELK、AWS 等服务。
StreamNative 郑重宣布开源 Function Mesh。Function Mesh 是为事件流应用程序构建的无服务框架，为在 Kubernetes 上运行的复杂事件流任务管理 Pulsar Functions 和 Pulsar I/O connector，增强应用程序的事件流功能。
【译者介绍】 蔡延亮，北京大学计算机硕士毕业，明略数据技术合伙人。专注于大数据解决方案的研发和实施，拥有丰富的大数据分析平台建设实施经验。熟悉商务智能（BI）系统的设计、架构和演进规划，擅长其在电信运
4.MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据
一、什么是stackstorm？ 一句话概况：stackstorm是一个事件驱动的自动化引擎
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
国庆前，参与了一个c# .net 项目，真正重新体验了一把搬砖感觉：在一个多月时间好像不加任何思考，不断敲键盘加代码。我想，这也许是行业内大部分中小型公司程序猿的真实写照：都是坐在电脑前的搬砖工人。不过也不是没有任何收获，在搬砖的过程中我似乎发现了一些现象和造成这些现象背后的原因及OOP思维、习惯模式。和大部分IT公司一样，这间公司在行业里存在了一定时间（不是初创）所以在产品和技术方面有一定的积累，通俗点就是一堆现成的c# .net 代码。然后就是项目截止日期压力。为了按时完成任务的我只能在原有代码基础上不断加功能，根本没有机会去考虑用什么样的代码模式、结构去达到更好的效果。在这个过程中有个有趣的现象引起了我的注意：基本上我只需按照某种流程（多数是业务需求）一个个增加环节就可以实现一项完整功能，当然我是不会计较这些环节对软件其它部分是否产生影响，又或者以后代码维护会不会很麻烦，只要能及时交货就行。想想这种做法恰恰是面向对象编程或所谓行令式编程的特点，即：通过逐行执行命令引导程序的状态改变，最终状态就是运行程序的结果了，或者就是功能的实现了。通过一行行增加代码最终总会到达预期的状态，不是吗。这正是OO编程的思维模式：因为程序状态体现在每行代码上，随时可以检查，验证思路，所以OOP比较容易上手（相对函数式编程而言）。
MongoDB中的副本集是一组维护相同数据集的mongod进程。副本集提供冗余和高可用性，是所有生产部署的基础。本节介绍MongoDB中的复制以及副本集的组件和体系结构。该部分还提供了与副本集相关的常见任务的教程。
MongoDB 4.0增加了对多文档ACID事务的支持。但等等......这是否意味着MongoDB直到现在才支持事务？不，实际上MongoDB已经提供了对单个文档事务的支持。 MongoDB 4.0跨多文档、多语句、多集合和多数据库扩展了事务保证。 如果没有任何形式的事务数据完整性保证，数据库还有什么用呢？
MongoDB提供了一个名为db.collection.find（）的函数，该函数用于从MongoDB数据库中检索文档。
Datax 一般比较适合于全量数据同步，对全量数据同步效率很高（任务可以拆分，并发同步，所以效率高），对于增量数据同步支持的不太好（可以依靠时间戳+定时调度来实现，但是不能做到实时，延迟较大）。
目前公司离线数仓现状，数仓部门每日凌晨后处理昨天的线上业务数据，因此第二天业务人员才看到的报表，数据是T-1的，因此数据是具有滞后性，尤其在互联网金融公司，有业务人员需要做信贷的风险管控，及时的调整一些风控规则和策略，但是不能立刻看到效果，而是需要等到第二天才可以看到调整的效果，因此才有了实时数仓的需求。线上业务数据基本存储在Mysql和MongoDB数据库中，因此实时数仓会基于这两个工作流实现，本文重点讲述基于MongoDB实现实时数仓的架构。
流程管理起源于生产组织和办公自动化领域，是针对日常工作中具有固定程序的活动提出的一个概念。目的是通过将工作分解成定义良好的任务、角色，按照一定的规则和过程来执行这些任务并对它们进行监控，达到提高办事效率、降低生产成本、提高企业生产经营管理水平和企业竞争力的目标。
kettle是基于JVM的所以大家只要有安装好的JVM解压后直接启动即可。这里推荐使用jvm8。
自2019年12月发布1.0版本以来，社区一直在积极构建一个全面的开源低延迟变更数据捕获(CDC)平台。在过去的三年里，我们扩展了Debezium的产品组合，包括用于Oracle的稳定连接器、社区主导的Vitess连接器、增量快照的引入、多分区支持等等。在社区活跃贡献者和提交者的帮助下，Debezium成为CDC领域事实上的领导者，部署在多个行业的许多组织的生产环境中，使用数百个连接器将数据更改从数千个数据库平台输出到实时流。
开源项目orchard主要开发人员Sipke Schoorstra 开源了一个netcore 工作流项目，地址：https://github.com/elsa-workflows/elsa-core，最新版本1.2，正在开发2.0版本 。Spike 是参照Orchard Core的工作流引擎的原理，将其转化为一个可重用的.NET标准库，从而使*任何* .NET应用程序都能享受工作流的强大功能，使开发人员能够实现长期运行的工作流。ELSA的核心理念是能够相互连接小的可执行单元，允许您编排实际的业务流程，如文档审批、客户入职和订单流程。
说到前端就不得不提到后端，我们给用户展示页面所需的数据正是从后端获取的，所以了解后端的运行原理和技术的实现很有必要。
1.价值流的三个度量：前置时间、完成准确率，流程时间。为了满足需求而按顺序排好的一些列活动，成为价值流。
这篇文章是软件架构编年史的一部分，一系列关于软件架构的文章。在这些文章中，我写了我对软件架构的了解，我如何看待它，以及我如何使用这些知识。如果您阅读了本系列以前的文章，那么本文的内容可能更有意义。
数据流图也称为气泡图。它通常用作创建系统概述的初步步骤，而不需要详细介绍，以后可以将其作为自上而下的分解方式进行详细说明。DFD显示将从系统输入和输出的信息类型，数据如何流经系统以及数据将存储在何处。与传统的结构化流程图不同，它不显示有关流程时序的信息，也不显示流程是按顺序还是并行运行的。
当前实时数据同步的应用场景较多，实现方式主要有两种，一是数据库厂家本身提供了实时数据捕获工具，如 Oracle 的 OGG 等；另外一种是实时解析数据库的事务日志，获取到实时变化的数据后进行同步，如 Flink CDC 等。
年MongoDB试图扩大其用户群，包括传统的数据库专业人员，但现在公司转变方向，为其NoSQL Atlas数据库服务（DBaaS）添加功能，将其打造成更完整的数据平台，以支持开发者构建生成式人工智能应用程序。
MongoDB 4.4和5.0即将停止维护，是时候升级数据库软件了。下面简述升级的方法。
MongoDB是一种面向文档的非关系型数据库系统，采用BSON这种类似JSON的数据结构存储。在前面博客的学习中，我们知道了MongoDB的一些特性和优势，MongoDB是一种分布式的数据库系统，可以存储大量数据，并保证高性能，然后其底层结构是怎么样的？通过本博客可以先简单了解一下，因为MongoDB的底层原理相对比较杂，而且网上博客并不多，所以先进行简单的了解熟悉。
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