在分表式的数据库设计中,互相有关联的数据需要被抽象为分散在多个独立的父-子表中。但在 MongoDB 里,由于文档的存在,这样的数据可以被聚集在一起存储。MongoDB 的单文档操作,提供了足够满足大多数应用的原子性语义。
这里翻译一篇关于 mongodb 数据一致性的白皮书,这是一份有10页的文档。基于数据一致性的部分内容,在其他的传统数据库,缓存数据库都不存在,也是一个让传统DBA 想不明白的部分,所以进行翻译。
说到 python 读取 excel 文件,网上使用 openpyxl 的文章一大堆。我自己很少直接使用 openpyxl,一般使用 pandas 间接使用。
MongoDB Manual (Version 4.2)> Administration
近期官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论:
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
Redis官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论:
在混合工作负载场景中,实时更新不会影响 RedisJSON 的搜索和读取性能,而 ElasticSearch 会受到影响。
近期官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论: 对于隔离写入(isolated writes),RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍,比 ElasticSearch 快 200 倍以上。 对于隔离读取(isolated reads),RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍,比 ElasticSearch 快 500 倍以上。 在混合工作负载场景中,实时更新不会影响 RedisJSON 的搜
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:
答案:MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库,它使用BSON(一种类似JSON的二进制格式)来存储数据。与关系型数据库相比,MongoDB没有固定的数据模式,支持非结构化数据的存储,且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
我们在使用Redis、ElasticSearch、RabbitMQ、Mongodb等中间件或存储的时候肯定都会使用客户端包来和这些系统通讯,我们也会使用Http的一些客户端来发Http请求。在使用这些客户端包的时候,非常容易犯错的一个地方就是Client的使用方式,比如有一个叫做RedisClient的类,是Redis操作的入口。你应该是每次使用new RedisClient().get(KEY)呢还是注入一个单例的RedisClient呢?
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。
Play Mongo 是一个专门为 Play Framework 开发的 MongoDB 模块, 该项目基于 MongoDB 官方的 Scala 驱动,并且提供了更多的实用功能,例如,
上次分享了 mongodb 主从集群的同步机制(oplog),心跳机制,这次我们继续看看选举机制和副本回滚
MongoDB 单文档原生支持原子性,也具备事务的特性,但是我们说起事务,通常是指在多文档中的实现,因此,MongoDB 在 4.0 版本支持了多文档事务,4.0 对应于复制集的多表、多行,后续又在 4.2 版本支持了分片集的多表、多行事务操作。
导语 我们发现腾讯云上一些腾讯云MongoDB实例在主库写压力比较大的情况下,这时从库上会出现很多慢查询,经过调查发现,从库在回放oplog的时候加了全局锁,阻塞了所有的读直到回放结束。经过我们的优化
给大家总结了8个计算机视觉深度学习中的常见bug,相信大家或多或少都遇到过,希望能帮助大家避免一些问题。
单机版的MongoDB无法保证系统的可靠性。一旦进程发生故障或是服务器宕机,业务将直接不可用。此外,一旦服务器上的磁盘损坏,数据会直接丢失,而此时并没有任何副本可用。
如果你已经完成了自己新的MongoDB应用程序的开发,并且现在正准备将它部署进产品中,那么你和你的运营团队需要讨论一些关键的问题: 最佳部署实践是什么? 为了确保应用程序满足它所必须的服务层次我们需要监控哪些关键指标? 如何能够确定添加分片的时机? 有哪些工具可以对数据库进行备份和恢复? 怎样才能安全地访问所有新的实时大数据? 本文介绍了硬件选择、扩展、HA和监控。在查看详细信息之前,首先让我们处理一个最常见的问题: 部署MongoDB和部署RDBMS有什么不同? 你会发现MongoDB作为一个文档
本文作者是来自Percona的支持工程师 Vinodh Krishnaswamy 和 Aayushi Mangal。主要介绍了MongoDB中两个引擎之间的差异,并在文章结尾处给出了表格对比总结。文章由腾讯云数据库团队翻译整理,全文约2050字,阅读需要5分钟。 ---- 在这篇文章中,我们将了解到MongoDB中MMAP和WiredTiger引擎之间的差异。很多客户都咨询过这两个引擎的问题,这篇文章将为你们解决难题。我们将告诉您这些引擎的主要特性,您可以根据自己的需求选择合适的引擎。 在MongoDB中
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
虽然做了很多年的三维可视化,不过都主要还是web端开发为主(webgl,threejs,有兴趣的读者也可以关注下我的相关专栏)。最近准备入手一下UE,顺便做一下知识梳理。 所以文章可能都是比较粗浅的,对于UE大佬可以忽略。
根据 CAP 理论的一致性(Consistency)问题,即在读写发生在不同节点的情况下,怎么保证每次读取都能获取到最新写入的数据。这个一致性即是我们今天要讨论的MongoDB 可调一致性模型中的一致性,区别于单机数据库系统中经常提到的 ACID 理论中的一致性。
面试的准备跟笔试的准备是不一样的,笔试的准备的话,可以去刷题,面试的话,专业的面试官一般首先都会根据你简历上写的内容去提问,都问完之后,最后可能再会问一下简历之外的,或者简历上写的比较模糊的内容。为什么会问简历之外的内容呢?可能想考察一下你的知识面。
本文源自阅读了 MongoDB 于 VLDB 19 上发表的 Tunable Consistency in MongoDB 论文之后,在内部所做的分享(分享 PPT 见文末)。现在把分享的内容整理成此文,并且补充了部分在之前的分享中略过的细节,以及在分享中没有提及的 MongoDB Causal Consistency(也出现在另外一篇 SIGMOD’19 Paper),希望能够帮助大家对 MongoDB 的一致性模型设计有一个清晰的认识。
本文档回答了有关分片的常见问题。或者可以参考手册的分片章节,其提供了 分片的概述,包括如下细节:
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大家应该都清楚,数据正在以巨幅的速度增长。如果能够有效地利用这些数据,可以发现非常有价值的内容,然而传统技术(许多早在40年前设计的,比如RDBMS这样的技术)对于“大数据”的大肆宣传的商业价值的创造是远远不够的。一个使用大数据技术的典型例子就是“客户的单一视图” - 旨在汇总有关客户的所有信息,以优化客户的参与度和收益,例如精准地确定通过哪种渠道和什么时间向他们发推送。
目前用户常用的两款大数据架构包括EMR(数据建模和建仓场景,支持hive、spark、presto等引擎)和DLC(数据湖分析场景,引擎支持spark、presto引擎),其中EMR场景存储为HDFS(支持本地盘和对象存储cos),数据格式支持Iceberg、orc、parquet、text等,均支持内外表;DLC场景存储为cos,内表数据格式为Iceberg,外表数据格式为orc和text。下文通过离线和实时两种模式描述如何通过Inlong实现mysql数据的同步到HDFS和DLC,同时实现下游用户可读。
我们知道Java是一个面向对象(OOP)的语言,但它有一些弊端,比如当我们需要为多个不具有继承关系的对象引入一个公共行为,例如日志,权限验证,事务等功能时,只能在在每个对象里引用公共行为,这样做不便于维护,而且有大量重复代码。AOP的出现弥补了OOP的这点不足。 1)开源框架 2)IoC(控制反转),将类的创建和依赖关系写在配置文件里,由配置文件注入,实现了松耦合. 3)AOP 将安全,事务等于程序逻辑相对独立的功能抽取出来,利用spring的配置文件将这些功能插进去,实现了按照方面编程,提高了复用性.
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档,MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息,请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
本文是唐卓章在“我和MongoDB的故事”MongoDB征文比赛的获奖文章,下面我们一起来欣赏下。
来源丨https://scottrogowski.com/the-seven-deceptions-of-microservices
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。
MongoDB 因其灵活的文档模型、可扩展分布式设计广受开发者喜爱,在此基础上,MongoDB 4.0 推出了更强大的功能支持,目前4.0第一个RC版本已经发布,本文将介绍 MongoDB 4.0 核心的一些新特性。
事务是 mongoDB 中非常核心的一个功能,在 4.0 版本以前,mongoDB 只支持单个文档的事务,在 4.0 和 4.2 版本之后,分别支持了复制集事务和分片事务,也可以说在大多数的数据库中都是非常重要的一个功能,值得我们单独拉一章去讲解
每种数据库都有自己的日志模块,MongoDB也不例外,通常情况下,一个数据库的日志中,记录的是数据库的连接信息、存储信息、网络信息、索引信息以及查询信息等。从MongoDB3.0版本开始,MongoDB在日志中引入了日志等级和日志组件的概念,作为DBA来讲,关注的最多的应该是慢查询日志和连接日志。
同 xml配置 aop 一样,我们可以将切点表达式抽取。抽取方式是在切面内定义方法,在该方法上使用@Pointcut注解定义切点表达式,然后在在增强注解中进行引用。具体如下:
在MongoDB中,对单个文档的操作是原子的。由于可以在单个文档结构中使用内嵌文档和数组来获得数据之间的关系,而不必跨多个文档和集合进行范式化,所以这种单文档原子性避免了许多实际场景中对多文档事务的需求。
众所周知,单体应用程序,由于其种种不足,几乎不支持敏捷方法。如果你想为一个大型或复杂的业务创建一个软件项目,最好从微服务架构开始。
作者:Matt Kalan 原文:The Future of Big Data Architecture 译者:孙薇 本文讲述了大数据的相关问题,以及“大数据架构”得名的由来。 大数据的问题 或许所有读者都明白这一点:数据正在飞速增长。若是能够有效利用的话,我们能从这些数据中找到非常有价值的见解;传统技术有很多都是在40年前设计的,比如RDBMSs,不足以创造“大数据”炒作所宣称的商业价值。在大数据技术的使用上,常见的案例是“客户单一视图”;将关于客户所知道的一切内容放在一起,以便最大化服务提供与自身收入,
微服务是一个软件架构模式,对微服务的讨论大多集中在容器或其他技术是否能很好的实施微服务,而本文将从以下几个角度来和大家分享在微服务架构下进行数据设计需要关注的地方,旨在帮助大家在构建微服务架构时,提供一个从数据方面的视角:
readPreference 选项决定了mongodb会使用哪一个节点(primary or secondary)来满足正在发起的读请求。
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