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。
Redis的的是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的键值数据库。是当前最热门的的的NoSql数据库之一，也被人们称为数据结构服务器，，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Hash), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
1.性能优越:快速！在适量级的内存的 MongoDB 的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快，
MongoDB 是一个跨平台的，面向文档的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的产品。它支持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是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，使用C++开发，是当前Nosql数据库产品中最热门的一种。这 里说到nosql数据库，就简单描述一下什么是nosql。nosql（not only sql非关系型数据库）的主要特点是非关系型的、分布式、开源的、水平扩展的。nosql的原始目的是为了大规模web应用，通常应用如模式自由、支持简单复制、简单的API、最终的一致性和大容量数据等。
MongoDB时一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，时当前NoSQL数据库中比较热门的一种。它在需要场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
微服务的诞生并非偶然，它是在互联网高速发展，技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物。互联网时代的产品通常有两类特点：需求变化快和用户群体庞大，在这种情况下，如何从系统架构的角度出发，构建灵活、易扩展的系统，快速应对需求的变化;同时，随着用户的增加，如何保证系统的可伸缩性、高可用性，成为系统架构面临的挑战。
微服务的诞生并非偶然，它是在互联网高速发展，技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物。互联网时代的产品通常有两类特点：需求变化快和用户群体庞大，在这种情况下，如何从系统架构的角度出发，构建灵活、易扩展的系统，快速应对需求的变化；同时，随着用户的增加，如何保证系统的可伸缩性、高可用性，成为系统架构面临的挑战。 如果还按照以前传统开发模式，开发一个大型而全的系统已经很难满足市场对技术的需求，这时候分而治之的思想被提了出来，于是我们从单独架构发展到分布式架构，又从分布式架构发展到
微服务的诞生并非偶然，它是在互联网高速发展，技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物。互联网时代的产品通常有两类特点：需求变化快和用户群体庞大，在这种情况下，如何从系统架构的角度出发，构建灵活、易扩展的系统，快速应对需求的变化；同时，随着用户的增加，如何保证系统的可伸缩性、高可用性，成为系统架构面临的挑战。
mongodb是最早热门非关系数据库的之一，使用也比较普遍，一般会用做离线数据分析来使用，放到内网的居多。由于很多公司使用了云服务，服务器默认都开放了外网地址，导致前一阵子大批 MongoDB 因配置漏洞被攻击，数据被删，引起了人们的注意，感兴趣的可以看看这篇文章：场屠戮MongoDB的盛宴反思：超33000个数据库遭遇入侵勒索，同时也说明了很多公司生产中大量使用mongodb。 mongodb简介 MongoDB（来自于英文单词“Humongous”，中文含义为“庞大”）是可以应用于各种规模的企业、各个行
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
mongodb是最早热门非关系数据库的之一，使用也比较普遍，一般会用做离线数据分析来使用，放到内网的居多。由于很多公司使用了云服务，服务器默认都开放了外网地址，导致前一阵子大批 MongoDB 因配置漏洞被攻击，数据被删，引起了人们的注意， 超33000个数据库遭遇入侵勒索，同时也说明了很多公司生产中大量使用mongodb。
数据是创造和决策的原材料，高质量的数据都价值不菲。而利用爬虫，我们可以获取大量的价值数据，经分析可以发挥巨大的价值，比如：
一：前言 本次爬取的是喜马拉雅的热门栏目下全部电台的每个频道的信息和频道中的每个音频数据的各种信息，然后把爬取的数据保存到mongodb以备后续使用。这次数据量在70万左右。音频数据包括音频下载地址，
MongoDB 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统，MongoDB 是由 C++ 语言开发，旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下，通过添加更多的节点，可以保证服务器性能。
Node.js 作为后端框架，自 2009 年首次发布以来，已被越来越多的公司广泛采用。它的成功有以下几个原因：JavaScript 语言 (又称 Web 语言) 的应用，一个丰富的开源模块和工具的生态系统，以及它简单高效的原型 API。
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关注技术博客的读者肯定有这样感受，Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明，Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好，说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程，一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术！内容涉及： MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平，完整学习后，也将能够在企业级Spring Boo
在以前的构建 Rust 异步 GraphQL 服务系列中，分别采用 tide + async-graphql + mongodb 和 actix-web + async-graphql + rbatis + postgresql / mysql 开发了 GraphQL 服务后端。感兴趣的朋友可以参阅博文——
五一假期即将到来，作为一名热爱旅游的技术达人，我总是希望能够通过技术手段更好地规划我的旅行路线。在这篇文章中，我将向大家介绍一款基于Python技术的热门景点分析系统，帮助您在五一假期中游玩得更加尽兴！
摘要： 技术没有高下之分，做好产品才是王道。 [2019-03-19-coding.png] 很多开发者非常热衷于比较不同技术，比如：Angular 是否比 Vue.js 更好？Node.js 能否取
SpringBoot对常用的数据库支持外，对NoSQL 数据库也进行了封装自动化。这一篇主要讲springboot与mongo多数据源相关的配置
本篇文章是MongoDB数据库信息泄露漏洞复现，记录了实际中常见的MongoDB数据库未授权访问漏洞并如何使用，主要分为七个部分：MongoDB简介、MongoDB安装、MongoDB基本操作、MongoDB相关工具使用、MongoDB漏洞复现、MongoDB实战和MongoDB防御措施。 本篇文章由浅入深地介绍了MongoDB未配置访问认证授权导致的未授权访问漏洞。在学习MongoDB过程中也阅读了几十篇中英文MongoDB相关技术文章，最终按照作者我的思路进行总结，相关参考文章也在文末列出。 此外，文中
MongoDB 是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前 NoSql 数据库中比较热门的一种。
数据库对互联网开发的重要性就不必多说了。作为大数据和AI时代的互联网er，如果你还是只懂MySQL，那你可就火星大发了。下面给大家总结下每个互联网er都必须懂的几种数据库产品：
MongoDB 是一款非常热门的NoSQL，面向文档的数据库管理系统，我选择的是 Enterprise Server （MongoDB 3.2.9）版本，安装在Windows Server 2012环境中。
软件开发职位通常需要的技能是NoSQL数据库（包括MongoDB）的经验。本教程将探索使用API收集数据，将其存储在MongoDB数据库中以及对数据进行一些分析。
2019年MongoDB中文社区年终盛会将于2020年1月4日（星期六）在深圳福田区车公庙附近召开。来现场，您将收获3大专场经验加持：
我们现在处理什么年代 2020年 大数据时代 适者生存 学习才是在这个社会生存的唯一法则。
前言 MongoDB是一个由C++语言编写的基于分布式文件存储的数据库，是当前NoSQL数据库中比较热门的一种，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。本文介绍MongoDB复制集及数据分片。 MongoDB 简介 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。支持的数据结构非常松散，因此可以存储比较复杂的数据类型。最大的特点是其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
在舆情信息爆炸的时代，了解市场营销、舆情监测和内容创作等方面的热门话题和趋势，对企业和个人至关重要。而今日头条作为一个热门的新闻资讯平台，拥有大量用户生成的内容，抓取并分析热门话题和趋势，为我们提供有价值的数据支持。本文将介绍如何利用Python爬虫技术来抓取今日头条的热门话题，并进行趋势分析，以帮助读者更好地了解市场动态和用户关注点。
使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档，其中 save 命令可以参照“插入 MongoDB 文档命令”部分。
离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于隐语义模型的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于内容的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于物品的协同过滤推荐（相似推荐）
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。
最近研究了一下抖音的爬虫，目前实现了热门话题和热门音乐下面所有相关视频的爬取，并且我已经将该爬虫打包成了一个 Python 库并发布，名称就叫做 douyin，利用该库可以使用不到 10 行代码完成热门视频的下载、相关音乐的下载以及结构化信息的存储。
昨天搭建完毕 MongoDB 集群 后，开始计划了解 MongoDB ，并引入使用场景，这里介绍一下学习过程中的一些笔记，帮助读者快速了解 MongoDB 并使用 C# 对其进行编码。
喜欢看小说的骚年们都知道，总是有一些小说让人耳目一新，不管是仙侠还是玄幻，前面更了几十章就成功圈了一大波粉丝，成功攀上飙升榜，热门榜等各种榜，扔几个栗子出来： 📷 📷 本文的行文脉络： 1、先构造一个单本的小爬虫练练手； 2、简要分享一下安装MongoBD数据库时的几个易错问题； 3、运用Scrapy框架爬取新笔趣阁全站排行榜。 一、爬取单本小说 爬取该网站相对来讲还是很容易的，打开编辑器（推荐使用PyCharm，功能强大），首先引入模块urllib.request(Python2.x的引入urllib和u
MongoDB是一种开源的、面向文档的NoSQL数据库，它使用JSON类似的文档格式存储数据。MongoDB具有高度的可伸缩性和性能，并且支持复杂的查询和聚合操作。在Python中，我们可以使用pymongo驱动程序来连接和操作MongoDB数据库。
《又涨了！PostgreSQL 这是要赶超 MySQL 的节奏？》DB-Engines 发布了 2017 年 12 月份的数据库排名。排前 20 名的数据库中，Oracle 稳居第一，排名在第 9 名的 Cassandra 赶超排在第 8 名的 Redis，第 14 名的 SAP Adaptive Server 赶超第 13 名的 Solr，SQLite 有小幅下降趋势。而被众多人看好的 PostgreSQL 虽然排名未变，但是一直保持上升趋势！在近几个月的排行榜中，PostgreSQL 都保持着非常好的势头，从最稳（10月）到一路高涨（11月），再到稳步上升（12月），一步步向 Oracle，MySQL 和 Microsoft SQL Server 的位置靠近。在过去的5年里，MongoDB 获得了数十亿美元的 IPO，AWS 推出了非常酷的 Aurora Serverless，但是 PostgreSQL 却按兵不动。然而，PostgreSQL 还是一度成为了人们口中的热门话题。因为 PostgreSQL 的一些重要更新，如原生 JSON 支持和 JSONB 数据类型，为 PostgreSQL 带来了更多的关注。同时，Citus 的出现，为 PostgreSQL 的横向扩展带来了便利。Citus 背后的公司提供商业工具（及完全管理的 Citus 数据库），但这些工具只是简化了管理伸缩。Citus 的云计算负责人 Craig Kerstiens 表示，SaaS 创业公司或基于 PostgreSQL 的企业可以不仅可以实现简化，还不用担心以后的扩展问题。而 PostgreSQL 扩展离不开 Citus。总之，不管 Oracle 还是 MySQL，还是其他数据库的未来趋势如何，PostgreSQL 一直在前进。
MongoDB连接，使用“username:password@hostname/dbname’”的形式进行连接。 连接本地数据库服务器，端口是默认的。
首先，我们在MongoDB的官方文档中看到，MongoDb的2.4以上的For .Net的驱动是支持.Net Core 2.0的。 所以，在我们安装好了MangoDB后，就可以开始MangoDB的.N
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展数据库
Python是一种强大的编程语言，广泛用于各种领域的开发。而MongoDB则是一种流行的NoSQL数据库，用于存储非结构化数据。在Python中使用MongoDB进行数据查询和操作，可以快速地构建高效的应用程序。
MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。
如果你从来没有接触MongoDB或对MongoDB有一点了解,如果你是C#开发人员,那么你不妨花几分钟看看本文。本文将一步一步带您轻松入门。
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