pymongo来操作MongoDB数据库，但是直接把对于数据库的操作代码都写在脚本中，这会让应用的代码耦合性太强，而且不利于代码的优化管理
在django项目中, 一个工程中存在多个APP应用很常见；有时候希望不同的APP连接不同的数据库，这个时候需要建立多个数据库连接。 在Django的setting中使用DATABASES设置定义数据库，可以将数据库映射到特定的别名字典中;DATABASES定义的是要给嵌套字典，该设置必须配置default默认数据库。默认使用SQLite进行单一数据库设置：
目录[-] Python是开发社区中用于许多不同类型应用的强大编程语言。很多人都知道它是可以处理几乎任何任务的灵活语言。因此，在Python应用中需要一个什么样的与语言本身一样灵活的数据库呢？那就是NoSQL，比如MongoDB。 英文原文:https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python 1、SQL vs NoSQL 如果你不是很熟悉NoSQL这个概念，MongoDB就是一个NoSQL数据库。近几年来它越
结合我们822实验室开源的图像处理平台（http://822lab.top）介绍Flask后端开发，供后续学弟学妹参考，整个平台的从零搭建记录在[这里](https://www.jianshu.com/p/d92a53d57ab1)，后端仓库在[这里](https://gitee.com/happysunrise/lab822server)，前端仓库在[这里](https://gitee.com/happysunrise/lab822)，欢迎大家为平台做贡献。
在项目文件夹里创建‘database_router’文件。将下面的代码复制到该文件里。
一、了解 MongoDB 之前认识了两种相同类型的缓存技术（关系型数据库）memcached 和 Redis， MongoDB是与之前两款完全不同的一个类型的缓存技术！称之为：文档型数据库！ 提到文档，一个新概念JSON，MongoDB的文档类似于JSON对象！ JSON：JavaScript 对象表示法（JavaScript Object Notation）。 JSON 是存储和交换文本信息的语法。类似 XML。 JSON 比 XML 更小、更快，更易解析。 来看一下JSON文档： { "employee
对于单台数据库服务器，庞大的数据量及高吞吐量的应用程序对它而言无疑是个巨大的挑战。频繁的CRUD操作能够耗尽服务器的CPU资源，快速的数据增长也会让硬盘存储无能为力，最终内存无法满足数据需要导致大量的I/O，主机负载严重。为了解决这种问题，对于数据库系统一般有两种方法：垂直扩展和分片（水平扩展）。
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python manage.py migrate 默认使用 defalut 的数据配置，完整的写法为：python manage.py migrate --database defalut，同样的迁移完默认的数据库后，也要迁移从数据库 python manage.py migrate --database slave
在前面一篇文章《 Python 系统资源信息获取工具，你用过没？》中，我们学习了如何使用 Python 中的第三方库 psutil 来获取系统的资源信息，比如 cpu 占用率、内存使用情况、硬盘以及进程情况等。并且奎因在文章的末尾还大言不惭、信誓旦旦的说可以用 psutil 打造一个分布式服务器监控平台
简介 Mongoose是在node.js异步环境下对mongodb进行便捷操作的对象模型工具 那么要使用它，首先你得装上node.js和mongodb,关于mongodb的安装和操作介绍可以参考：http://www.cnblogs.com/zhongweiv/p/node_mongodb.html Github地址：https://github.com/Automattic/mongoose API Docs：http://mongoosejs.com/docs/guide.html
beego ORM 是一个强大的 Go 语言 ORM 框架。她的灵感主要来自 Django ORM 和 SQLAlchemy。
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/
这篇文章是对又拍网公布的数据库案例的分析总结 又拍网是一个大型照片分享社区，数据库架构也是从简单到复杂发展起来的 数据库进化过程 （1）一主一从 最初是由一台主库和一台从库组成，当时从库只用作备份和容灾，当主库出现故障时，从库就手动变成主库 随着压力的增加，加上了memcached （2）一主多从 通过添加多个从库来分流查询压力 （3）数据库拆分 随着数据量的增加，读写压力都迅速增加，决定进行数据库拆分，将数据存放到不同的数据库服务器中 数据库拆分 一般可以按两个纬度来拆分数据:
层(Layer)其实是AUFS(Advanced Union File System, 一种联合文件系统)中的概念，是实现增量保存于更新的基础。
MMM（Master-Master replication manager for MySQL）是一套支持双主故障切换和双主日常管理的脚本程序。MMM使用Perl语言开发，主要用来监控和管理MySQL Master-Master（双主）复制，可以说是mysql主主复制管理器。虽然叫做双主复制，但是业务上同一时刻只允许对一个主进行写入，另一台备选主上提供部分读服务，以加速在主主切换时刻备选主的预热，可以说MMM这套脚本程序一方面实现了故障切换的功能，另一方面其内部附加的工具脚本也可以实现多个slave的read负载均衡。MMMM是关于MySQL主主复制配置的监控、故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件（在任何时候只有一个节点可以被写入）。这个套件也能对居于标准的主从配置的任意数量的从服务器进行读负载均衡，所以可以用它在一组居于复制的服务器启动虚拟IP，除此之外，它还有实现数据备份、节点之间重新同步功能的脚本。
简述 为何要分片 减少单机请求数，降低单机负载，提高总负载 减少单机的存储空间，提高总存空间。 常见的mongodb sharding 服务器架构 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色： Shard Server 即存储实际数据的分片，每个Shard可以是一个mongod实例，也可以是一组mongod实例构成的Replication Set。为了实现每个Shard内部的auto-failover(自动故障切换)，MongoDB官方建议每个Shard为一组Repli
create database if not exist db1;#如果不存在db1则创建
MyCat基础知识 一、什么是MYCAT? 1. 一个彻底开源的，面向企业应用开发的大数据库集群 2. 支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库 3. 一个可以视为MyS
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