如果程序性能随着时间推移不断降低，那很有可能是因为数据库查询变慢了，随着数据库规模的增长，这一情况还会变得更糟。优化数据库有时很简单，需要在程序和数据库之间加入缓存。大多数数据库查询语言都提供了explain语句，用来显示数据库执行查询时采取的步骤。从这些步骤中，我们经常能发现数据库或索引设计的不足之处。过 ，在开始优化查询之前，我们必须要知道哪些查询是值得优化的。在一次典型请求中，可能要执行多条数据库查询，所以经常很难分辨哪一条查询较慢。Flask-SQLAlchemy提供了一个选项，可以记录请求中执行的
许多人试图进入与数据相关的领域；但是，由于分支学科之间有很多交叉和混淆，网络上也有很多可用的资源，有的人可能会迷失方向，究竟从哪里开始呢？许多人最终学习了一套通用的技能，成为了数据科学通才。
作者 | 老根 - laf框架作者 笔者在开发laf(https://github.com/lafjs/laf)的过程中依赖了mongo minio这些组件，本文就如何对这些组件最佳实践来做个介绍。
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
本文章主要讲解不同场景下，可以使用的MongoDB压测方法。并主要介绍实际业务场景下，如何使用jmeter对MongoDB压测。
原文链接：https://www.collabora.com/news-and-blog/blog/2019/04/15/an-ebpf-overview-part-2-machine-and-bytecode/
这篇博客大概是2017年写的，目前已经是2020年8月不到，今天维护了一下但是并未保存，很受伤，不得不重新在维护一次。
我们在第 1 篇文章中介绍了 eBPF 虚拟机，包括其有意的设计限制以及如何从用户空间进程中进行交互。如果你还没有读过这篇文章，建议你在继续之前读一下，因为没有适当的介绍，直接开始接触机器和字节码的细节是比较困难的。如果有疑问，请看第 1 部分开头的流程图。
MongoDB内核代码中提供有完善的gotool工具，这些开源工具作用主要有：数据导出及恢复(mongodump、mongorestore、mongoexport、mongoimport)工具、客户端shell链接工具(mongo)、IO测试工具(mongoperf)、流量qps/时延等监控统计工具(mongostat、mongotop)。
默认每页显示20条记录，当显示不下的情况下，可以用it迭代命令查询下一页数据。注意：键入it命令不能带“；”
要管理数据库，必须先开启服务，开启服务使用 mongod --dbpath c:\mongodb，"c:\mongodb"为当前自己的数据库所在路径。
本标准适用于污染物在线监控（监测）系统、污染物排放过程（工况）自动监控系统与监控中心之间的数据传输，规定了传输的过程及参数命令、交互命令、数据命令和控制命令的格式，给出了代码定义，本标准允许扩展，但扩展内容时不得与本标准中所使用或保留的控制命令相冲突。 本标准还规定了在线监控（监测）仪器仪表和数据采集传输仪之间的数据传输格式，同时给出了代码定义。
在上一篇文章中，作者曾写过过度处理批次效应的后果。这里可能会有些争议，他将对如何在不使用不知道具体原理的“批次效应矫正”工具的情况下处理批次效应给与一些建议。为什么要这么做？批次效应矫正工具真的那么糟糕吗？
mongo全版本下载地址 https://www.mongodb.org/dl/linux/
现有注册用户表table_user，有两个字段：user_id(用户id)、reg_tm(注册时间)。有订单表table_order,有三个字段：order_id(订单号)、order_tm(下单时间)、user_id(用户id)。
MongoDB自带了mongostat 和 mongotop 这两个命令来监控MongoDB的运行情况。这两个命令用于处理MongoDB数据库变慢等等问题非常有用，能详细的统计MongoDB当前的状态信息。除此之外，还可以用db.serverStatus()、db.stats()、开启profile功能通过查看日志进行监控分析。
MongoDB是一种非关系型数据库管理系统（NoSQL），它被设计用于存储和检索大量数据，特别适用于处理大数据和实时应用程序。MongoDB的名称源自"humongous"（巨大的）这个词，它强调了MongoDB的优势，即能够轻松处理大规模的数据。以下是MongoDB的一些关键特点和概念：
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
写教程的话，我的优点仅仅是量大，坚持了七年多写了超1万篇教程。但实际上绝大部分都浮于表面，深度不够。
我们都知道，在分布式系统中，分布式 ID 有很多特殊的要求，其中之二就是要求各个 ID 必须全局唯一，且 ID 能够趋势递增。那么 MongoDB 作为一个分布式 NoSQL 数据库，它的 ObjectID 是一段字符串，是 UUID 吗？不同机器生产的 ID 会相同吗？这段字符串排序没有纯数字主键好排吧？等等，带着这样的疑问，我们一起来看看 Mongo 的 ObjectID 到底有何神秘之处！
mongodb doc mongodb的端口 mongod:27017 http:28017 mongod命令的常用选项 fork: 是否运行为后台进程 bind_ip: 绑定的ip地址 maxConns: 最大的连接数 logpath: 设置日志的存储路径 syslog: 设置是否为syslog来管理日志 syslogFacility: 如果由syslog来管理日志,那么日志的级别是local1,local2…还是local7 logappend: 日志滚动,就是把日志已追加的方式记录,而不是覆盖 pid
mongoDB简介 1、NoSQL数据库 数据库：进行高效的、有规则的进行数据持久化存储的软件 NoSQL数据库：Not only sql，指代非关系型数据库 优点：高可扩展性、分布式计算、低成本、灵活架构、半结构化数据、简化关联关系 缺点：没有标准化、有限查询、不直观 常见NoSQL（http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html）数据库 列存储：Hbase、Cassandra、Hypertable 文档存储：MongoDB、CouchDB k-v存储：TokyoC
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
可以注意到，标签和文章的对应关系还是简单的一对多，如果做成比较灵活的多对多还需要增加一张关系表，这样就是四张表了。
在之前的课程中，我分别从数据库、缓存、消息队列和分布式服务化的角度，带你了解了面对高并发的时候要如何保证系统的高性能、高可用和高可扩展。课程中虽然有大量的例子辅助你理解理论知识，但是没有一个完整的实例帮你把知识串起来。所以，为了将我们提及的知识落地，在实战篇中，我会以微博为背景，用两个完整的案例带你从实践的角度应对高并发大流量的冲击，期望给你一个更加具体的感性认识，为你在实现类似系统的时候提供一些思路。
随着数据量的不断上涨，项目需要快速处理数据成为了第一要务，对于数据统计的严格性要求不高。
一文教你如何通过 Docker 快速搭建各种测试环境这篇超帅，教你阿里云服务器快速安装，redis、mysql、mongoDB、elesticsearch等，而且比较全，刚好满足最近笔者的所有需求。
明星的一条微博的点赞数可能有几十万，甚至百万以上。那么这个「点赞功能」（会记录谁点了赞），新浪微博的数据库是如何设计的呢？
游戏圈，是手Q游戏中心在社交化场景的一个探索和实践，将用户在游戏内的战绩、高光等事件作为动态展示在好友的 feeds 流列表中，产品形态上类似微信朋友圈、QQ 空间、推特等。
MongoDB 2.4已经发布，该版本增加了一些新特性，如文本搜索、基于哈希的分片、更好的地理空间功能、支持GeoJSON以及一些性能和工具方面的提升。我们还和10gen讨论了MongoDB接下来的路线图。 一些关键的提升如下： 引入了文本搜索，现在是一个测试功能，支持15种语言的词干和断词 基于哈希的分片，用于数据交叉传播时不能轻易预测任何自然分片键的情况 地理空间索引和GeoJSON支持 安全提升——新的模块化身份认证系统、与Kerberos集成以及基于角色的访问控制 一些性能提升，最重要的一项是针对计
mongoDB基础入门 介绍 mongoDB是一个存储文档的非关系型数据库 mongoDB的结构： 数据库： 包含集合 集合： 存储文档 文档: json格式 一条命令在docker容器中运行mongoDB docker run --name mymongo -v /mongo/data:/data/db -d mongo:4 docker ps #查看容器状态 docker logs mymongo #查看日志 mongoExpress 的使用 基于网络的mongoDB数据库管理页面 docker
一、自动化部署工具介绍 1、业务入口 （1）MongoDB申请 ①界面地址：http://bianque.webdev.com/mongo/mongoApply 📷 ②注意事项： 提供测试库和正式线上
要在浏览器内访问查询的值，使用JavaScript，我们有一个特殊的API，称为URLSearchParam，它受到所有现代浏览器的支持：
原标题：Spring Data MongoDB参考文档(内容来源：Spring中国教育管理中心）
struct表示不同数据类型的集合。例如：在下面的示例中，我们定义了一个名为instruction_s的struct，该struct由24位地址和8位操作码构成。
JAVA驱动版本： <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongo-java-driver</artifactId> <version>3.0.2</version> </dependency> 工具类代码如下： package utils; import java.util.A
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库，它具有高性能，高可用性，自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组
在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3 MCMC库进行推理。
type 对象的类型 类型常量对象的名称 REDIS_STRING 字符串对象 REDIS_LIST 列表对象 REDIS_HASH 哈希对象 REDIS_SET 集合对象 REDIS_ZSET 有序集合对象 ptr 指针 指向实际存储的对象的指针 encoding encoding 表示 ptr 指向的具体数据结构，即这个对象使用了什么数据结构作为底层实现。 编码常量编码所对应的底层数据结构 REDIS_ENCODING_INT long类型的整数 REDIS_ENCODING_EMBSTR enbstr编码的简单动态字符串 REDIS_ENCODING_RAW 简单动态字符串 REDIS_ENCODING_HT 字典 REDIS_ENCODING_LINKEDLIST 双向链表 REDIS_ENCODING_ZIPLIST 压缩列表 REDIS_ENCODING_INTLIST 整数集合 REDIS_ENCODING_SKIPLIST 跳表 每种类型的对象都至少使用了两种不同的编码，对象和编码的对应关系如下
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即反SQL运动，指的是非关系型的数据库，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入
《MongoDB command命令处理模块源码实现一》中我们分析了一个客户端请求到来后，mognodb服务端大体处理流程如下：
事务得到的系统响应时间是由非常多的部分组成的，一般来说响应时间由网络时间、服务器处理时间、网络延迟三大部分组成。先来看看当一个客户端发出请求到服务器返回需要经历哪些路径。
Spring Repository解析---以Mongo Repository为例
这是 LeetCode 上的「1893. 检查是否区域内所有整数都被覆盖」，难度为「简单」。
之前文章介绍了基于zynq的图像处理架构问题。其中，作为开发者，需要重点关注图像传感器接口、处理算法、显示接口，这些模块。现在我们一同学习用于视频数据接口的DVP模块，并将其封装成AXI-stream接口便于直接和VDMA IP通信。
经典电路设计是数字IC设计里基础中的基础，盖大房子的第一部是打造结实可靠的地基，每一篇笔者都会分门别类给出设计原理、设计方法、verilog代码、Testbench、仿真波形。然而实际的数字IC设计过程中考虑的问题远多于此，通过本系列希望大家对数字IC中一些经典电路的设计有初步入门了解。能力有限，纰漏难免，欢迎大家交流指正。快速导航链接如下：
解题思路：首先需要对区域进行分组，使用的是group by，然后对每个组内的用户进行计数聚合运算，使用的是count，最后运行结果如下表所示。
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