GraphQL 是 Facebook 开发的一种 API 的查询语言,与 2015 年公开发布,是 REST API 的替代品。
上一篇文章《构建基于 Rust 技术栈的 GraphQL 服务(2)- 查询服务第一部分》中,介绍了构建 GraphQL Schema、整合 Tide 和 async-graphql,以及验证 query 服务。
GraphQL 是一种面向数据的 API 查询风格。传统的 API 拿到的是前后端约定好的数据格式,GraphQL 对 API 中的数据提供了一套易于理解的完整描述,客户端能够准确地获得它需要的数据,没有任何冗余,也让 API 更容易地随着时间推移而演进。
传统的关系型数据库(如MySQL),在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前,显得力不从心 解释:“三高”需求:
在构建 Rust 异步 GraphQL 服务:基于 tide + async-graphql + mongodb(3)- 第一次重构之后,因这段时间事情较多,所以一直未着手变更服务的开发示例。现在私事稍稍告一阶段,让我们一起进行变更服务的开发,以及第二次重构。
【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
传统的关系型数据库(如MySQL),在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前,显得力不从心。 解释:“三高”需求:
waterline和Sails.js同一团队开发,支持几乎所有的主流数据库,是nodejs下一款非常强大的orm,可以显著提升开发效率 一.waterline支持的数据库 二.waterline的配置
为了介绍使用ASP.NET Core构建GraphQL服务器,本文需要介绍一下GraphQL,其实看官网的文档就行。
昨天我们学习了 在 Visual Code 中搭建 Laravel 环境,现在我们来学习 Facebook 的 GraphQL 。
传统的关系型数据库,比如说MySQL,我们已经用的非常熟悉了,那么我们在什么时候需要用到MongoDB呢?传统的关系型数据库在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前,显得力不从心。
与 RESTful 设计不同,GraphQL 一般仅暴露出一个接口供使用,而具体一个请求中需要什么数据,数据怎么样组织完全由 API 的使用者(客户端)来指定。当然,哪些数据可以被查询,数据的类型是怎么样的,则是由服务端给定的。指定的方式就是传入一段关于想要的结果(或操作)的描述,服务端保证返回符合要求的结果或报错。
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。
|hosts|我们应该连接的节点列表。节点应该是一个字典({“host”:“localhost”,“port”:9200}),整个字典将作为kwargs传递给Connection类,或者是一个主机:port格式的字符串, 被自动翻译成字典。如果没有给出值,将使用Urllib3HttpConnection类的默认值。|
MongoDB 是一款 NoSQL 数据,通常用来存储非结构化数据,我们的产品中也有用到,例如:一些文件存储在 MongoDB 的 GridFS 中。
过去几年中,GraphQL 已经成为一种非常流行的 API 规范,该规范专注于使客户端(无论是客户端、前端还是第三方)的数据获取更加容易。
它们对应于四种 BLOB 类型,并具有相同的最大长度和存储要求。 BLOB 和 TEXT 类型之间的唯一区别在于对 BLOB 值进行排序和比较时区分大小写,对 TEXT 值不区分大小写。
目前我们常用的MS SQL数据库、ACCESS数据库、MongoDB、My SQL数据库等等。 之前我讲过My SQL数据库,有兴趣的朋友可以去看看。今天我们主要讲讲MongoDB。
SQL 标准定义的四个隔离级别为: read uncommited :读到未提交数据 read committed:脏读,不可重复读 repeatable read:可重读 serializable :串行事物
使用mongo –nodb选项启动mongo shell,启动shell但是不连接到任何mongod
行文开始,先感谢几位指导的老师。相关标题和内容都已经在博客站点修改,微信公众号中就不重复推送了。
MongoDB是一个以JSON为数据模型的文档数据库,所谓“文档”,就是“JSON Document”,并不是我们一般理解的pdf,word,excel文档。
MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包,你可以从MongoDB官网下载安装,MongoDB 预编译二进制包下载地址:https://www.mongodb.com/download-center#community
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。
GraphQL 是用于客户端与服务器通信的语言规范。它有多种语言的实现,可以在广泛的环境中使用。https://graphql.org/code/
今天我们解读一下2016年11月期技术雷达中的GraphQL,它位于语言象限,处于评估阶段,编号整100,非常方便查找……这项技术比较有意思。对我来说,技术雷达中通常有两种典型技术: 第一种,像Apache Kafka这样的,一看就感觉很牛,然后哇地赞叹一下,但因为离项目场景太远,大概看看热闹就过去了。 第二种,典型就是ECMAScript 2017这种,早晚要用并且应用广泛,但说真的,好像也没啥可介绍的…… GraphQL和这两种都不太一样——它用来构建我们Web前端/移动客户端的API,这个覆盖面就
索引的值是按照一定顺序排列的,因此,使用索引键对文档进行排序非常快。然而,只有在首先使用索引键进行排序时,索引才有用。
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“;”
MongoDB 是一个基于【分布式文件存储】的数据库,它属于NoSQL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。
在实践微服务系列博客的这一篇中,我们将看看如何使用GraphQL将Account对象提供给我们的客户端。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL"。
MongoDB Manual (Version 4.2)> The mongo Shell
在国产数据库兼容适配过程中,经常遇到因源数据库是MySQL,迁移至其他国产数据库后,因MySQL端兼容模式有非严格模式,导致适配过程过程中需要做调整。那么,MySQL主要的非严格模式小结如下:
memory 内存引擎,NoSQL最大的特点: 1、默认支持分布式(内置分布式解决方案) 2、高性能,高可用性和可伸缩性
MongoDB 中默认的数据库为 test,如果你没有选择数据库,集合将存放在 test 数据库中。
MongoDB的文档类似于JSON,JSON是一种简单的额表示数据的方式,仅包含6种数据类型,分别是:null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
MongoDB的文档类似于JSON,JSON是一种简单的表示数据的方式,仅包含6种数据类型,分别是:null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
XML和Json不仅是结构化文本,而且擅长表示多层数据,可承载足够通用和足够丰富的信息,因此常被用于各种数据交换和信息传递事务,比如WebService/Restful,微服务等。但多层数据要比传统的二维表结构复杂,取数后再处理的难度也大。
在 Linux 上安装 MongoDB 副本集是构建可靠且具有高可用性的 MongoDB 集群的一种常见方式。在这篇文章中,我们将介绍如何在 Linux 上安装 MongoDB 副本集。
NO SQL 的产品在操作方面虽然有很多 GUI 的工具,或者让人熟悉的命令行,但这些数据库软件的操作,如果有程序语言的加入则会变得要方便的多,Mongodb 如果使用一些语言,例如JAVASCRIPT 在内部操作很多事情将变得简单。通用的语言python 在操作数据库方面已经是很成熟的东西,连接mongodb 的python的方法也很多。
三种基本操作 Query(a read‐only fetch), Mutation(a write followed by a fetch), Subscription(订阅,不常用,适合长连接业务)
最近,GraphQL 在构建后端 API 方面获得越来越多大公司的青睐, 如 PayPal、Facebook、Hasura、去哪儿等公司都做了大量实践。
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。
摘要:PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践,能够降低你在机器学习数据收集时的数据清理工作以及数据浪费。这些经验包括:要收集所有数据,每个事件的时间戳,避免序列化和二进制,查询时间和使用队列服务等。 在新的一年里,很多人都在思考如何利用机器学习(ML)算法来提高产品或服务的质量。 PredictionIO公司与许多公司合作,部署他们的第一个ML系统和大数据基础设施。PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践,并愿意与你分享这些经验。 如果你正在考虑采用ML,以正确的格式收
在新的一年里,很多人都在思考如何利用机器学习(ML)算法来提高产品或服务的质量。 PredictionIO公司与许多公司合作,部署他们的第一个ML系统和大数据基础设施。PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践,并愿意与你分享这些经验。 如果你正在考虑采用ML,以正确的格式收集正确的数据,将会降低你的数据清理工作以及数据浪费。 要收集所有数据 收集所有数据是非常重要的。除非你真正训练一个预测模型,否则你将很难知道哪个属性哪些信息具有预测价值,并提供最好的结果。 如果一条信息没有收集到,我们就
MongoDB是一种支持多语言面向文档的NOSql数据库,它不支持事务操作(4.2版本开始支持跨文档分布式事务)。什么是面向文档?简单说就是使用类JSON的数据结构——BSON(Binary JSON)来存储数据。使用这种数据结构的好处显而易见,关联信息可以直接内嵌在同一个文档中,不必像关系型数据库那样还需要建立多张表,并建立外键关联,因此大大提升了我们写入数据的效率(前端传回的JSON数据可以直接存入,不必转换为对象),也能灵活的增减字段。如论坛文章,如果用关系型数据库存储,我们需要建立文章表和评论表等,而MongoDB直接存到一个文档里去就可以了,查询也非常方便。
什么是MongoDB MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩
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