上一节我们讲述了数据库容器化之持久保存数据，本节将讲诉MongoDB容器化实践，并且接下来将逐步讲解其他数据库（MySql、Redis等等）的容器化实践，然后将讲诉一些分布式架构的项目实践。
MongoDB数据库默认的管理工具是（CLI）Shell命令行，对于专业的DBA来说比较容易上手，但是对于普通人员GUI可视化工具更方便使用。我们就来介绍13个好用的MongoDB可视化工具。MongoDB官方提供了社区版的Compass，可以独立安装使用，也提供了云服务器版本MongoDB Atlas。商业版本的MongoDB必须购买其订阅。MongoDB Atlas旨在在AWS，Azure和Google Cloud等云平台上运行。阿里云MongoDB数据库也提供了基于Web的管理工具。免费使用。MongoDB自带的Shell命令行工具，大家应该很熟悉了。
DBeaver是一款免费开源的跨平台数据库管理工具，基于Java开发，支持目前几乎所有的主流数据库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、SQL Server、DB2、Sybase、Teradata、MongoDB等。它具有直观的用户界面，支持SQL编辑、数据查看、数据编辑、元数据管理、数据导出导入、连接管理等功能。
之前在“这个场景更适合使用NoSQL”文章中通过和SQL的对比 介绍了NOSQL数据存储结构的特点，一位朋友看后希望再介绍下NOSQL查询方面的特点 这里以NOSQL中比较典型的mongodb数据库为例，先从用法上看下mongodb的操作方式，以后会更深入的介绍mongodb查询方面的细节 下面从3个方面看下mongodb的查询方式 （1）简单查询 类似于sql的 select * from table; （2）条件查询 类似于sql的 select * from table where
在工单详情可快速提交相同SQL内容到其他实例，可适用于test>beta>ga等多套环境维护的需求
【Clickhouse 映射 MongoDB】- 用标准SQL查询数据（不支持写入）
十年前，我还是一名刚刚踏入IT行业的小白，对于数据库的了解仅限于书本上的定义和一些基础操作。那时的我，完全没有意识到数据库将在我的职业生涯中扮演如此重要的角色。
开始之前，先说说写这篇博文的背景，本来是想写MongoDB的内容，但是MongoDB又是非关系型数据库中最火的一个。我还是本着自己一直习惯的学习步骤，先有全局观，再着眼于微观，所以有必要先了解一下非关系数据库的发展历史，再开始学习MongoDB。否则，我们学习再多的MongoDB也只能是手中的一把沙，抓的越紧，剩下的越少。
是的。MongoDB Atlas是一种云托管的数据库即服务。有关更多信息，请访问MongoDB Atlas文档。
在选择数据库时，最大的决策之一是选择关系（SQL）或非关系（NoSQL）数据结构。虽然两者都是可行的选择，但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
以前只用过Hive与impala两个类SQL查询系统，最近又将Hortonworks开源的Stinger与Apache的Drill做了些调研。累死累活搞了一天的资料，头都大了。为了纪念我那逝去的脑细胞，特将这些信息整理出来。
SQL（Structured Query Language）数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。
随着组织产生的数据爆炸性增长，从GB到TB，从TB到PB，传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据。传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加。这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案，比如NoSQL数据库，它提供了所需的数据存储和处理能力、扩展性和成本效率。NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言。这种数据库有多种不同的类型，比如文档结构存储、键值结构存储、图结构、对象数据库等等。 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB，它是一种开源的文档数据库系统，开发语言为C++。它提供
Mac哪款数据库管理工具好用呢？DBeaverEE for Mac是一款运行在MacOS上通用的数据库管理工具。易用性是DBeaverEE的主要目标，支持 MySQL, PostgreSQL, Oracle等常用数据库。操作简单，功能强大。
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库，专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析等，在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上排名第一，广泛应用于DevOps监控、IoT监控、实时分析等场景。
DSL解释 领域专用语言（Domain Specific Language/DSL） DSL 通过在表达能力上做的妥协换取在某一领域内的高效(世界级软件开发大师 Martin Fowler 对于DSL的解释) DSL相对应的GPL 通用编程语言（General Purpose Language/GPL） 通用编程语言指被设计为各种应用领域服务的编程语言。通常通用编程语言不含有为特定应用领域设计的结构。就是我们非常熟悉的 Objective-C、Java、Python 以及 C 语言等等 DS
TcaplusDB表由主键字段和非主键字段两部分组成，主键字段最多可以指定8个，普通字段（非普通字段）最多可以指定256个。
企业高层管理人员一直希望能够从其IT部门收集的客户数据中获得可操作的洞察力。很多人已经有些等得不耐烦，他们现在就像看到结果。 Ovum公司预计在2014年，越来越多的第三方供应商和IT服务生态系统将会开始为企业数据仓储和应用市场推出大数据和快速数据工具及解决方案。 这种趋势的发生源自于，SQL和Hadoop平台开始多样化，并提供重叠功能。根据Ovum最新市场调查显示，SQL查询现在可以运行Hadoop，很多SQL数据库将能够处理JSON文档为中心的查询。 随着基于芯片的存储变得越来越
最近在回顾mongodb的相关知识，输出一篇文章做为MongoDB知识点的总结。 总结的目的在于回顾MongoDB的相关知识点，明确MongoDB在企业级应用中充当的角色，为之后的技术选型提供一个可查阅的信息简报。
在去面试的时候经常会遇到技术面试官问到这样的问题：聊一下你对MySQL性能优化的方案。那么这篇文章就来聊一下MySQL优化的个人见解
明确MongoDB在企业级应用中充当的角色，为之后的技术选型提供一个可查阅的信息简报。
从语句中初步判断，“keysExamined”和docsExamined 显示扫描了100W 条记录，其中也用到了下面的索引：
NoSQL是指非关系型的数据库，NoSQL（Not Only SQL），意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS（Social Networking Services，即社会性网络服务）类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
在 时间序列数据和MongoDB中：第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题，以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB：第二部分 - 模式设计最佳实践中， 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中，我们将介绍如何查询，分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具（如 MongoDB Shell 命令行）和 MongoDB Compass（基于GUI的查询工具）。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序，包括C＃，Java，NodeJS，Go，R，Python，Ruby等等。
php7及以后的php版本更新主要方向就是性能优化，所以在项目允许的范围内，尽量使用更高的版本。
【IT168 评论】2017年对于NoSQL来说是很有趣的一年，大数据市场充满着机遇同时也充满着变数。所以年末岁初，我们邀请了Couchbase的首席架构师Perry Krug来一起谈谈未来NoSQL的发展、市场动态以及Couchbase的未来。 📷 问：2017年是NoSQL领域忙碌而又动荡的一年：MongoDB成功上市，Basho走到了终点，您如何看待这些发展呢？ Perry Krug：无论从哪个角度看，这一年都是NoSQL行业不平凡的一年。抛开市场动荡不说，2017年也是成长、成熟和成功的一年。长久以
目录 一、MySQL工具类 二、MongoDB工具类 三、数据同步实现代码 一、MySQL工具类 # -*- encoding: utf-8 -*- import pymysql class MySQLUtil: """ MySQL工具类 """ def __init__(self, host="127.0.0.1", user=None, passwd=None, db=None, charset="utf8", *args, **kwargs): ""
产品经理要不要懂技术的问题一直有很多的观点和讨论，一般来讲产品懂技术是有一定的优势，但不是充分必要条件。而数据产品是B端更偏底层的工种，有一定技术基础后，开展工作更顺利。找工作的经历里面，有被问到过你
MongoDB和CouchDB都是基于文档的NoSQL数据库类型。文档数据库又称mdocument store，通常用于存储半结构化数据的文档格式及其详细描述。它允许创建和更新程序，而不需要引用主模式。移动应用程序中的内容管理和数据处理是可以应用文档存储的两个字段。
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。 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。在这里我们有必要先简单介绍一下非关系型数据库（NoSQL）
虽然有很多 SQL Client 可以操作数据库，但若仔细观察会发现能满足跨平台、支持众多主流数据库系统、以图形化接口操作数据、提供多种汇入输出方式且以独立应用程序运作的选择还真没几个，可能很多程序员都倾向于选择Navicat。
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
大数据在各行各业中取得了迅猛发展，许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据，当然这么做的目的不只是管理和控制数据，而是要分析和挖掘其中的价值，来促进业务的发展。着眼大数据，过去几年内产生了许多颠覆性技术，比如Hadoop、MongDB、Spark、Impala等，了解这些前沿技术还有助于你更好的把握大数据发展趋势。诚然，想了解一件事物，首先要了解与该事物有关的人。因此，要想了解大数据，光了解技术是远远不够的，本文中大数据领域的十个巨头，将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。
SQL是用于管理和操作关系型数据库的语言。它遵循结构化模式，将数据组织成具有预定义关系的表格形式。以下是SQL的一些关键特点：
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
腾讯云数据库MongoDB天然支持高可用、分布式、高性能、高压缩、schema free、完善的客户端访问均衡策略等功能。云上某重点用户基于MongoDB这些优势，选用MongoDB作为主存储服务，该用户业务场景如下： · 存储电商业务核心数据 · 查询条件多变、查询不固定，查询较复杂，查询组合众多 · 对性能要求较高 · 对存储成本有要求 · 流量占比：insert较少、update较多、find较多、峰值流量较高 · 高峰期读写流量数千/秒 通过和业务沟通，了解业务使用场景和业务述求后，通过一系列的索
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。
Apache Drill是一款开源的数据探索工具，一个分布式SQL查询和分析引擎。它包含了很多专有的设计，来进行高性能分析，支持半结构化数据源（JSON、XML和日志等）和基于应用不断创新的数据格式。在此基础上，Drill不仅支持行业标准的 ANSI SQL，做到开箱即用和快速上手，还支持大数据生态的集成，如 Apache Hive 和 Apache Hbase 等存储系统，即插即用的部署方式。
不同的Nosql，其实应用的场景各有不同，所以我们应该先了解不同Nosql之间的差别，然后分析什么才是最适合我使用的Nosql。 Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，sqlserver一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这
使用简单的纯文本文件可实现的功能有限。诚然，使用它们可做很多事情，但有时可能还需要额外的功能。你可能希望能够自动完成序列化，此时可求助于shelve和pickle（类似于shelve）。不过你可能需要比这更强大的功能。例如，你可能想自动支持数据的并发访问，及允许多位用户读写磁盘数据，而不会导致文件受损之类的问题。还有可能希望同时根据多个数据字段或属性进行复杂的搜索，而不是采用shelve提供的简单的单键查找。尽管可供选择的解决方案有很多，但如果要处理大量的数据，并希望解决方案易于其他程序员理解，选择较标准的数据库可能是个不错的主意。
本篇文章主要介绍Nosql的一些东西，以及Nosql中比较火的三个数据库Redis、Memcache、MongoDB特点、区别以及应用场景。
Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，ora
DBeaver 适用于开发人员，SQL程序员，数据库管理员和分析人员的免费多平台数据库工具。
应用程序开发在一个不断变化的环境中进行。用户期望应用程序能够适应迅速变化的业务需求，并在应用程序演化时进行即时更新。所有这些意味着当应用程序发展时，开发人员需要具备最小停机时间或DBA参与的灵活数据持久性机制。关系模型缺乏这种灵活性：表具有静态的“形状”，应用程序更改需要修改表结构（例如添加新列），这通常涉及数据库管理员（DBA）。此外，现有数据可能需要进行修改以适应新的模式。更重要的是，关系方法需要事先设计模式：应用程序的对象（例如“客户订单”）被规范化为存储对象值的表和列。一个应用程序对象通常被规范化为多个表。这意味着现在简单的插入或获取操作需要插入并选择涉及所有参与表的操作，并具有正确的连接条件。开发人员必须理解此映射并使用SQL表达它。
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
首先我们来了解下什么是SQL注入，SQL注入简单来讲就是将一些非法参数插入到网站数据库中去，执行一些sql命令，比如查询数据库的账号密码，数据库的版本，数据库服务器的IP等等的一些操作，sql注入是目前网站漏洞中危害最大的一个漏洞，受攻击的网站占大多数都是sql注入攻击。
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