数据库，顾名思义，就是数据存储的一个仓库。个人理解，与普通的文件不同，数据库因为是专门用于存储特定格式的数据，所以术业有专攻，它在处理数据相关的事务时更为专业和高效。当然，有的文件也可一定程度上接近数据库的部分功能，比如Excel，甚至可以说Excel这种表格形式就是关系型数据库的原型。这里，数据库存储的特定格式一般可分为两类：一个是相对苛刻的类型，即关系型数据库，如SQL，因为其严格按照表格的形式存储数据，且各列对应特定的数据类型（如数值、字符串等），所以数据存储限制更多；另一个是文档型存储格式，也叫非关系型数据库（NoSQL，Not only SQL），如MongoDB（也有说MongoDB是介于关系型和非关系型之间的一种类型数据库），里面实际上用到的就是类似JSON（官方说法叫BSON，即二进制的JSON）的存储格式，对于数据内容和格式要求更为宽松。二者各有其独特用武之地，只有合适与不合适，不存在孰优孰劣。
众所周知，单体应用程序，由于其种种不足，几乎不支持敏捷方法。如果你想为一个大型或复杂的业务创建一个软件项目，最好从微服务架构开始。
MongoDB 数据更新可以使用 update() 函数。在执行 remove() 函数前先执行 find() 命令来判断执行的条件是否正确，这是一个比较好的习惯。
在线简历编辑这个，相对来讲还是有一点点复杂的。 在上一篇文章《【图片简历】Vue.js在线简历编辑器&生成图片简历(二)》中， (1)、搞定了html2canvas.js生成html网页图片。 (2)
昨天面试了一个MYSQL的DBA, 在面试的过程中有一个项目经营,某银行的MYSQL数据到MONGODB 的数据迁移. 我比较好奇,多问了两句
最近的中美冲突的问题的级别是越来越高，而大洋彼岸的那边的世界，的数据库使用那个品种更多，是一个有意思的话题。因为和中国不一样，版权和个人知识产权所谓“保护”的比较好的“自由国”。到底和我们这边又什么不一样。
技术真的是日新月异，Web 网站已经脱离之前的静态网站的体系，转而使用动态语言搭建的动态网站。这也衍生出一个问题：该如何存储数据了？数据库就应运而生，它的作用是提供存储数据的容器。方便 web 网站进行存储、查询、更新等。
首先服务提供者（用户、商品等微服务子模块）按照指定格式的服务接口描述，向注册中心注册服务，声明自己能够提供哪些服务以及服务的地址是什么，完成服务发布。
MongoDB 是一种文档型数据库（官网：https://www.mongodb.com/），由于它的高可用性、高扩展性和高性能而被广泛应用于大数据、云计算等领域。本篇文章将详细介绍 MongoDB 的概念、特点以及使用场景，并分析三款常用的 MongoDB 可视化管理工具。
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 是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的，由c++实现的，介于关系数据库和非关系数据库之间，基于分布式文件系统存储的开源数据库产品。目前最新版本: 4.2
比如经常变动的需求，有些需求在开发告一段落后，预估还有变动看似不合理，其实在现实中处处可见，需求不完善，需求不明确，需求由于某些原因修改。
如果前面有两条路，一条很长，但是能很平稳的走到终点，另一条需要飞檐走壁，但很快就能到终点。你跟混子说，让他走平稳的长路，但他不会听你的，他自以为自己可以飞檐走壁，结果不仅自己摔了，还把路给炸了。但用Java，在语言层面限制他只能走平稳的长路，让他没有办法做其它选择。这样对项目来说最安全。
“工其事必先利其器”，对于一个全栈而言，一个与自己匹配的开发和学习环境，能够极大地提高个人的工作效率，很多时候都可以做到事半而功倍。环境也是一个外延很广的概念，这里我所涉及的包括硬件环境，集成开发环境与工具，数据库环境，操作系统环境，沟通工具和个人笔记本。
声明：本文仅代表个人观点，和本人公司无关。 1 本文由本人在极客时间的专栏系列文章（4篇）总结而成。感谢极客邦允许我发表在公众号上。文章写得不够详细，分析也不够深入，大家多见谅。如需阅读原文，请订阅专栏。 上周MongoDB上市成功。股票收在30美元以上，比发行价高了30%。这是近年来上市的又一家大数据背景的故事。上市前估值10亿美元，目前市值大致在15亿美元。这篇文章给大家简单介绍一下MongoDB的发展历程。 MongoDB是由名字叫做MongoDB的公司来负责的一个开源项目。它是一个文档型数据库，
http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/02/19/2357846.html –8天学习
MongoDB 提供了非常强大的性能分析及监控的命令，诸如 mongostat、mongotop 可以让我们对数据库的运行态性能了如指掌。
1、建立高效且合适的索引 因为索引既有数据特征、也有业务特征，数据量的变化会影响索引的选择，业务特点不一样，索引的优化思路也不一样。通常某个字段平时不用，但是某种触发场景下命中“索引缺失”的字段会导致查询瞬间变慢，所以实现要明确业务场景，建立合理的索引。
数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。
标签： MongoDB NoSQL 1. 存储引擎 1.1 存储引擎是什么 存储引擎是位于持久化数据（通常是放在磁盘或者内存中）和数据库之间的一个操作接口，它负责数据的存储和读取方式。MongoDB数据库通过存储引擎在磁盘中读取数据，而假设我们的应用是ASP.NET MVC，我们可以使用官方的Mongo.Driver驱动，通过通信协议（如TCP）向MongoDB数据库发送各种请求。以下是一个简单的运行图示 1.2 MongoDB中的默认存储引擎 自MongoDB 3.2 Release版本起，MongoDB
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。 插入文档
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集群能
今天分享一款开源的资源操作管理平台mayfly-go，其使用 Golang+Gin+Gorm 实现的后端功能，前端使用 typescript、vue3、element-plus 实现，通过使用到的技术栈看下简直是诸多运维开发学习的福音。话回正文，mayfly-go实现了很多常用的功能，例如服务器管理、数据库、Redis、MongoDB 等常用的中间件管理，同时也避免了安装各种客户端的烦恼，运维端 B/S 软件还是少的太多，对目前的还没有类似多合一管理平台，都是功能比较单一的开源项目，可以学习学习。接下来安利一波
航空公司的市场部计划推出一个新产品或者是一个客户活动，会希望了解哪一种渠道是某类客户最常用的？当想到这个问题的时候，发现航空公司的客户触点太多了。
WHY: 原因无它，MongoDB的 BSON格式带来的磁盘空间消耗实在太严重了,将mongodb的数据库文件gzip一把，一般能到原大小的1/10。 mongodb提出的解决办法有以下几个: 定期repaire或Compact，但是repaire带来的性能消耗实在太大，repaire或compact的时候插入性能基本上就是渣了，另外100G级别的数据库文件需要数小时才能压缩完毕。 采用Capped Collections，这样在创建collections的时候可以指定数据库文件能占用的最大空间大小及单个d
MongoDB的一大特色就在于其原生的横向扩展能力，具体体现就是分片集。本篇，我们来了解一下MongoDB分片集的机制及其原理。
我们把范围略微缩小点，放在移动端这个环境上，自动化测试是指在预设条件、路径下运行app，运行之后给出一个评估结果，通常会生成一份测试报告，有哪些用例通过，有哪些些用例没有通过。这一过程完全是自动的，几乎不需要认为干预的，这对于人力不足的团队来说，对于保证产品质量方面，是一个较好的选择。
MongoDB 4.2已经发布，我们来看看它增加了哪些新特性？分布式事务？数据库加密？通配符索引？
终于下定决心在某东购买了《python核心编程(二)》和《鸟哥linux，基础 (三)》。感觉学习linux最开始还是在虚拟机里面比较好，所以安装了VirtualBox，并下载了Cent OS 7. 安装完Cent ＯＳ发现完全没ＧＵＩ啊，还好之前用了段时间的Ubuntu，感觉还好。
在进行操作讲解前，先展示当前 MongoDB 中已存在的文档，集合名称article
Java和Python两门语言都是目前非常热门的语言，可谓北乔峰南慕容，二者不分上下，棋逢对手。但是对于初学者来说，非常困惑，因为时间和精力有限，上手必须要先学一门，到底选那个好呢，今天3分钟带你透彻了解。
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。
这是一个模拟的服务端，大概两周前上线的。这几天搭建上手体验了一下，虽然有些bug，但感觉基础功能上已经比较完善了，登录、战斗、培养、抽卡、联机等方面没有太大的问题，并且作者更新频率非常快，基本保持一天8-9更，再过段时间差不多就能赶上官服了。
上一章节主要概述了MongoDB的优劣势、应用场景和发展史。这一章节将快速的概述一下MongoDB的基本概念，带领大家快速入门MongoDB这个文档型的NoSQL数据库。
有同学问：总会听到身边的大佬们谈到架构，感觉很高级，架构到底是一个什么样的东西呢？
随带一提，可以通过配置文件和db.setLogLevel()命令来设置整体的以及每个组件的日志级别。
第一个是IT架构，其实就是计算，网络，存储。这是云架构师的基本功，也是最传统的云架构师应该首先掌握的部分，良好设计的IT架构，可以降低CAPEX和OPEX，减轻运维的负担。数据中心，虚拟化，云平台，容器平台都属于IT架构的范畴。
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如果你经常浏览互联网方面的段子，你就会经常看到诸如“产品经理改需求被打”之类的搞笑娱乐信息，有些互联网公司还会在办公室的墙壁上贴上相关的图纸，用来告诉产品经理，程序员们是有多痛恨你们频繁地更改需求。 开发大大们都是这么回答的： 作为一个开发我想说：如果产品经理完全不懂技术，我跟他说任何事情他都不懂的话，我会很无奈；如果只是懂一点皮毛，并没有理解我说的要点的话，我会很反感；如果是懂技术的话，沟通无碍啊完全可以好好聊天好吧。但是，如果技术方面太牛逼沟通毫无障碍的话，我觉得还是让他来写代码把，不过还从来没有遇见
mongodb这类nosql数据库，还是先定义结构比较好啊。存取方便。蛋疼的是golang定义个嵌套的struct好费劲啊。。 primitive.NewObjectID() 可以生成一个mongodb的_id，找了半天这个函数。网上都是 mgo的函数。好像好久不更新了。mongo-driver是mongodb的官方驱动？所以不用第三方的了吧。
MongoVUE 是个比较好用的MongoDB客户端，需要注册，但是可以变成永久使用，
分片就是一种把数据分布在多台机器上的方法。mongodb使用分片来支持大数据量、高吞吐量的布署。
其实一直在纠结技术系列到底怎么设计比较合理的问题，虽然我很想分享很多技术和经验，但是奈何我不知道怎么讲。
将从太保监控平台建设历程、基于Zabbix的一体化监控平台、融合监控数据、打造智能监控平台、发生即发现、发现即处置的智能运维体系方面来分享。
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