prometheus本身报警规则及服务发现策略基于文件配置很不方便，对于非K8S服务监控经常需要操作配置文件，不利于管理系统平台化建设。实现思路：将相关配置信息存储在MySQL里，加入新的逻辑，实现保留文件加载配置的同时，加载MySQL中的信息， 动态生成 static_config及 alert_rule从而实现报警及监控目标的配置UI化.
//字符型，存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的
sqlite3是一种很好的数据科学工程实践中保存数据（包括原始数据和中间结果存储）的方法。相比于csv/tsv、pickle、parquet，sqlite3的使用场景和意义被大量低估了。这里数据科学（data scientist），既指机器学习的数据处理，又指数据分析的数据处理。
上篇文章我们介绍了MongoDB的最基本的增删改查操作，也介绍了一些基础的概念，MongoDB中每条记录称作一个文档，这个文档和我们平时用的JSON有点像，但也不完全一样。JSON是一种轻量级的数据交换格式。简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言，JSON易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率，但是JSON也有它的局限性，比如它只有null、布尔、数字、字符串、数组和对象这几种数据类型，没有日期类型，只有一种数字类型，无法区分浮点数和整数，也没法表示正则表达式或者
bolt是一个纯go语言实现的键值数据库，支持完全的ACID实务操作，尽管不像SQLite那样有完善的查询语言，但是接口简单易用。bolt本身通过使用一个内存映射的磁盘文件来管理数据，逻辑清晰，接口简单易用。下面代码就是bolt提供的简单的操作接口示例。
MongoDB支持存储过程的使用，它的存储过程是用javascript实现的，被存在于system.js表中，可以接收和输出参数，返回执行存储过程的状态值，也可以嵌套调用。
你好，我是征哥，在写程序的时候经常会需要将数据保存到本地，比如是配置文件，或者是中间过程数据，通过情况下我会选择 json、pickle 或者 sqlite。但是他们都有点不大方便。
Ⅰ、JSON就是一个字符串，通过Json可以标识不同语言的对象，并且该字符串可以转换为不同语言中的对象；
在上面的几篇文章当中都有实战项目进行配合，帮助各位看我的文章的小伙伴可以亲切的感受到爬虫的乐趣。在实战的过程当中很多时候也会将数据保存起来放在Excel文件或者是文本文件当中，但是却没有对数据的存储做详细的介绍，因此本次文章我就打算为大家带来数据存储的保姆级教程！
1.项目初始化2.提取数据 2.1 原理分析 2.2 数据抽取 2.3 自定义spider3.存储数据 3.1 修改settings.py 3.2 数据存储4.结果展示5.作者的话
在各种python的项目中，我们时常要持久化的在系统中存储各式各样的python的数据结构，常用的比如字典等。尤其是在云服务类型中的python项目中，要持久化或者临时的在缓存中储存一些用户认证信息和日志信息等，最典型的比如在数据库中存储用户的token信息。在本文中我们将针对三种类型的python持久化存储方案进行介绍，分别是json、pickle和python自带的数据库sqlite3。
ThinkORM是一个基于PHP和PDO的数据库中间层和ORM类库，以优异的功能和突出的性能著称，现已经支持独立使用，并作了升级改进，提供了更优秀的性能和开发体验，最新版本要求PHP8.0+。
一般而言，数据缺乏组织及分类，无法明确的表达事物代表的意义，它可能是一堆的杂志、一大叠的报纸、数种的开会记录或是整本病人的病历纪录。数据描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，涉及事物的存在形式。是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成讯息和知识的原始材料。
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传统数据库中，我们要操作数据库数据都要书写大量的sql语句，而且在进行无规则数据的存储时，传统关系型数据库建表时对不同字段的处理也显得有些乏力,mongo应运而生，而且ajax技术的广泛应用，json格式的广泛接受，也使得mongo更贴近开发人员。 mongo简介及应用场景 MongoDB是一个面向文档的非关系型数据库(NoSQL)，使用json格式存储。Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中 每一条记录都是一个Document对象。Mongo DB最大的优势在于所
可以以不同的方式保存Servcie的注册信息，参考这里获得完整列表：https://apereo.github.io/cas/6.5.x/services/Service-Management.html#storage。 这里只记录下如何设置MongoDB作为存储端，官方文档：https://apereo.github.io/cas/6.5.x/services/MongoDb-Service-Management.html。
Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库数据存储为json类型
1）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。 2）MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 3）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。 4）2007年10月，MongoDB由10gen团队所发展。2009年2月首度推出。 5）MonggoDB支持Unix、linux、windows等系统平台。 6）在许多场景下用于代替传统的关系型数据库或键/值存储方式，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。
JSON是一种简单的数据表示方式，它易于理解、易于解析、易于记忆。但从另一方面来说，因为只有null、布尔、数字、字符串、数组和对象这几种数据类型，所以JSON有一定局限性。例如，JSON没有日期类型，JSON只有一种数字类型，无法区分浮点数和整数，更别说区分32为和64位数字了。再者，JSON无法表示其他一些通用类型，如正则表达式或函数。
MongoDB4.0新增了对事务的支持，本文首先介绍一些MongoDB的基础概念，后文会对4.0新增的事务功能进行解读
ES是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在ES中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。 ES使用JSON作为文档序列化格式。JSON现在已经被大多语言所支持，而且已经成为NoSQL领域的标准格式。 ES存储的一个员工文档的格式示例：
DataFrame可使用关系型变换进行操作，也可用于创建临时视图。将DataFrame注册为临时视图可以让你对其数据运行SQL查询。
嵌入式系统在现代生活中扮演着重要的角色，从智能家居设备到医疗设备和汽车控制系统，无处不在。随着这些系统变得越来越复杂，数据的存储和管理变得至关重要。本文将深入探讨嵌入式系统中数据存储与管理的策略，包括数据存储设备的选择、数据存储格式、数据备份和安全等方面。
本文介绍了如何使用hawq-export工具将Hive数据导出为JSON格式，并介绍在HBase和HDFS上存储JSON格式数据的方法。同时，本文还介绍了在hawq-import工具中如何将JSON数据导入到Hive表中。
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。
MongoDB是一个面向文档的数据库，是免费的开源软件。它被归类为NoSQL数据库，因为它不依赖于传统的基于表的关系数据库结构。相反，它使用类似JSON的文档和动态模式。与关系数据库不同，MongoDB在向数据库添加数据之前不需要预定义的模式。您可以随时根据需要随时更改架构，而无需使用更新的架构设置新数据库。
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同的传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。 NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。 主要解决： 1.对数据库高并发的需求 2.对海量数据的高效率存储和访问的需求 3.对数据库的高扩展性和高可用性的需求
第三章 数据存储 第一节 json文件处理： 什么是json： JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。更多解释请见：https://baike.baidu.com/item/JSON/246
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。
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: ●High performance -对数据库并发读写的需求。 ●Huge Storage -对海量数据的高效率存储和访问的需求。 ●High Scalability & High Availability-对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
数据是无价的，我们通常会把重要的业务数据存放在数据库中，并需要对数据库做定时的自动备份工作，防止数据异常丢失，造成无法挽回的损失。
【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
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
Builder用于生成sql语句，手写sql简单直观但是可维护性差，并且硬编码容易出错，如果遇到大where in查询，且in的集合内容又是动态的就很麻烦了。
在db中存储json格式的数据，相信大家都或多或少的使用过，那么在查询这个json结构中的数据时，有什么好的方法么？取出String之后再代码中进行解析？
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。
在 MySQL 中，并没有内置的数组数据类型。但是，MySQL 提供了一些可以实现类似数组功能的机制，如使用字符串来存储由逗号分隔的值，使用 JSON 类型来存储数组数据等。
Redis是一个key-value的Nosql数据库，先存到内存中，会根据一定的策略持久化到磁盘，即使断电也不会丢失数据，支持的数据类型比较多。主要用来做缓存数据库的数据和web集群时当做中央缓存存放seesion。
启动mongodb：在安装的mongodb的文件夹下的bin目录打开cmd输入mongo，即可启动mongodb，cmd窗口关闭或者按ctrl+c即可退出mongodb
0.导语1.项目初始化2.定义存储结构3.Spider核心代码4.pipeline下载及存储5.json知识
在python中通过redis hset存储字典时，必须主动把字典通过json.dumps()序列化为字符串后再存储，
PickleDB 是一个用 Rust 编写的轻量级且简单的键值存储，很大程度上受到 Python PickleDB 的启发。PickleDB 有趣且易于使用
MongoDB 是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，采用C++开发，是当前NoSQL数据库中比较热门的一种，在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
text: 最多存储65535(2^16-1)字节的文本字段,存储时在内容前使用2字节表示内容的字节数.
buntdb是一个完全用 Go 语言编写的内存键值数据库。它支持 ACID、并发读、自定义索引和空间信息数据。buntdb只用一个源码文件就实现了这些功能，对于想要学习数据库底层知识的童鞋更是不容错过。
1.MongoDB是一款跨平台、面向文档的数据库，可以实现高性能，高可用性，并且能够轻松扩展。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可以为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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