本系统是博客+论坛于一体的系统。支持用户注册，写博客与发帖子。 采用的技术栈也简单，前后端都是 JS, 数据库只有 mysql。 Nodejs+ nextjs + reactjs + koajs + ant-design 采用接口与客户端分离开发，前台页面服务端渲染，jwt方式授权登录，方便开发多个客户端
现在大大小小的公司都在搞开源，在被问到为什么开源某个项目时，负责人要么说是贡献社区与用户，要么以希望借广大开发者之力完善项目为挡箭牌，虽然这些想法都可以是真实也经得起考验的，但是在这背后更加真实的“目的”，公司都不愿意提及，比如营销品牌需要，比如先开源后“违规”收费，比如 KPI 担当，比如推动相应收费版本的销售……
原为：https://www.enmotech.com/web/detail/1/759/1.html
点击上方蓝字每天学习数据库 今天，要说风吹得最大的城市莫过于春城昆明了，腾讯全球数字生态大会在彩云之南华丽开幕。 俗话说把猪放在风口上，猪也能上天。时下，数字化产业互联网升级的风吹得越来越热，当你不知道怎么做的时候，“上云”是不二选择，数据作为企业最重要的资产之一，加上了云的马达会发挥超乎想象的威力。 数据上云，交给腾讯云数据库。 云南在腾讯云数据库的加持下，已经成功翻上了一朵“数据便民”之云。 5月21日腾讯全球数字生态大会，以“腾讯云数据库助你一部手机游云南”华丽开场。腾讯云数据库人美声甜技术过硬的迪
我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源数据分析解决方案，其中一些为大数据分析提供了全面的端到端平台，另一些要与其他技术结合起来。它们都适合大企业使用，都是市面上领先的数据分析工具。 1.
学习使用 MongoDB 官方提供的免费云数据库，初学者的学习利器，手把手图文教程。
对于许多大企业来说，开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示，如今62.5%的企业在生产环
上一篇我们通过一个 Node.js 纯 FaaS 的 Serverless 应用，给你介绍了 Serverless 引擎盖下的运作机制，总结来说，FaaS 依赖分层调度和极速冷启动的特性，在无事件时它居然可以缩容到 0，就像我们的声控灯一样，有人的时候它可以亮起来，没人的时候，又可以自动关了
MongoDB 是一种非关系型数据库，于 2017 年上市，现市值已超过 300 亿美元，根据 Stack Overflow 2021年的调查显示，超过四分之一的开发者都在使用MongoDB。像 MongoDB 这种非关系型数据库在进行数据处理时十分灵活，用户可以根据自己的需求不断更改数据库的模式，而不是被禁锢在垂直化的固定模式中，这也是其广受关注的原因。
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。
在完成应用系统开发并上线运行后，你就可以让全世界分享自己的工作成果了。在召开系统发布会之前，应密切关注数据库的运行性能。数据库监控是生产准备环节的必要组成部分，但在预备发布阶段很容易被忽视。
国庆长假，大部分人还深浸在风花雪月之中，而就在昨天（美国时间10月5号），我们 Java 程序员所熟知的大名鼎鼎的 Elastic Search 居然在美国纽约证券交易所上市了！
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。
数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。
1月15日，Elastic 公司 CEO Shay Banon 在公司官网发文宣布，Elasticsearch 和 Kibana 的其中一项开源许可协议将发生改变。
我们可以看到有两个版本Studio 3T和Robo 3T Studio 3T是一个功能很强大的收费版. Robo 3T前身就是Robomongo，是一个免费的可视化工具，我们使用他可以很轻松的进行Mongodb的管理。
MongoVue，是一款MongoDB的客户端工具，1.0版本的开始收费了，本文最后提供免费破解版v1.5.3。
周末被一条kafka修改KSQL开源许可的新闻刷屏了，很多朋友高声疾呼，“开源的凛冬将至”，“免费时代即将结束”等等，一副世界末日即将到来的感觉。看到这一幕，我真是无法形容我作为一名IT从业者，是该哭还是该笑。
我也是最近刚想明白这件事情的（参见昨天的SQL SERVER 我没有消失，SQL SERVER下一个版本是2025 (功能领先大多数数据库）），最近在看一些国外的IT 方面的信息，让我发现一个十分有意思的事情，大部分大型数据库产品和数据库企业都在构建成熟的云数据库产品，线下的数据库产品逐渐成为陪跑或云上数据库的扩展方案而已。
服务下载地址： https://www.mongodb.com/try/download
完整系列k8s系列(1)-腾讯云CVM手动部署K8S_Dashboard安装1k8s系列(1)-腾讯云CVM手动部署K8S_Dashboard安装2k8s系列(2)-Servicek8s系列(3)-StatefulSet的MongoDB实战k8s系列(4)-MongoDB数据持久化k8s系列(5)-Configmap和Secretk8s系列(6)-Helmk8s系列(7)-命名空间k8s系列(8)-Ingressk8s系列(9)-容忍、污点、亲和介绍在腾讯云上新建集群，以及负载均衡，并通过Ingress访问
今天在同事那里看到了一个很不错的MongoDB的客户端工具MongoVue，地址是http://www.mongovue.com/。做的不错，1.0版本的开始收费了，费用也不贵才35＄。真正需要的同学可以掏点钱买个吧，也算是支持这个工具，如果只是学习研究用的话我这里还有一个0.9.7版本，虽然比起1.0版来说有些bug，平常使用也够了，需要的同学可以单独联系我。 1.0版之后超过15天后功能受限。可以通过删除以下注册表项来解除限制： [HKEY_CURRENT_USER\Software\Classes\C
今天遇到了一个坑，我想把mongodb数据库中的数据导入到tableau中，好利用tableau来学习数据分析，结果我一直没连上….
CockroachDB 是一个开源的分布式数据库，最近改变了代码授权，放弃了 Apache 许可证。
每节课程规划是大概12-15分钟左右，是以功能点来划分课程的节奏。预计总课时数大概40节左右吧，看实际情况吧。
背景 对于一个程序猿来说。女朋友可以（暂时）没有，但是不能没有一个很好的记笔记的应用。因为记笔记可以帮助自己积累学习提升自己。每一次回头看自己记得笔记，你都会有新的理解。 也许有人会说，用有道云啊，有道云就很好啊，你还纠结啥呢？ 我是一个对产品需求要求很苛刻的人，也是一个追求性价比的人，所以这里我想说说各个笔记产品的一些缺陷： 有道云： 有道云的优势是笔记预览演示/文件上传及预览。 但对我来说他的缺点： markdown不支持截图直接粘贴，所以我一般把截图传到github的issue里或者传到博客园，再
DBeaver是一款开源的数据库管理工具，在Github上已经有22K+Star。支持多达100种数据库，不管是关系型数据库还是非关系型数据库，基本上你能想到的数据库它都能支持，下面我们来看看它支持的数据库够不够全！
Hi,大家好,我是麦洛,今天带大家来了解一下我最近使用的uniCloud,简单谈一谈我的一些理解,这篇文章主要向大家介绍一下以下内容
我们在编译或使用一些数据同步软件时候，比如Datax、FlinkX、Kettle等，由于此类ETL软件连接的数据库较多，软件本身不提供各类数据库的驱动包，maven也无法找到相应的包，互联网上各类下载不是需要积分就是收费，很是不爽，因此通过在本人使用ETL软件过程中，整理的驱动包提供有需要的同胞使用，避免去互联网上花费较多的时间搜索。
(官方的连接工具)，免费的，界面简洁，不支持 sql 查询，支持性能监控。支持在三大平台 Windows 、Mac 、Linux 上运行。 下载链接：MongoDBCompass
首先付上官网的安装教程：安装mongodb，这个是社区版，由于企业版是收费的，就先来个社区版以供测试使用。
对程序员圈子来说，Mapbox是一家专注于地图绘制的卓越软件公司。从Mapbox GL JS（他们的2D地图渲染器）到自动驾驶和导航库，再到增强现实、3D可视化，甚至视频游戏技术，Mapbox在这一领域做到非常棒，其创新成果占有巨大的市场份额。而且这些内容都是开源的，也是让众多程序员喜欢他们的原因之一。 但是昨天看到了一个让我震惊的新闻：最新版本的Mapbox GL JS将不再是开源的！！！ 作为个人来说，我并非是一个完美的热衷于开源的粉丝，因为我知道，创建和维护开源代码是多么一件吃力不讨好的事情，真的是非
MongoDB（来自于英文单词“Humongous”，中文含义为“庞大”）是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及各类应用程序的开源数据库。作为一个适用于敏捷开发的数据库，MongoDB的数据模式可以随着应用程序的发展而灵活地更新。与此同时，它也为开发人员 提供了传统数据库的功能：二级索引，完整的查询系统以及严格一致性等等。 MongoDB能够使企业更加具有敏捷性和可扩展性，各种规模的企业都可以通过使用MongoDB来创建新的应用，提高与客户之间的工作效率，加快产品上市时间，以及降低企业成本。
我是一个使用 mac 开发的 phper ，虽然使用 mac 开发也就不到一年，但是 mac 上的一些技巧还是掌握的不错的，但实际开发中光有操作技巧是不行的，环境的效率也是很重要的，因为之前一直使用 homestead 虚拟机，刚开始还没感觉它有多慢，但是后来感觉 homestead 真是太慢了，当然这可能也跟电脑的性能有关，我经常启动好几个虚拟机，在上面跑 windows 系统。但无论如何，它的速度太慢了，请求时间、打开速度起码都在 3s 以上，虽然它可以使本地的开发环境和线上一致，以免在开发中因为服务器环境导致报错，但是还是不得不打算放弃它，因此在我想在mac上直接搭建开发环境，开始了解到 valet ，不得不说，valet 的确是一个轻量级的 laravel 本地开发环境，为什么说 laravel 呢，因为它基本上是为 laravel 定制的开发环境，虽然也支持 cakephp、symfony、zend 这些，但是也太受局限，不过爱研究的人可以自己做驱动，这样也能支持其他框架，如果用的框架多了就很折腾。
官方推荐的是mongodb，mongodb也看了点，本身对数据库这块就不太熟，所以我也是从mysql开始，这里只介绍几种mysql工具
本文作者为百度PaddlePaddle组技术布道师Charlotte77，内容全是实战经验的精炼总结，强烈推荐大家收藏
NoSQL 泛指非关系型数据库，该词是关系型数据库（即 SQL）的相对称呼。MongoDB 是非关系型数据库中较为人熟知的一种。
现在越来越多的开发人员使用Mac电脑，Mac平台的MySQL管理工具不多，并且很多是收费的，现在有一款基于web的TreeSoft数据库管理系统，可以直接使用浏览器管理及监控MySQL，Oracle，PostgreSQL , SQL Server, MongoDB，Redis,memcached。直接在服务器布署一套，其他电脑通过浏览器通过网络远程管理及监控数据库，十分方便。
MongoDB 是一款非常热门的NoSQL，面向文档的数据库管理系统，我选择的是 Enterprise Server （MongoDB 3.2.9）版本，安装在Windows Server 2012环境中。
大数据技术领域正被越来越多的公司关注，而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求，一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生，以下将为您介绍几大引人注目的开源大数据工
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
【数据科学自媒体】关注数据科学领域，分享数据科学内容，包括数据科学、机器学习、统计学习、数据分析、数据挖掘、开源工具、Python环境等主题。使命：让人懂数据、用数据，做明智决策！ 说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案（尤其是Apache Hadoop）堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测，到2011年，Hadoop市场会以58%的年复合增长率（CAGR）高速增长；到
导读： 大数据技术领域正被越来越多的公司关注，而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求，一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生，以下将为您介绍几大引人注目的开源
本文介绍了大数据技术及其在编程和数据库方面的应用。文章首先介绍了大数据的定义、特点和挑战，然后详细讲解了大数据的生态系统，包括数据存储、处理和分析的工具和技术。最后，文章展望了大数据的未来发展方向，包括流式计算、实时分析和机器学习等方面。
摘要：说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。 弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测，到2011年，Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长；到2020年，市场产值会超过10亿美元。 IBM更是非常看好开源大数据工具，派出了3500名研究人员开发Apache Spark，这个工具是Hadoop生态系统的一部分。 这回
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。
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