这是我第一次写博客,之前一直有写博客的想法,但是总觉得,得自己编写一个博客系统才合适。于是一直拖到现在。正好最近自己的博客系统第一个初步版本已经在阿里云上线了。因为系统还不稳定,所以暂时会在csdn平台上进行日志编写。最近把博客上线的经过总结了一下,希望大家少走一点弯路。 这个博客,源码大家可以在慕课网的spring boot企业级博客系统实战中找到,或者网上也应该可以直接搜到。有精力的同学可以去学习或者看一下源码,作为自己的第一个实战项目是很不错的经历。 第一次经历项目的上线工作,算是一次运维的经验,下面是我对项目上线的一些流程总结。大体可以分为这些步骤。
该文介绍了如何使用 Tungsten Replicator 进行 MySQL 和 MongoDB 数据库之间的数据同步。首先介绍了环境配置和依赖安装,然后讲解了数据同步的步骤。最后列举了一些常见问题及解决方法。
1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。
查询时,每个Object插入时都会自动生成一个独特的_id,它相当于RDBMS中的主键,用于查询时非常方便 (_id每一都不同,很像自动增加的id)
腾讯云服务器地址因为NodeJS异步、非阻塞的特性,所以多核CPU对NodeJS算比较浪费吧,所以主要提高内存的大小,所以选了腾讯云1核、2G 内存的服务器。
当新手刚学习k8s时候,会被各种的IP 和port 搞晕,其实它们都与k8s service的访问有密切关系,梳理它们之间的差异可以更好了解k8s的服务访问机制。
虽然从理论上来说,我应该先讲命令,后讲具体的中间件环境,但是从我个人的角度来体验,先实践,之后弄懂相关命令的意思就有一种恍然大悟的感觉,所以本文将按照上文的顺序进行行文。
学习编程时,总会遇到各种各样的数据库,比如Redis、MySQL或MongoDB。这些数据库都有一个共同特点:全是基于命令行操作,没有可视化管理界面。
很早就想接触一下NoSql了,苦于一直备考。考完FRM二级之后,开始有时间接触新的东西了。Mongdb的名字一听就比Redis有趣。
在docker中安装常用软件 一、Mysql 下载mysql docker pull mysql:5.7.15 启动mysql docker run -p 3306:3306 --name MySQLDocker -v $PWD/conf/my.cnf:/etc/mysql/conf.d/my.cnf -v $PWD/logs:/var/log/mysql -v $PWD/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7.15 二
前段时间在我厂卷爷的指导下将Docker在我的实际项目中落地,最近几个小demo都尽量熟悉docker的使用,希望通过这篇文章分享我截止目前的使用经验(如有不准确的表述,欢迎帮我指出)。本文的主要内容是关于Java应用程序的docker化,首先简单介绍了docker和docker-compose,然后利用两个案例进行实践说明。
工作方向上的原因,不得不接触部分MongoDB的运维工作,之前有接触过一些MongoDB的内容,基本的运维操作没有什么问题,包括MongoDB的集群搭建、数据分片功能等都测试过。但是时间久了,很多东西不用就忘记了,最近准备出一个系列的MongoDB的运维操作文章,希望把这块儿内容重新拾起来。网上查了查,MongDB讲得好的书也就是<MongoDB权威指南>这本了,但是它引用的MongoDB版本比较旧,所以最好结合着官方文档看,这样收获会更快。MongoDB中文论坛里面也有不少前人总结的好文档,对学习都很有帮助。废话不多说,开始讲述吧!
Percona Monitoring and Management是percona一款开源的用于管理和监控MySQL 和MongoDB性能的开源平台,通过PMM客户端收集到的DB监控数据用第三方软件Grafana画图展示出来,包括两个部分:
不论是前面分享过的《开源云真机平台-Sonic》,还是《流马测试平台》、《一站式开源持续测试平台Metersphere》,似乎都会用到一些如JDK、ADB、MySQL、Docker、Python等各类环境,像一些前后端分离项目可能还会用到NodeJS。环境搭建是一切开发调试、编译构建、自动化测试的前提,也是开发测试人员必不可少的基础技能。但是很多平台工具往往会卡在看似简单的环境部署环节,甚至影响继续下去的信心。所谓工欲善其事必先利其器,高效的搭建效率往往能提供一个好的开始,而好的开始是成功的一半!
CanalSharp.AspNetCore是一个基于CanalSharp的适用于ASP.NET Core的一个后台任务组件,它可以随着ASP.NET Core实例的启动而启动,目前采用轮询的方式对Canal Server进行监听,获得MySql行更改(RowChange)后写入MySql指定的记录表中。在此次更新中,可以支持写入MongoDB数据库了,换句话说,可以支持MySql或MongoDB二选一的输出方式了。
近日,黑客组织GhostShell泄露了大量的MongoDB数据库用户资料。 数据遭到大量泄露 据统计该组织目前泄露的数据已达3600万条之多。MongoDB作为一个基于分布式文件存储的数据库,其主要功能特性包括——面向集合存储,简单来说就是在MongoDB 中数据被分组存储在集合中,同时一个集合中可以存储无限多的文档。 模式自由就是说在MongoDB 中集合中存储的数据是无模式的文档以及采用无模式存储数据。同时支持完全索引,也就说MongoDB几乎支持SQL中的大部分查询,并且具有强大的聚合工具以及使
通过一个配置文件,可以让系统一键启动所有的运行环境,nodejs,mysql,redis,mongodb 等。
平时工作过程中,对于远程连接Linux,我们通常会使用SSH工具如:putty、xshell等,对于mysql、mongodb数据库管理通常会使用Navicat、Dbeaver这类工具,redis则有RedisDesktopManager,部分软件可能还需要破解才能使用。每次都要安装来安装去、安装多个软件,这样不免有些繁琐。那么有没有一款工具可以提供一站式管理呢,答案是有的。mayfly-go就是最近比较火的,一款开源的web版linux、mysql、redis、mongo统一管理操作平台。
亲手打造了一款基于端口的弱口令检测工具,使用python进行编写,主要可以用于渗透测试中常见服务端口弱口令的检测。目前支持以下服务:
本篇文章详细介绍Thinkphp5 如何同时使用Mysql和MongoDB数据库。
前些时候和后台对接,需要用pyspark获取MongoDB、MySQL数据,本文将介绍如何使用PySpark与MongoDB、MySQL进行数据交互。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,由C++语言编写。它旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
在个人开发环境中,使用 Docker Compose 可以极大地简化和优化应用程序的部署和管理过程。 Docker Compose 的配置文件通常采用 YAML 格式,使其易于阅读和编写。我们可以在配置文件中指定所需的容器镜像、端口映射、环境变量、数据卷挂载等配置选项,以及容器之间的依赖关系和网络连接。
在进行数据分析过程中,经常需要与数据库进行连接,并从中提取数据。Python作为一种功能强大的编程语言,提供了多种库和工具,使得与数据库进行连接和数据提取变得更加简单和高效。本文将详细介绍Python数据分析中的数据库连接的基本操作,帮助您轻松地完成与数据库的交互。
第三步,读取刚才mongoexport导出的json文件,并把数据写入DuckDB的me库t1表里
作为数据存储的重要部分,数据库同样是必不可少的,数据库可以分为关系型数据库和非关系型数据库。
很多小伙伴在学习 mall 电商项目时,都会在部署上折腾许久,虽然目前已经提供了很多种部署方式,比如 在 Linux 上部署 mall 、使用 Docker 或 DockerCompose 部署 mall ,但对于正在学习的我们都显得比较复杂,需要理解并学习这些容器技术。而本文将使用 Rainbond 部署 mall 电商项目,通过 Rainbond 部署 mall 商城项目非常方便、简单,让我们专注于代码,Rainbond 是一个云原生应用管理平台,使用简单,不需要懂容器、Kubernetes和底层复杂技术,轻松的在 Kubernetes 上部署应用并体验 Kubernetes 带来的能力。
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常用的服务器端口主要用于各种网络服务和应用程序。以下是一些常见的服务器端口及其对应的服务:
今天这个坑可能以后你也会遇到, 随着爬取数据量的增加, 以及爬取的网站数据字段的变化, 以往在爬虫入门时使用的方法局限性可能会骤增.
yum -y install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
Springboot对数据访问部分提供了非常强大的集成,支持mysql,oracle等传统数据库的同时,也支持Redis,MongoDB等非关系型数据库,极大的简化了DAO的代码,尤其是Spring Data JPA,为不同数据库提供了统一的接口,我们只需继承其默认的JpaRepository(仓库模式),就自动的拥有很多常见的数据访问方法。 本文Demo:https://github.com/wanliwang/cayman/tree/master/cm-bootweb,每一种类型数据访问对应其Contr
这已经是我们用Kubernetes搭建便携式开发环境的第三篇文章了,前两篇文章我们分别在本地的Kubernetes集群上做了什么呢?第一篇文章我们在搭建了一个Etcd集群,由于Etcd没有什么好的管理客户端还搭建了一个Etcd的Web UI客户端。第二篇文章我们搭建了一个单点的MySQL服务和Redis服务,如果想不起来的同学可以翻看前面的两篇文章:
go-sniffer 可以抓包截取项目(MySQL、Redis、MongoDB)中的请求并解析成相应的语句,并格式化输出。类似于在之前的文章 MySQL抓包工具:MySQL Sniffer【转】中介绍的mysql-sniffer。而 go-sniffer 可以对更多数据库进行抓包分析,现在来介绍在什么情况下会使用该工具的。
第三方通用组件漏洞struts thinkphp jboss ganglia zabbix
MongoDB (名称来自”humongous”) 是一个可扩展的、高性能、开源、模式自由、面向文档的数据库,集文档数据库、键值对存储和关系型数据库的优点于一身。
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:
https://github.com/leanote/leanote/wiki/Leanote – 二进制版详细安装教程 —-Windows
如果在WINDOWS上想链接在LINUX上的MYSQL有什么方法,windows上各种GUI,还是打开MYSQL那个原本黑漆漆的小方格。现在你有了新的选,MYSQL Shell 全新的连接MYSQL 的方式,一个满足各种人群连接MYSQL的方式。从官方上下载后,在WINDOWS 上解压后,直接点击执行。
MongoDB有主从复制和副本集两种主从复制模式,主从复制最大的问题就是无法自动故障转移,MongoDB副本集解决了主从模式无法自动故障转义的特点,因此是复制的首选。
在企业上云过程中,我们发现越来越多的企业业务在部署数据库服务或大数据应用过程中,常常存在配置不当的问题,从而导致未授权访问漏洞的出现,引发业务数据泄露风险。
码匠是一款面向开发者的低代码平台,它可以帮助企业快速构建和部署应用程序,提高业务流程的自动化和数字化水平。在码匠平台上,数据源是一个重要的组成部分,它提供了丰富的数据连接和数据处理功能,能帮助用户轻松地获取和管理各种数据。本篇文章将为大家详细介绍码匠所支持的数据源。
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。
之前发了关于自动售货机越权和命令执行的文章,非常受大家欢迎。但是两篇文章都是有前提,就是需要拥有一个账号。所以有了这第三篇,从零渗透自动售货机云端。
导读:MongoDB是一个开源文档数据库,旨在实现卓越的性能、易用性和自动扩展。Pandas是受R数据框架概念启发形成的框架。
现代电子技术日新月异,并且快速应用到我们的生活中,与之相应的,软件技术也在快速更新,特别是超大规模的软件大面积应用,如Facebook、Titok等这样的超大型平台,对数据库的要求也提出更高要求,原有的MySQL数据库已经渐渐暴露出缺点,MongoDB这样的新生代数据库因此获得发展机会,最近很多科技大厂也在推动MongoDB的应用。
什么是MongoDB 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。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。 Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,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。 特点 高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。 面向集合存储,易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引
在数据库资源中添加redis集群,配置参数并将URL中cluster调整为true。
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