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。
周二有同学问，MONGODB怎么备份，怎么数据迁移，正好最近要做一个项目的数据迁移，其中就有MONGODB ，正好以一个项目的观念来看看MongoDb的数据迁移和备份的观点，如果有遗漏或三观不正，还是请大家来指正。
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。
大家好，我是马听，目前有8年DBA工作经验，这一篇文章，来跟大家聊一下，从事DBA岗位是一种怎样的体验？
随着信息技术不断的发展，企业数字化转型的深入，数据已经成为企业的核心资产。面对日益增长的海量数据，为保护数据安全、避免数据灾难，数据备份已经成为个人或企业保护数据资产的最为重要的一道防线。 随着越来越多的企业选择迁移数据上云，云上服务逐渐接管了大量的计算和数据量，如何简单有效的对云上数据进行持久化储存、对数据做进一步处理与分析、挖掘数据价值是云上用户面临的最新问题 您是否正在面临这些问题呢？ 1、使用自建脚本或其他备份软件进行云数据备份，开发流程复杂、可用性无法保证、运维成本高； 2、备份数据来源广泛
随着信息技术不断的发展，企业数字化转型的深入，数据已经成为企业的核心资产。面对日益增长的海量数据，为保护数据安全、避免数据灾难，数据备份已经成为个人或企业保护数据资产的最为重要的一道防线。
之前几周有幸被京东智联云的市场同事推荐参与麦思博的一个视频课程的录制，题目是与MongoDB相关的内容。在ppt里也写到了推荐学员可以对比参照其他数据的原理和特点，来学习和理解MongoDB的一些原理和特点，而自己最近在学习的时候，正好发现了一处MongoDB与MySQL设计非常相似的地方，即今天要介绍的写确认相关的内容。
后端最重要的经验是系统设计和中间件的应用，不管你用 Java、Go，你大部分时间都在和MySQL、PG、Mongodb、Redis、Kafka 之类的打交道，你的主要工作是系统设计，如何设计数据结构、如何设计缓存、一些常用的设计模式如何应用，这些大头都是语言无关的。
Mogondb 不支持事务。所有有事务要求的需求慎用，比如银行的转账操作慎用，转1个亿美金，因为网络，电力的故障导致交易没有完成，不能回滚，交易无法撤回。所有慎用！！
上一篇介绍了 mongo 的三种部署方式，「单点、主从、副本集」三种部署方式，今天就跟大家聊聊最后一种「分片集群」的方式，分片集群也是 mongo 能够作为万亿级别数据库的核心魅力所在，也有一句话说到：
我们都知道，在分布式系统中，分布式 ID 有很多特殊的要求，其中之二就是要求各个 ID 必须全局唯一，且 ID 能够趋势递增。那么 MongoDB 作为一个分布式 NoSQL 数据库，它的 ObjectID 是一段字符串，是 UUID 吗？不同机器生产的 ID 会相同吗？这段字符串排序没有纯数字主键好排吧？等等，带着这样的疑问，我们一起来看看 Mongo 的 ObjectID 到底有何神秘之处！
平台简介 该智能开关平台包括服务端、硬件端、PC端和安卓端。硬件使用ESP8266模块，成本相对较低，可以发挥想象力，搭配各种传感器，实现自己的智能终端。 应用场景：智能开关的应用场景比较广泛，一般家里通电即可使用的设备都能搭配该模块，升级为网络版，进行联网控制。常见的就是智能开关、智能插座和智能灯，搭配土壤湿度传感器可以实现智能浇灌，搭配温湿度传感器可以监控温湿度，其他传感器例如：触控开关、雨滴探测、声音传感器、光敏传感器、烟雾传感器、火焰报警、人体感应等等。 智能开关目前支持的功能： 远程控制 掉电
上一篇文章已经编写了mysql查询以及生成请求api的body数据，那么本章节我们来继续编写解决body序列化json过程中的datetime转化问题。
由于MongoDB中的Bson对象大小是有限制的，在1.7版本以前单个Bson对象最大容量为4M，1.7版本以后单个Bson对象最大容量为16M[5]。对于一般的文件存储，单个对象的4到16M的存储容量能够满足需求，但无法满足对于一些大文件的存储，如高清图片、设计图纸、视频等，因此在海量数据存储方面，MongoDB提供了内置的Grid
MongoDB 和 Redis 一样均为 key-value 存储系统，它具有以下特点：
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。
Chat2DB是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持Windows、Mac本地安装，也支持服务器端部署，Web网页访问。和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver相比Chat2DB集成了AIGC的能力，能够将自然语言转换为SQL，也可以将SQL转换为自然语言，可以给出研发人员 SQL 的优化建议，极大的提升人员的效率，是AI时代数据库研发人员的利器，未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。
当客户端提交的数据未做处理或转意直接带入数据库（My SQL / Sql Server/Access/oracle等数据库 ）就造成了SQL注入。
转自CodeSheep的B站视频入坑 Java开发的自学路线（Java学习路线、Java入坑指北）
本文把php程序员划分为中、高级程序员两大类程序员，并针对这两大程序员应具备的技能进行分类探索。
前端攻城狮要想做到全栈，核心在于以下两点：一是要掌握后端不会的UI（界面）；二是要掌握前端不会的DB（业务）。当然，不是倡导大家每一点都接触一下，然后号称自己是全栈专家。这样的作死行为，就好比在简历里写“精通”某项技术，面试时一定会被问到。全栈是一种信仰，不是拿来吹牛的，而是用来解决更多问题、应对更多变化的，做到全栈可以让自己的知识体系不留空白，享受自我实现的极致快乐。
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
MySQL 是由 Oracle 公司开发，发布和支持的受欢迎的开源关系数据库管理系统（RDBMS Relational Database Management System）。在 WEB 应用方面，MySQL 是最好的 RDBMS。 与其他关系数据库管理系统一样，MySQL 将数据存储在表中，并使用结构化查询语言（SQL）来进行数据库访问。 在 MySQL 中，您可以根据需要预先定义数据库模式，并设置规则来管理表中字段之间的关系。 在 MySQL 中，相关信息可能存储在单独的表中，但通过使用关联查询来关联。通过使用这种方式，使得数据重复量被最小化。
几十年来，关系型数据库已经成为企业应用程序的基础，自从MySQL在1995年发布以来，它已经成为一种受欢迎并且廉价的选择。然而随着近年来数据量和数据的不断激增，非关系数据库技术如MongoDB应运而生，以满足新应用的需求。 MongoDB用于新的应用程序，以及扩充或替换现有的关系型基础设施（关系型数据库）。
58同城作为中国最大的生活服务平台，涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等核心业务。58同城发展之初，大规模使用关系型数据库（SQL Server、MySQL等），随着业务扩展速度增加，数据量和并发量演变的越来越有挑战，此阶段58的数据存储架构也需要相应的调整以更好的满足业务快速发展的需求。MongoDB经过几个版本的迭代，到2.0.0以后，变的越来越稳定，它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性，非常诱惑，同时58同城在一些典型业务场景下
文章转自：http://www.osyunwei.com/archives/8998.html
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 对于mongodb和mysql你应该都很清楚了吧，那么他们两个之间的区别你知道吗?很多人对于mongodb和mysql的区别都不是很清楚，下面一起来了解一下吧
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
过去几年，使用NoSQL数据库的网站和应用数量激增。 MongoDB无处不在。 现代网络如何偏离传统的基于SQL的数据库确实令人着迷。 MongoDB和其他NoSQL数据库在存储和检索数据方面有一种新方法。 那么让我们来看看MongoDB与MySQL不同的一些关键因素。
示例：在一个表中，如果有名称、地址列，并且需要在其中一个条目的新列中输入“年龄”，则不会使用它，因为该列未在架构中定义。
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
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
本文是flask中对mongo的操作. 使用Flask-MongoEngine集成了mongo的操作，使用的是类似于django中的orm操作。
Destiny.Core.Flow是基于.NetCore平台，轻量级的模块化开发框架，Admin管理应用框架，旨在提升团队的快速开发输出能力，由常用公共操作类（工具类、帮助类）、分层架构基类，第三方组件封装等组成。 Destiny.Core.Flow重写微软的identity用户角色和重写IdentityServer4的实体，以及IdentityServer的ClientAPisource等查询仓库实现，将IdentityServer4和Identity以及其他模块合并成为一个上下文，在使用IdentityServer4时不需要在维护几个上下文，统一了上下文管理。 框架lambda查询不需要在后台写各种判断，所有的查询条件通过前端传入，从而减少后台的一些字符段判断等，使用动态拼接lambda。
MySQL是目前世界上最流行的、开源的、免费的关系型数据库，由甲骨文公司所有，值得一提的是该公司另一个商业化（也就是说要收钱，而且并不开源）的数据库Oracle目前虽占据了数据库市场的半壁江山，但是随着MySQL的健康发展以及其免费开源的特点，包括阿里巴巴在内的不少公司正在逐渐摆脱对Oracle的依赖，将其数据库迁移构建于MySQL之上。
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。
后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候， Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
yum -y install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
一般情况下，会考虑到MySQL与MongoDB如何做技术选型的时候，你一定是遇到了类似于非结构化数据JSON的存取难题，否则大家都直接MySQL开始搞起了。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/148807.html原文链接：https://javaforall.cn
作者 | Or Weis 译者 | 冬雨 策划 | 凌敏 如今，开源你的核心业务产品可不是一个好主意。如果你创造的项目开始与你的核心内容展开直接竞争，或者让其他玩家吃掉你的奶酪，你便会对它的成功心生不满。 我并不反对开源，相反，作为一名开发人员，我使用许多开源工具，定期参与贡献，甚至自己构建了几个项目。 我相信开源是（将会是）所有现代软件栈的基石。 它是实现有意义的对话、建立真正的社区来解决复杂问题和促进行业标准 (被标准协会采用，或作为一个项目变得越来越重要的即成事实) 的最佳方式之一。况且
最近一朋友做社区重构，社区主要功能有发帖、回帖、查看帖子详情，详情页按不同条件展示回帖（除了预先定义的顺序外，可能每个用户看到的顺序都不一样，组合超过100个），大概的效果如下：
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库，随着业务规模的不断增加，MySQL已无法满足海量数据存储需求，业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用，采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益，主要包括：高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益，极大的降低了业务存储成本，并提高了业务迭代开发效率。 一、业务场景 腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端，实现以货的数字化为基础的企业数字化升级，包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和会员通三个子产品组成。 更多信息可以访问腾讯优码官方网站获得： https://uma.qq.com/ 腾讯优码整体
MongoDB下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community
导语 腾讯云消息队列CKafka推出数据接入平台（Data Import Platform），旨在构建数据源和数据处理系统间的桥梁。 为了让开发者们更加深入的了解数据接入平台（DIP），腾讯云消息队列团队将组织系列文章，为大家详解数据接入平台（DIP）的功能及架构。 作者简介 许文强 腾讯高级工程师 Apache Kafka Contributor，腾讯云Kafka和数据接入平台DIP研发负责人。专注于中间件领域的系统设计和开发，在消息队列领域具有丰富的经验。 数据实时接入和分析面临的挑战 随着大
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