更多参考 MongoDB 单键(列)索引 MongoDB 复合索引 MongoDB执行计划获取(db.collection.explain())
主要内容 1 MongoClient 1.1构造函数 1.2 方法 2 IMongoDatabase 3 IMongoCollection 4 IMongoCollectionExtensions 5 DeleteResult 6 UpdateResult 7 IFindFluent<TDocument, TDocument> 继承了 8 IFindFluentExtensions 9 IAsyncCursorSourceExtensions 10 Builders<DocumentInfo> 构造
导语 | 腾讯云MongoDB当前服务于游戏、电商、社交、教育、新闻资讯、金融、物联网、软件服务等多个行业;MongoDB团队(简称CMongo)致力于对开源MongoDB内核进行深度研究及持续性优化(如百万库表、物理备份、免密、审计等),为用户提供高性能、低成本、高可用性的安全数据库存储服务。后续持续分享MongoDB在腾讯内部及外部的典型应用场景、踩坑案例、性能优化、内核模块化分析。 引言 全民K歌作为腾讯音乐集团四大产品线之一,月活超过1.5亿,并不断推出新的音娱功能及新玩法,极大丰富了数亿用户
全民K歌作为腾讯音乐集团四大产品线之一,月活超过1.5亿,并不断推出新的音娱功能及新玩法,极大丰富了数亿用户的音乐娱乐活动。 MongoDB天然支持高可用、分布式、高性能、高压缩、schema free、完善的客户端访问均衡策略等功能。作为腾讯音乐集体核心部门,K歌Feed等业务采用腾讯云MongoDB作为主存储服务,极大的方便了K歌业务的快速迭代开发。 本文主要分享K歌技术演进过程中的一些踩坑过程、方案设计、性能优化等,主要包括以下技术点: 全民K歌业务特性 Feed业务读写选型 Feed数据吐出控制策
题目比较特殊,最近过完年工作量和问题爆发的方式增长,DBA的工作量增长只能说明如下的几个问题
信息科学中的聚合是指对相关数据进行内容筛选、处理和归类并输出结果的过程。MongoDB 中的聚合是指同时对多个文档中的数据进行处理、筛选和归类并输出结果的过程。数据在聚合操作的过程中,就像是水流过一节一节的管道一样,所以 MongoDB 中的聚合又被人称为流式聚合。
索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
今天我遇到了编程中的一件让人棘手的事情,在开发前期需求调研的时候,产品跟我讲了需求,说好了上游过来的数据都是我需要的,不需要考虑其它情况的。我就按照这个需求做了,项目已经开发要完毕了,然后破天荒突然间的发现上游有大量的数据垃圾流向了我。最让人无语的是原先的产品拍拍屁股辞职走人了,我的内心几乎是奔溃的……
当前实时数据同步的应用场景较多,实现方式主要有两种,一是数据库厂家本身提供了实时数据捕获工具,如 Oracle 的 OGG 等;另外一种是实时解析数据库的事务日志,获取到实时变化的数据后进行同步,如 Flink CDC 等。
笔者最近在生产环境中遇到许多复制相关问题,查阅网上资料发现官方文档虽然系统但是不够有深度,网上部分深度文章则直接以源码展示,不利于大家了解。所以本文则是结合前两者最终给读者以简单的方式展现MongoDB复制的整个架构。本文分为以下5个步骤:
个人介绍 赵景波,3年专职DBA经验,2017 DTCC 讲师,目前主要负责新浪NoSQL服务的运维及研发工作。热衷于开源DB内部原理探究。 综述 笔者最近在生产环境中遇到许多复制相关问题,查阅网上资料发现官方文档虽然系统但是不够有深度,网上部分深度文章则直接以源码展示,不利于大家了解。所以本文则是结合前两者最终给读者以简单的方式展现MongoDB复制的整个架构。本文分为以下5个步骤: MongoDB复制简介 MongoDB添加从库 MongoDB复制流程详解 MongoDB高可用 MongoDB复制总结
集合操作 从集合中过滤出某一个字段存入到新集合 // 从商品集合中过滤出商品类目id为一个新 List<Integer>集合 List<Integer> categoryTypeList = productInfoList.stream() .map(e -> e.getCategoryType()) .collect(Collectors.toList()); // 从OrderDetailList集合中过滤出对应属性组合为对象集合返回
以前总是追求新东西,发现基础才是最重要的,今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 练习题: 1.写一条查询语句,返回Orders表中
用户可视化:主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示, 主体采用 AngularJS2 进行实现,部署在 Apache 服务上。(或者可以部署在 Nginx 上) 综合业务服务:主要实现 JavaEE 层面整体的业务逻辑,通过 Spring 进行构建,对接业务需求。部署在 Tomcat 上。 【数据存储部分】 业务数据库:项目采用广泛应用的文档数据库 MongDB 作为主数据库,主要负责平台业务逻辑数据的存储。 搜索服务器:项目采用 ElasticSearch 作为模糊检索服务器,通过利用 ES 强大的匹配查询能力实现基于内容的推荐服务。 缓存数据库:项目采用 Redis 作为缓存数据库,主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。 【离线推荐部分】 离线统计服务:批处理统计性业务采用 Spark Core + Spark SQL 进行实现,实现对指标类数据的统计任务。 离线推荐服务:离线推荐业务采用 Spark Core + Spark MLlib 进行实现,采用 ALS 算法进行实现。 工作调度服务:对于离线推荐部分需要以一定的时间频率对算法进行调度,采用 Azkaban 进行任务的调度。 【实时推荐部分】 日志采集服务:通过利用 Flume-ng 对业务平台中用户对于电影的一次评分行为进行采集,实时发送到 Kafka 集群。 消息缓冲服务:项目采用 Kafka 作为流式数据的缓存组件,接受来自 Flume 的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。 实时推荐服务:项目采用 Spark Streaming 作为实时推荐系统,通过接收 Kafka 中缓存的数据,通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理,并将结果合并更新到 MongoDB 数据库。
第一步,准备从地区信息开始爬,打开美团官网,点击切换地区,按F12,点击XHR,XHR会过滤出来异步请求,这样我们就看大了美团的地区信息的json数据,复制该链接http://www.meituan.com/ptapi/getprovincecityinfo/
欢迎阅读MongoDB性能最佳实践系列博客的第二篇。在本系列中,我们将讨论在大规模数据下实现高性能,需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素,其中包括:
本文主要讲述了在DataGrip中管理MySQL和MongoDB的常用操作及使用技巧,用过Jetbrains公司其他产品的朋友应该很容易就可以上手了!
将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值、最小值、平均值,求和等操作。聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘。
MongoDB Manual (Version 4.2)> Administration
本文主要讲的是一个小的功能代码的优化案例,用到的知识点主要包括函数式接口(BiPredicate和Consumer)、泛型、lambda表达式、stream流。主要目的是提高代码质量,减少 “流水账” 的重复代码,提高可读性和可维护性。实现的功能是:对比两个嵌套List,求交集和差集,并对交集和差集做对应的消费处理。希望能以此抛转引玉,扩展大家使用 函数式接口的场景。
📷 Kotlin学习之常用高阶函数:filter Kotlin高阶函数一般是数组、集合、序列等数据结构的扩展函数,接收一个操作函数对数据进行操作,在Kotlin函数式编程中占有重要的地位。 一、fil
首先,什么是过滤器模式?这种模式生活中比较常见,比如移动推出某项优惠套餐,但是套餐可使用的用户群体有限,必须满足入网 5 年以上这种条件,我们可以将 “入网五年” 作为客户群体的过滤条件,这种就是简单的过滤器模式应用。
在Python中,filter()是一个非常有用的内置函数,它能够根据指定的函数来筛选出可迭代对象中满足条件的元素,返回一个迭代器。filter()函数的使用能够简化代码,并提高程序的可读性。本文将从入门到精通,全面介绍filter()函数的用法和相关知识点。
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目标:编写一个shell脚本,以便能够将mongoDb中的数据导出成为csv格式的文件。要求:1. 为了避免导出巨量数据,仅需要过滤出当月数据和上个月的数据即可。2. 由于当天的数据是不完整的,所以需要排除当天的数据以下是一个例子,将代码保存为.sh文件后使用 chmod +x 将该脚本设置为可执行,然后使用crontab命令将脚本加到定时任务当中
本篇文章是MongoDB数据库信息泄露漏洞复现,记录了实际中常见的MongoDB数据库未授权访问漏洞并如何使用,主要分为七个部分:MongoDB简介、MongoDB安装、MongoDB基本操作、MongoDB相关工具使用、MongoDB漏洞复现、MongoDB实战和MongoDB防御措施。 本篇文章由浅入深地介绍了MongoDB未配置访问认证授权导致的未授权访问漏洞。在学习MongoDB过程中也阅读了几十篇中英文MongoDB相关技术文章,最终按照作者我的思路进行总结,相关参考文章也在文末列出。 此外,文中
本集非常有意思,其中MongoDB 查询引擎的产品经理是吴晓晨,妥妥的中国人,身为一个中国人,为这样世界级的产品有一个中国的产品经理而高兴,说明中国人根本就不差,我们差的是舞台和XX。
昨天学习了过滤器,它的作用在于能够过滤出满足一定条件的文件。跟着依样画葫芦,我自己也写了一个过滤器。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
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项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的中文亚马逊电商数据集作为依托,以某电商网站真实业务数据架构为基础,构建了符合教学体系的一体化的电商推荐系统,包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现。
本文介绍了Zepto库的源码结构、核心模块和辅助工具,重点讲解了Zepto的选取、元素操作、属性操作、事件系统、Ajax、效果和性能优化等方面的内容。
如果你已经完成了自己新的MongoDB应用程序的开发,并且现在正准备将它部署进产品中,那么你和你的运营团队需要讨论一些关键的问题: 最佳部署实践是什么? 为了确保应用程序满足它所必须的服务层次我们需要监控哪些关键指标? 如何能够确定添加分片的时机? 有哪些工具可以对数据库进行备份和恢复? 怎样才能安全地访问所有新的实时大数据? 本文介绍了硬件选择、扩展、HA和监控。在查看详细信息之前,首先让我们处理一个最常见的问题: 部署MongoDB和部署RDBMS有什么不同? 你会发现MongoDB作为一个文档
MongoDB是一种开源的文档式数据库系统,它使用类似于JSON的格式来存储和表示数据。Java是一种流行的高级编程语言,它被广泛用于开发Web应用程序、企业应用程序和移动应用程序等。
本文是第12篇,主要讲述MongoDB电子商务产品目录模型设计实战操作,非常值得一看。
在Python编程领域,推导式是一种简洁高效的语法结构,能够快速生成列表、字典和集合等数据结构。本文将介绍Python中的三种主要推导式:列表推导式、字典推导式和集合推导式。通过代码示例和详细解释,展示它们在实际应用中的威力和灵活性。
本次介绍下出口易跨境电商物流供应链系统从单体应用过渡到面向服务的分布式系统架构的过程中,遇到的一些挑战和实现。其中包括了基于MongoDB建模和数据持久化方面上具体实践。 关于出口易物流 出口易物流是
Django REST Framework (DRF) 是一个开源的 Web 框架,它建立在 Django 上,可以帮助你轻松地构建 RESTful API。DRF 提供了很多有用的功能,其中之一就是过滤器(filters)。
1、使用collections.Counter函数对列表进行计数,并通过列表推导式过滤出非唯一值,过滤出计数大于1的值。
在搭建完Hadoop集群后,我们可以基于HDFS做一些离线计算。然而HDFS毕竟是基于文件的系统,所以当我们存储的数据要兼顾一些线上业务访问的时候(如接入层/推荐引擎的实时用户画像查询)就显得比较捉急了。HDFS查询读取没有索引,至少也是分钟级的,此时要是把支持高并发的数据库与Hadoop直接对接,岂不美哉?
Lambda表达式,基于Lambda所带来的函数式编程,又引入了一个全新的Stream概念,用于解决集合类库既有的鼻端。(Lambda表达式详解在上篇博客内容)
9月13日发布的iPhone Xs算是手机界的大新闻了,新款iPhone的价格也再度刷新了手机定价的记录。看完发布会,相信很多人的心情是这样的
MongoDB Manual (Version 4.2)> MongoDB CRUD Operations
另外Elasticsearch入门,我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你,这两个指南都是非常想尽的入门手册。
在6月份召开的MongoDB全球用户大会上,MongoDB官宣了MongoDB Server 4.2,在经过100,000多个运行实例的测试后,MongoDB 4.2表现强劲。现在4.2版本正式上线,并为生产环境的部署做好了准备。
MONGODB 已经走到了6.0,但大多数的公司使用MONGODB 可能都没有到5.0 这个版本,大多还在4.X 晃悠,偶然看到一篇关于 7大理由升级到6.0 的文字,翻译并分享,看看有什么需求促使我们升级到更高版本的MONGODB
MongoDB 4.0增加了对多文档ACID事务的支持。但等等......这是否意味着MongoDB直到现在才支持事务?不,实际上MongoDB已经提供了对单个文档事务的支持。 MongoDB 4.0跨多文档、多语句、多集合和多数据库扩展了事务保证。 如果没有任何形式的事务数据完整性保证,数据库还有什么用呢?
在我们说7.0 版本的前提,我们先来回顾一下 MONGODB 4.0 6.0 的一些新的功能,比如从副本集的功能的增强,从加入了时间序列的功能到MongoDB , 查询加密, 更稳定的API, 那么7.0 在这些版本做了更新后,又有什么新的亮点呢?当然如果您对于 MONGODB 还停留在 JSON数据的处理那么简单的目标,那么您非常有必要了解 MONGODB 可以做的那些,其他其他数据库无法进行的工作。
最近我在帮一个数据科学家同事工程化一个基于深度学习模型的搜索系统。他们的项目是关于在文档嵌入应用深度学习模型,然后使用嵌入向量到我们的搜索系统中来查找相似文档。
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