一分钟了解mongodb（2014-11-09） 一、mongo的由来 截取自英文俚语humongous，意为”巨大的”，是否表明mongodb在设计之初就是为大数据量处理而生呢？ ---- 二、mongodb是个啥 mongodb是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的数据库，由c++实现。 http://www.mongodb.org/ 官网首页最显著的位置用了”agile”和”scalable”这两个词来形容它： （1）agile：轻快的，敏捷的； （2）scalab
一分钟了解mongodb mongo的由来 截取自英文俚语humongous，意为”巨大的”，是否表明mongodb在设计之初就是为大数据量处理而生呢？ mongodb是个啥 mongodb是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的数据库，由c++实现。 http://www.mongodb.org/ 官网首页最显著的位置用了”agile”和”scalable”这两个词来形容它： （1）agile：轻快的，敏捷的； （2）scalable：可扩展； mongodb的特点 （1
InnoDB myISAM Memory MRG_MYISAM archive federated,CSV,BLACKHOLE
InnoDB和MyISAM是很多人在使用MySQL时最常用的两个表类型，这两个表类型各有优劣，5.7之后就不一样了
今天推荐一款功能强大，能力边界广，而且能满足各类业务场景需求的低代码开发工具——织信Informat。
MySQL中InnoDB和MyISAM引擎的区别 MyISAM的结构 InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持事务。 InnoDB 支持外键，而 MyISAM 不支持。 表的行数 InnoDB 不保存表的具体行数，执行 select count(*) from table 时需要全表扫描。而MyISAM 用一个变量保存了整个表的行数。 表锁差异 InnoDB 最小的锁粒度是行锁，MyISAM 最小的锁粒度是表锁。用户在操作MyISAM表时，select，update，delete，insert语
在权限专题前两篇文章中，我们对位置、短信权限的合理使用场景、不合理使用场景进行了详细说明，本文将对存储权限的合理使用场景、不合理使用场景进行梳理总结。下图为《绿标5.0安全标准》对于存储权限的要求：
一般情况下，大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架，并在上面运行各种计算任务的平台。
最近 TL 分享了下 《Elasticsearch基础整理》https://www.jianshu.com/p/e82... ，蹭着这个机会。写个小文巩固下，本文主要讲 ES -> Lucene 的底层结构，然后详细描述新数据写入 ES 和 Lucene 的流程和原理。这是基础理论知识，整理了一下，希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助。
转自 MySql中文网 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzAzMTY4NQ==&mid=200910426&idx=1&sn=dd14fc0df2cc5296
操作文件是我们平时经常有的操作。但是我们可能并不是很了解他们原理，比如为什么删除一个很大的文件，会非常快？创建一个文件的时候，系统发生了什么？为什么删除的文件，还可以恢复？知其然知其所以然。我们一起深入探索文件系统的一些原理。这篇先分析一下创建文件的过程。
应用内部存储空间（数据文件私有）文件存储到这个路径下，不需要申请权限，当应用被卸载的时候，目录下的文件会被删除。 需要注意的是，这个文件的目录和应用的存储位置有关， 当应用被移动到外部存储设备的时候，文件的绝对路径也是变化的，所以建议当数据存储到这个目录的时候，用相对路径。 这个目录和getFilesDir()目录最大的不同在于：当安卓设备的存储空间少，或者不够用的时候，系统会自动删除这个目录下的文件。 官方建议是，超过1MB的文件，建议存储到getExternalCacheDir()目录下
松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青，感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程
作者简介 ---- 刘光敏: 达观数据搜索组研发技术人员，负责搜索引擎架构的设计和研发，搜索集群健康状况监控模块的开发及维护等。 ---- Lucene是一个高性能、可伸缩的信息搜索(IR)库。它可以为你的应用程序添加索引和搜索能力。Lucene是用java实现的、成熟的开源项目，是著名的Apache Jakarta大家庭的一员，并且基于Apache软件许可。 同样，Lucene是当前非常流行的、免费的Java信息搜索(IR)库。Lucene的检索算法属于索引检索，即用空间来换取时间，对需要检索的文
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。
当别人问我Mysql的存储引擎的时候,我就知道Myisam和innodb 虽然知道有其他的存储引擎,但是从来没有去了解过今天了解一下扩充知识 查看Mysql的存储引擎 show engines; My
MyISAM是MySQL的默认数据库引擎（5.5版之前），由早期的ISAM（Indexed Sequential Access Method：有索引的顺序访问方法）所改良。虽然性能极佳，但却有一个缺点：不支持事务处理（transaction）。不过，在这几年的发展下，MySQL也导入了InnoDB（另一种数据库引擎），以强化参考完整性与并发违规处理机制，后来就逐渐取代MyISAM。
Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架，是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。
比如:多事务的执行方法,当不止一个请求到来时候,前面都还没执行以及有许多工作需要完成这时候常常是串行执行、交叉并发执行、同时并发执行；
1）如果说HDFS是大数据时代分布式文件系统首选标准，那么parquet则是整个大数据时代文件存储格式实时首选标准。 2）速度更快：从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看，绝大多数情况会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右，在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况下，使用parquet很多时候可以成功运行。 3）parquet的压缩技术非常稳定出色，在spark sql中对压缩技术的处理可能无法正常的完成工作（例如会导致lost task，lost executor）但是此时如果使用parquet就可以正常的完成。 4）极大的减少磁盘I/o,通常情况下能够减少75%的存储空间，由此可以极大的减少spark sql处理数据的时候的数据输入内容，尤其是在spark1.6x中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的减少磁盘的IO和内存的占用，（下推过滤器）。 5）spark 1.6x parquet方式极大的提升了扫描的吞吐量，极大提高了数据的查找速度spark1.6和spark1.5x相比而言，提升了大约1倍的速度，在spark1.6X中，操作parquet时候cpu也进行了极大的优化，有效的降低了cpu消耗。 6）采用parquet可以极大的优化spark的调度和执行。我们测试spark如果用parquet可以有效的减少stage的执行消耗，同时可以优化执行路径。
PS: 苦学一周全文检索，由原来的搜索小白，到初次涉猎，感觉每门技术都博大精深，其中精髓亦是不可一日而语。那小博猪就简单介绍一下这一周的学习历程，仅供各位程序猿们参考，这其中不涉及任何私密话题，因此也不用打马赛克了，都是网络分享的开源资料，当然也不涉及任何利益关系。 讲解之前，先来分享一些资料 首先呢，学习任何一门新的亦或是旧的开源技术，百度其中一二是最简单的办法，先了解其中的大概，思想等等。这里就贡献一个讲解很到位的ppt。已经被我转成了PDF，便于搜藏。 其次，关于第一次编程初探，建议还是查
◆ NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。微服务数据存储是基础设施构建的重点，因为它提供服务解耦、数据存储自主性、小型化开发、测试设置等特性，有助于应用程序更快地交付或更新。选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。 全局共享数据：缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。它是一个临时数据存储，其目的是通过实时提供信息来改善用户体验。 事务数据：从交易（如付款处理和订单处理）收集
Mysql有两种存储引擎：InnoDB与Myisam，下表是两种引擎的简单对比 MyISAM InnoDB 构成上的区别： 每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。第一个 文件的名字以表的名字开始，扩展名指出文件类型。 .frm文件存储表定义。 数据文件的扩 展名为.MYD (MYData)。 索引文件的扩 展名是.MYI (MYIndex)。 基于磁盘的资源是InnoDB表空间数据文件和它的日志文件，InnoDB 表的 大小只受限于操作系统文件的大小，一般为 2GB 事务处理上方
在gitee和github里面基本上找不到一款好用、功能完善、且开放源码的网盘系统，有一些可以免费试用但是只提供安装包，于是在利用业务时间开发了一套轻量级且易于上手的网盘系统，主要基于目前主流的前后端分离和微服务架构模式开发，里面涉及很多的解决方案，适合没有项目经验的同学学习。
导读：MySQL支持很多存储引擎，包括MyISAM、InnoDB、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDB Cluster、ARCHIVE等，其中InnoDB和BDB支持事务安全。它还支持一些第三方的存储引擎，例如TokuDB（高写性能高压缩存储引擎）、Infobright（列式存储引擎）
SeaweedFS 是一个非常优秀的由 golang 开发的分布式存储开源项目。它是用来存储文件的系统，并且与使用的语言无关，使得文件储存在云端变得非常方便。
SQLite是一种轻量级的嵌入式数据库系统，被广泛应用于各种移动设备和桌面应用程序中。下面学习SQLite数据库的存储机制，并介绍其相对于其他数据库系统的优势。通过深入了解SQLite的存储机制，我们可以更好地理解它在实际应用中的表现和优势。
腾讯云TDP-展示轻量使用云联网CCN打通V**网络能力 此文章用于展示孟买轻量应用服务器通过云联网CCN功能 打通孟买VPC网络下的其他资产(云服务器CVM SQL 文件存储CFS ) 1.检查是否存在 如果没有 自行创建一个 注意:VPC网段不建议轻量网段冲突 image.png image.png 2.创建实例并将孟买大区的VPC加入其中 image.png 3.在轻量应用服务器控制台的内网互联页面将轻量孟买地域加入云联网CCN image.png 4.在云联网实例中同意轻量孟
文件存储（Cloud File Storage，CFS）提供了可扩展的共享文件存储服务，可与腾讯云云服务器 、容器、批量计算、轻量应用服务器等服务搭配使用。CFS 提供了标准的 NFS 及 CIFS/SMB 文件系统访问协议，可为计算服务提供共享的数据源，支持弹性容量和性能的扩展，现有应用无需修改即可挂载使用，是一种高可用、高可靠的分布式文件系统，适合于大数据分析、媒体处理和内容管理等场景。如需了解更多信息，请参见 文件存储 产品文档。
性能测试表明，将 Tantivy 的全文搜索引擎库集成到向量搜索中可以显著提高速度和性能。
很多人都想学习java编程技术，但是却不知道java学习需要具备什么技能，java本身就具备简单易学性和应用广泛性，下面一起看看java学习是需要具备什么技能。
LiteDB是一个轻量级的嵌入式数据库，它是用C#编写的，适用于.NET平台。它的设计目标是提供一个简单易用的数据库解决方案，可以在各种应用程序中使用。
文章更新: 20170328 初次成文 应用名称:Island 应用包名:com.oasisfeng.island 备注说明:仅支持5.0及以上ROM 说到应用双开，在如今已经算不上是什么"黑科技"了，就连一些ROM厂商(如MIUI等)也想分一杯羹。今天呢，小苏要为大家介绍一款"不一样"的双开应用，虽然截至发文前该应用还处于"测试阶段"，但是其功能可是不可小视的，可以说，Island是真正的"新黑科技"。 Island是"绿色守护"这款鼎鼎大名应用的开发者oasisfeng的新作品，主打"
一、Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，当然你也可以将这三者进行组合。Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，Lucene确实非常复杂。Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎，但是在使用它做全文搜索时，只需要使用统一开发好的API即可，而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单，它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作: (1)分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。 (2)实时分析的分布式搜索引擎。 (3)可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。Elasticsearch的优缺点: 优点 Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。 Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点 只有一名开发者（当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此，已经有了相当活跃的维护者） 还不够自动（不适合当前新的Index Warmup API） 二、Solr简介 Solr（读作“solar”）是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了NoSQL支持。 Solr是用Java编写、运行在Servlet容器（如 Apache Tomcat 或Jetty）的一个独立的全文搜索服务器。Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索，并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码，便可对其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构，以支持更多的高级定制。 Solr的优缺点 优点 Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。 支持添加多种格式的索引，如：HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。 Solr比较成熟、稳定。 不考虑建索引的同时进行搜索，速度更快。 缺点 建立索引时，搜索效率下降，实时索引搜索效率不高。 三、Elasticsearch与Solr的比较 当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快。
据BleepingComputer 2月24日消息，美国斯坦福大学被曝在2022 年12 月至 2023 年 1 月期间发生了数据泄露事件，涉及897名正申请博士学位的研究生。 在一封发送给这些学生的邮件中，学校表示2023 年 1 月 24 日收到通知，由于文件夹设置配置错误，导致他们的经济系博士入学申请文件能够以未经授权的方式被访问。 斯坦福调查发现，数据泄露最早始于2022年12月5日，并且在2022年12月5日至2023年1月24日之间有两次下载记录。这些数据涉及学生的申请表和随附材料，包括姓名、
当您开发、调试完HarmonyOS应用/元服务，就可以前往AppGallery Connect申请上架，华为审核通过后，用户即可在华为应用市场获取您的HarmonyOS应用/元服务。
ELK是一个应用套件，由Elasticsearch，Logstash和Kibana组成
支持 Linux、FreeBSD、AID 等Unix系统，解决了大容量的文件存储和高并发访问问题，文件存取实现了负载均衡，适合存储 4KB~500MB 之间的小文件，特别适合以文件为载体的在线服务，如图片、视频、文档等等。
企业文件涵盖了企业的核心知识、文化内涵、商业经验等无形资产。越来越多的管理者意识到文档管理在企业管理中的重要性。企业文档管理是一项必须做好的系统工作。然而，如何提高企业文档管理水平是许多管理者应该考虑的问题。
本篇是系列中的第三篇内容，我们继续聊聊如何把一个简化过的私有云环境部署在笔记本里，以满足低成本、低功耗、低延时的实验环境。
很多时候Vcenter需要把自签名的证书替换掉，使用公有证书或者自己搭建的证书服务器进行替换，本实验是使用Windows Server搭建的证书服务器，进行Vcenter证书的替换。完成证书替换后，在浏览或者用Vsphere客户端连接Vcenter时就不会弹出证书错误的警告了。闲话休提，下面进行本次实验。实验环境中已经搭建好了企业证书服务器了，所以直接进行证书申请的操作。
关键业务资产指的是企业的基础技术资产，而技术只是企业成功运营所需的三大支柱之一。为了实现完整的网络安全治理，应考虑以下因素：1）技术；2）业务流程；3）关键人员。当这 3 个支柱结合在一起时，才能真正了解到哪些是关键业务资产或对企业成功运营至关重要的资产。
继腾讯电子签等入驻后，上线近半年的腾讯技术公益数字工具箱再次迎来新成员——腾讯云企业网盘，现已正式接受公益机构申请公益权益。 腾讯云企业网盘（https://pan.tencent.com）是由腾讯云推出的一款安全、高效、开放的企业级办公产品，可为公益机构提供文件存储、权限管理、在线协作、文档收集与分发等服务，助力机构提升数据管理效率，更大化地挖掘数据的业务价值，打通从业务到数据再到商业价值挖掘的整条链路。 企业网盘带来什么公益权益 1 首次开通企业网盘的公益机构，将获得20人/5T存储的年度公益权益； 2
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