Json 作为程序员最受欢迎的数据格式，使用的越来越广泛了，如果你目前使用的数据库不支持JSON的格式，那显然是满足不了程序员以及 程序微服化的需求以及消息传递和消息承载的要求。
首先这里的你绝对不是MONGODB ，至于是谁，你是谁，那的先了解POSTGRESQL 处理 JSON 的方式后，才能确定那个你是谁。
在MOGNODB 的文档设计和存储中，存在两个部分 1 嵌套 2 数组，所以如果想设计好一个MONGODB 在理解业务，读写比例，查询方式后，就需要介入到更深层次的理解嵌套的查询方式，嵌套多层后的性能问题， 数组其实比嵌套带来更多的问题，所以今天我们的从数组开始。
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。
经常看本号的朋友可能感觉到下半年的MONGODB 的东西开始增多了，之前写的MONGODB 的东西其实是不深刻的，最近换了工作单位后，明显感受到这个“新地方” 对于mongodb 的需求与实际应用的极大反差。这里有本地最大的 POSTGRESQL 数据库集合，几十套的POSTGRESQL 都在几个T 以上的级别，问题也很明显，在架构设计中有了业务的逻辑分库， 也有设计关于物理分库的自行设计的中间件，随着数据量的蜂拥而至，数据库的分库还是在疯狂的进行，可能很快POSTGRESQL 的数据库数量就要突破40套，套套都是N 个T ，MYSQL 也是同样的问题，数据库也在疯狂的分库，分表中。
仅从ACID或非ACID角度考虑问题是不够的，你应知道你的数据库支持何种事务隔离级别。
在NOSQL 和 RDBMS 以及NEW SQL 打的火热的时候,发现了一个大言不惭的数据库 EdgeDB. 宣称自己是下一代的数据库, what's the new? 宣称 将NOSQL 和关系型
最近，当开发人员David Glasser了解MongoDB默认执行脏读的糟糕方式时，MongoDB再次成为Reddit的佼佼者。在本文中，我们将解释什么是隔离级别和脏读以及如何在流行的数据库中实现它们。
PostgreSQL 让人着迷的地方，不在于他比某些数据库的流行，也不在于比某些数据库的高“贵”， 更不如某些数据库的“简单”。Postgresql 让人无法自拔的是他的”多端变化”， 用开发的角度来说，叫多态性。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作，我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的，后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB，使用了几个月的时间后，由于数据库服务非常不稳定，再加上无人看管，同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库，最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验，所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制，保证数据库中数据的合法。
在不那么遥远的旧 IT 时代，有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
要导出MySQL日志，您可以配置MySQL以记录查询、慢查询和与复制相关的信息。您可以使用Filebeat或Fluentd等工具来收集并发送这些日志进行分析。
在不知道如何运行某个数据库的情况下，请不要在该数据库上运行基准测试。本篇案例很好的解释了原因。
网名 yumushui ，拥有多年一线传统行业和互联网数据库架构设计与运维经验。Oracle 11g OCM，对MySQL、Oracle、PostgreSQL、Greenplum、MongoDB等多种数据库有丰富的架构、维护实践与分享。
只要把昨天的三分钟 mongodb 开发快速上手看完，小熊敢说你对mongo的术语概念、使用方法有一个基本的认识。
在上一篇Vapor奇幻之旅(04Routing)中我介绍了Routing的写法，作为一个web应用，数据库是必不可少的，而Fluent则是管理数据的一个抽象层，可以支持数据库的增删改查等操作，默认的FluentProvider支持sqlite数据库，也就是说在没有任何数据库配置的情况下，可以通过Fluent Provider中的内存数据库来快速加载SQLite数据库，这样做的好处是可以轻松的进行接口测试。
数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。
To export MySQL logs, you can configure MySQL to log queries, slow queries, and replication-related information. Tools like Filebeat or Fluentd can be used to collect and ship these logs for analysis.
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了，这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前，先来看下这两张图：
本文是对 Mongo 官方文档粗略的总结，并没有涉及到很深的细节（细节还是直接看官方文档吧）。我认为 Mongo 有重要的就 3 点：
根据 DB-Engines 网站的数据，Snowflake 荣获2021年度数据库。
在MySQL被收购之后，虽然有其替代品为: MariaDB,但是总感觉心里有点膈应。大家发现了另一款开源的数据库: PostgreSQL。
全球知名的数据库流行度排行榜网站 DB-Engines 于今日宣布：PostgreSQL 为 2018 年度数据库管理系统。理由如下：
TreeSoft数据库管理系统，支持以下数据同步方案： 1、MySQL同步数据到Oracle 2、MySQL同步数据到PostgreSQL 3、MySQL同步数据到SQL Server 4、MySQL同步数据到MongoDB 5、Oracle同步数据到MySQL 6、Oracle同步数据到PostgreSQL 7、Oracle同步数据到SQL Server 8、Oracle同步数据到MongoDB 9、PostgreSQL同步数据到MySQL 10、PostgreSQL同步数据到Oracle 11、PostgreSQL同步数据到SQL Server 12、PostgreSQL同步数据到MongoDB 13、MongoDB同步数据到MySQL 14、MongoDB同步数据到Oracle 15、MongoDB同步数据到PostgreSQL 16、MongoDB同步数据到SQL Server 17、SQL Server同步数据到MongoDB 18、SQL Server同步数据到MySQL 19、SQL Server同步数据到Oracle 20、SQL Server同步数据到PostgreSQL 21、MySQL同步数据到MySQL 22、Oracle同步数据到Oracle 23、PostgreSQL同步数据到PostgreSQL 24、SQL Server同步数据到SQL Server
本文的灵感来自于这几天的一个评论，一般评论有意思的话，我都会联系评论人，看看他是什么想法。
随着使用数据库的深度和理解能力的提升，有一个问题硬件的提升,与数据量的变化是否对数据库底层的架构有冲击。 我们公认的BTREE B+TREE 是否还能面对现在的硬件的变化。
也许在你的认知里，数据库只是单一的存在。但是在数据库管理软件的世界里并非如此，其中免费的数据库软件和开源解决方案与番茄酱和香蒜酱的搭配一样丰富、令人着迷。
腾讯云上有许多种数据库产品，本文简单介绍每种产品的介绍，特性，应用场景等，帮助各位根据业务需要选择最适合的数据库。
SQL（Structured Query Language）数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。
Henrique Lobo Weissmann是一位来自于巴西的软件开发者，他是itexto公司的联合创始人，这是一家咨询公司。Henrique在博客上会谈很多数据库方面的内容，日前他撰文称：非关系式数据库MongoDB正逐渐变得无关紧要，值得大家关注，特别是正在和打算使用 MongoDB的开发者关注。 以下为译文： 我与MongoDB的关系可分为三个阶段。对于目前处于第三阶段的我来说，这款产品似乎变得无关紧要了。很快你就会明白为什么我这么说。 阶段一：痴迷 我与MongoDB的第一次接触十分神奇：一个p
最近一直在忙着开发一套知识图谱的接口，主要用到的是mongoDB和neo4j，今天先来总结一部分：mongoDB的使用。
这其实是一篇水贴！！！ 123465789.png MongoDB 3.0 版本标志着 MongoDB 数据库进入了一个全新的发展阶段，提供强大、灵活而且易于管理的数据库管理系统。此版本在性能和伸缩性
这一篇文章主要介绍如何在Vapor项目中连接mysql数据库。MySQL相信是大家最常用的数据库之一了，几乎每个公司都有用到这个数据库，如果你对于数据库的选择相对保守，那么mysql是个不错的选择。
MongoDB 是一个免费并且开源的文档数据库。它属于一个被称为 NoSQL 的数据库家族。NoSQL 与传统的关系型数据库不同，例如：MySQL 和 PostgreSQL。
MongoDB 4.4和5.0即将停止维护，是时候升级数据库软件了。下面简述升级的方法。
DB-Engines 根据其网站的数据，宣布 Snowflake 荣获“2021 年度数据库”称号。
PostgreSQL是数据库管理系统，它在去年（2020）的DB-Engines排名中获得了比任何其他 360 个受监控数据库系统更多的受欢迎程度。
大数据的典型特征，包括数据量大、数据类型多、价值密度低等，而具备这样特征的数据，在进入到存储阶段时，就需要根据数据类型及场景，来匹配适当的数据存储解决方案。今天我们来讲讲Java大数据开发当中，必须掌握的四种数据库。
反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛，而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。
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
作为一名IT行业从业者，其实从去年已经隐隐约约感觉到数据库的有变化，只是没有想到变得这么快。今年的一些事情实实在在地给了某些数据库重击，如果以前去某数据库还是喊喊，然后该用还用，今年从传统领域刮起的去某数据库的风，已经开始了，并且后面的乌云密布也看得见。
在 DB-Engines 网站，一年一度的年度数据库已经被评选出来，2017 年的年度数据库花落 PostgreSQL。 百花齐放春光好，各领风骚立潮头，最近几年的年度数据库是这样的： Microso
MongoDB 作为一个基于分布式文件存储的数据库，在最新的DB-Engines排行榜中的分类排名中高居第一：
哈喽小伙伴们，我们都知道数据库在项目开发中往往是不可或缺的一环，而在云计算热度不断提升的背景之下，我们对于使用数据库的成本以及灵活性有了更高的要求。 Serverless 团队近期新发布了两款组件来填补这最关键的一块拼图 —— Serverless DB！ 下面我们一起来看看吧！ Serverless PostgreSQL 组件 PostgreSQL for Serverless 是一款基于 PostgreSQL 数据库实现的按需分配资源的数据库产品，其数据库将根据用户的实际请求数来自动分配资源。通过 P
在数据库圈子，大家都知道2016年 Uber 干出来一件大事件，把 PostgreSQL 切换到了 MySQL，当时社区里一阵喧哗。这里想带着大家思考一下选择的背后。
作为一个DB,估计被统计出来的被问及的问题中，语句有没有慢的这句话，估计可以上榜 TOP 10， 而如何回答这个问题，每种数据库有每种数据不同的方法，例如MONGODB 可以通过profile慢查询收集器来解决。
默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，那么MongoDB将很适合你的用例。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。
前几天上了水木社区，发现还是有大牛的，看了关于大数据和数据库的讨论，还是蛮有意思的，限于篇幅和版面，我做了部分的提取和整理。 先看看这位人士的分析，对于行业的现状还是很有了解，不是大学教授就是行业先锋。 大数据是一种方案，而不是一种模型。方案有方案的压力， 只能使出各种绝招来“解决”问题。既然是方案，就包括了存贮，运算，输入和输出等等。 就运算模型上，因为要更好地采用廉价硬件，实践出如hadoop/mapreduce这样的计算模型， 还有就是storm，以及其他模型。在存贮方面，也有很大的变化。
数据库市场规模倍速增长，成为企业组织IT战略的重要组成部分。多源异构类型数据库的选择已成为常态化趋势。
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