在静态索引这块，RavenDb其实的是lucene，所以里面有很多概念，其实都是lucene本身的。...1）第一个例子 这个例子：Invoice和Customer，Invoice当中包含了Customer的Id ，现在我们要通过Customer的姓名来查询invoices public class...2）使用LoadDocument 去跟踪一个文档，当多个文档跟踪同一个文档的时候，这会变成一个很耗费资源的开销 4.TransformResults 有时候索引非常复杂，但是我们需要的数据比较简单...+0300)\/", "Document": "bob" } ] } 6.查询 在查询当中用 string.Contains()方式是会报错的，因为RavenDb...SetHighlighterTags("**", "**") .Search("Text", "raven") .ToArray(); 7）推荐 下面是用户和基于用户名的索引
1、事务支持 别的关系型数据库和RavenDb一起使用 using (var transaction = new TransactionScope()) { BlogPost entity =...This e-tag is updated by RavenDB every time the document is changed....{ get; set; } public string Value { get; set; } } 上述例子,一个产品有很多个属性，属性的类型是不固定的，需要是dynamic的 //创建索引...public class Product_ByAttribute : AbstractIndexCreationTask { public Product_ByAttribute...attribute.Value, false, true)) }; } } //我们对值并不关注，只是希望调用CreateField方法
TIP：RavenDB 的文档 ID 是数据库全局唯一的，这和关系型数据库的主键是所在表唯一不一样。另外文档 ID 建议使用可读性高的字符串，例如：User/Order/001 。...TIP：除非有明确的要求必须使用连续的 ID，否则这种策略不予考虑。 六、总结 我们已经讨论了很多生成文档标识符的选项，每个选项都有自己的行为和成本，各种方法之间也存在性能差异。...RavenDB 通过将文档 ID 存储在 B+Tree 中来跟踪它们。如果文档 ID 非常大，则意味着 RavenDB 可以在给定空间中存储更少的文档 ID。...hilo 生成的文档 ID 在词法上可排序，在大多数情况下，我们可以获得优质的树和非常有效的搜索，并且它还生成最易读的内容； 使用斜线的服务器端方法在存储适用性方面最佳值。...比 hilo 生成的 ID 要大一些，但就底层存储而言，它是按词法排序的，以及时可预测的，从而弥补了这一点。
在Kubernetes集群中，如果多个Pod需要访问相同的持久化存储，可以通过使用存储卷（Volume）和持久卷（Persistent Volume）来配置和管理这些存储卷。...存储卷和持久卷的使用方法首先，需要在Kubernetes集群中创建一个持久卷。接下来，在Pod的配置文件中定义一个或多个存储卷，并将其挂载到容器中的指定路径。...在Pod的配置文件中使用存储卷时，可以通过Persistent Volume Claim（PVC）来使用持久卷。...PVC通过声明需求的存储卷的大小和访问模式（如ReadWriteOnce、ReadOnlyMany等）来申请使用相应的持久卷。...完成绑定后，Pod中的存储卷会被自动挂载到容器中的指定路径，在容器内部可以像普通文件系统一样访问和使用这些存储卷。配置存储卷和管理持久卷的详细操作步骤可以参考官方文档和相关教程。
在本专题中我们首先将 RavenDB 视为一个简单的键/值存储。只需将数据存储进去并通过键访问数据即可。同时我们还学习了使用过期功能来存储与时间相关的数据。...从键/值存储的简单模型开始，我们开始考虑真实的文档模型，学习了如何构建嵌入值来存储本质上是文档一部分的数据，还研学习了如何对关系和集合、多对一和多对多关联进行建模。...然后，我们介绍了更高级的建模技术，例如如何处理引用和配置数据，以及如何处理时态信息和分层结构。 接下来，我们讨论了建模时必须考虑的一些约束，例如如何处理文档的增长以及RavenDB中文档的良好大小。...然后我们学习了如何处理带有附件的二进制数据，以及使用修订功能进行审计和更改跟踪，并且了解了我们可以在 RavenDB 中如何让文档数据过期。简要介绍了索引和查询时的引用处理。...在RavenDB中文档以某种方式存储和访问，而我们默认使用查询以获得更高的性能并有更多的优化机会。此行为由用户根据具体情况进行控制，因此你可以为每个方案选择适当的模式。
在 RavenDB 中对如何在应用程序中进行数据建模没有任何要求，我们可以使用任何形式进行建模，RavenDB 只关心如何构建数据，这就是我们后续几篇文章要讲解的内容。...嵌入文档 文档模型和实体关系模型是不一样的，一般来说在实体关系模型中每个实体都有一个对应的表，但是在文档模型中则不是这样，我们一般会像下面代码这样将所有紧密相关的信息存储在一个地方。...说我们有三种方法： 在 Child 文档中添加一个数组，数组中存储祖父母辈的文档 ID； 在祖父母辈的文档中添加一个数组，数组中存储孙子辈的文档ID； 两者相互存储。 那么到底哪种方法更好呢？...在这种情况下，仅为订单标头创建文档大概率是有意义的，但是如果使用投影也是可以的（这些内容将在后面的文章讲解），这样就省去了拆分数据的需要，在 RavenDB 中构建一对一关系的典型方法是利用文档 ID...一种方法是始终使用修补（后续文章讲解）来更新文档，但是处理这种要求的更好方法是创建一个专用文档，该文档将保存有关跟踪此订单的用户的所有详细信息。
的处理次数； 融入了 RavenDB 缓存数据的方式； 降低了反序列化的成本； 降低了使用和编辑数据的成本。...TIP：Reference data 会使一个单一的文档，因此我们可以使用 RavenDB 做更多的任务，这些将在后续内容中讲解。...这种方式如果进行单级别查询的话是很方便的，但是如果要查询某个级别下的所有级别的话就需要使用到索引，索引相关的内容我将在后面的专题文章种讲解。...在 RavenDB 中对时态数据进行建模的方法是 完全接受其文档性质 ，因为在大多数时态域中，文档和视图随时间变化的概念非常重要。...这种方法不必同时跟踪有效时间和双时空时间，只存储加薪事实和加薪时间就行。
一、安装 目前 RavenDB 的安装分为两种，一种是在 Docker 中安装，另一种是在桌面安装，其中桌面安装又分为 Windows 和 Linux 安装，我们分别来看一下。...1.1 在 Docker 中安装 RavenDB最简单的安装方式就是在 Docker 中安装，使用如下命令 Docker 将获取最 RavenDB 的最新版本，并启动新容器来托管它。...docker run -p 8080:8080 -e RAVEN_ARGS=$rvn_args ravendb/ravendb TIP：如果你所使用的操作系统是 Windows，那么你需要开启开发者模式...，都可以通过浏览器访问 http://127.0.0.1:8080 来查看和操作各种数据内容。...在 RavenDB 里，我们可以将任意复杂的数据存储为一个单元。这就表明我们不需要拆分对象，整个对象就可以存储在单个文档中，这就是 RavenDB 中的基本建模方法基于根的聚合。
使用 RavenDB 进行数据建模的一个重大挑战是数据不同的特征和行为会对各种操作成本产生不同的影响，这又反过来影响我们设计和使用模型的方式。...在使用完这些数据后我们该如何让GC回收它呢？这些都是我们需要考虑的问题。 以下是开发人员在实际开发中总价的方法：只要以千字节为单位衡量文档大小是有意义的，就可以了。...RavenDB 在遇到过大的文档时会在 Studio 中生成警告，但对系统的行为和性能没有任何影响。...对于这种情况我们要考虑这些大量的数据是否必须存储在文档中，是否可以独立成一个外部文档，我们可以使用 RavenDB 提供的附件功能，将这些超大的数据/文件作为附件附加到文档中。...zhangsan全部订单简略信息 order/zhangsan/1 用户zhangsan 第1个到第100个订单 order/zhangsan/2 用户zhangsan 第101个到第200个订单 这两种方法我们都可以使用
本专题最后一节，我们将学习 RavenDB 中常用的两种模式：ACID和BASE模式。首先我先来简述一下什么是 ACID和BASE。 ACID 是数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。...在 RavenDB 中，使用文档或附件 ID对文档或附件的所有操作（增、删、改）始终是一致的，并且它们是在事务中运行的。对文档集的批量操作则是由由多个单独的事务组成，而不是由一个庞大的事务去执行。...RavenDB 中的索引是作为异步任务处理的，每当数据库有更新时都会在后台运行相关索引更新。...RavenDB 中的索引的更新在某种程度上可能会落后于它们所反映的文档，但是一般来说文档更新和索引更新之间的时间差通常以微秒为单位进行度量。...TIP：在这里需要注意查询、批量操作和对特定文档的操作之间的区别，这些操作作为事务发生，利用索引的性质可以降低查询和写入的成本，并根据具体情况有选择地应用决策。
RavenDB 非常适合键/值存储，为了确保快速存取数据库，RavenDB 在设计的时候降低了存储和加载文档的成本，这是 RavenDB 和其他数据库相比最大的有点。...由于数据限制必须是 JSON ，因此使用 RavenDB 作为键/值存储是完全没问题的。使用 RavenDB 缓存信息的常见场景有：存储购物车信息、存储用户会话数据、缓存热点数据等等。...在使用 RavenDB 作为键/值存储的情况下，下面所列的内容是很有用的： 可以独立于使用的集合生成文档标识符； 通过提供要加载的 ID，可以在单个调用中完成加载文档； RavenDB 为文档提供自动过期功能...，可以作为缓存/会话数据一起使用； 可以使用文档标识符作为前缀，执行搜索操作； 包含可用于获取相关数据，而无需进行多次远程调用； 将 RavenDB 用作此类信息的键/值存储的好处在于，不仅限于这些键/...在典型的键/值存储中（比如 Redis ），必须手动跟踪这类事情。但在，RavenDB 中允许我们非常轻松地查询和聚合数据。
新增 既然要操作 RavenDB 肯定就少不了实体类，虽然说 RavenDB 使用的是完全动态的数据库，但是在实际开发中大多数情况都需要使用实体类。...然后将任务存储在会话中并调用 SaveChanges 方法将会话中的所有更改保存到 RavenDB 中。...，大部分情况我们会将同一个会话中的所有操作执行完后采取执行 SaveChange 方法，在这里我们不需要担心如果在中途出先异常，数据只保存了部分的问题，这时因为 RavenDB 具有其他 NoSQL 数据库所没有的真正的事务...如果我们没有修改数据，但是调用了 SaveChange 方法，那么不会向库中提交任何数据，这是因为 RavenDB 客户端会检测到所提交的数据和库中存储的一样，因此不会产生保存操作。...因为 RavenDB 的文档会话实现了 Unit of Work 和 Identity Map 设计模式，因此对于任意复杂程度的内容我们不需要手动跟踪对象的更改以及决定要保存对象的哪些内容，这样就减少了网络请求
我们将在第三部分中详细说明原因并介绍有关索引的详细信息，但现在您可以看到大多数查询都适合您。 Store() Store 方法是会将实体与会话关联在一起。只有在我们要创建一个新文档的时候才会这么去做。...，只有在调用 SaveChanges 方法后，数据才会真正的保存在 RavenDB 中，并且对于新增来说，RavenDB 会为新实体提供一个 ID。...那么就可以调用 Store 方法来将实体和会话绑定在一起，并且它的 ID 不是空的，RavenDB 认为它以存在于库中，因此将会以更新的形式存入库中。...SaveChanges() SaveChanges 方法的作用是检查所有删除和更改的会话状态，然后将这些作为一个事务发送到服务器，因此这就保证了不会因为中途产生异常而部分保存失败。...调用 SaveChanges 方法时，将检查数据库中加载的实体和当前的实体是否有变动。如果有变动，那么该实体将被保存到数据库中。
将数据存储在行或列的固定模式是像SQL Server和Oracle等传统关系性数据库的基本特性。虽然许多人认为传统的关系数据库将逐渐消亡，但不同的情况需要不同的工具。...数据以Shcema-less方式存储，并直接通过HTTP、RESTful API或更方便的.NET客户端API连接。.NET客户端API使用LINQ操作RavenDB数据库文档存储。...由于该接口使用Silverlight，可能会需要安装或升级Silverlight组件。 ? 可以点击创建样本数据按钮填充样本数据存储以了解RavedDB是如何工作的。 ?...图2显示打开RavenDB以及数据是如何存储进RavenDB的。这组数据创建了以下属性：AlbumArtUrl、Artist、Genre、Price、Title和Count Sold。...（李智/编译） 原文链接：techrepublic.com 将 RavenDB 嵌入 ASP.NET MVC 3 应用程序中 RavenDB在传统C/S应用下的一点实践 RavenDB 2.5带来动态聚合和查询流
在 RavenDB 中 last write wins 模型是默认选项，这个模型出现在对文档的修改和删除的情况下，在创建文档时是不会执行这个模型规则的，因为 RavenDB 它知道请求是要创建一个新文档...这个概念在 RavenDB 被深入的使用，它由节点 ID 和 etag 列表组成。节点 ID 是节点的唯一标识，etag 是64位数字，etag 在每次操作的时候都会递增加一。...RavenDB 客户端将预期更改向量发送给服务端，服务端收到后会和当前更改向量进行比较，如果不一致就会抛出 ConcurrencyException 异常，并终止事务。...这里有个有意思的地方，前两种方法都是使用的加载文档时 RavenDB 服务端提供的更改向量，第三种方法则允许我们可以执行离线乐观并发检查，也就是说我们的应用程序会留存一份更改向量，并将这个更改向量和数据一起提供给用户界面...，当用户修改数据并保存后，我们的应用程序会用用户发送过来的更改向量和本地存储的更改向量进行比较，如果不一致就说明在此期间已经有别的用户改变了数据，那么就会告知用户数据已改变。
上一篇文章我们讲解了 RavenDB 的安装以及示例数据库的创建，并且其中涉及到了 RavenDB Stuido 的使用，但是只是简单的讲解了一下。...一、增加 当需要手动向 RavenDB 库中增加一条数据时，我们可以在 RavenDB Studio 中手动添加。...这里要注意的时 @metadata 节点的内容一般是不能修改的，比如说我们修改了 @collection 的值，那么当我们保存的时候 RavenDB 会检查是否存在与这个值名称一样的表，如果存在则将增加的内容和字段添加到对应的表里...虽然说 RavenDB Studio 在增加一个新文档时，会基于现有文档来生成，但是因为在 RavenDB 中没有类似于 schema 的东西，所以我们可以随意增加和删除属性来修改文档结构，这个功能使数据模型在演变和处理复杂数据的时候更加容易...例如我们使用补丁给 Categories 增加本地化，用多种语言存储 Name 和 Description 。
但是我们还需要存储一些和订单文档无关的内容，比如谁修改了订单文档、什么时候修改了订单文档等，这时就需要 Document Metadata （文档元数据，我们暂且这样翻译）登场了 。...Metadata 默认存储什么 Metadata 的存储格式和文档本身一样也是 Json，RavenDB 使用 Metadata 存储有关跟踪文档的几个重要信息： 集合名称，存储在 @collection...中，通过这个属性何以确定数据文档存储在哪个集合中，如果该值未设置，数据文档将存储在 @empty 集合中； 文档最后修改日期，存储在 @last-modified 属性中，存储格式时 UTC； 客户端类型...一般来说在实际开发中我们很少使用这种形式来操作 Metadata ，我们会使用事件的方式来操作，这将在后面的专栏里具体讲解，在这里你只需知道当前我们所讲的即可。...TIP：当我们在 RavenDB 文档中看到以 @ 开头的 Metadata 属性时，就说明这个属性是 RavenDB 保留给自己用的，因此我们在扩展 Metadata 属性时不能使用与之一样的属性名，
RavenDB 是一个 JSON数据库，但并非所有数据都可以使用JSON来存储，例如订单中的发票PDF、QQ/微信头像等，对于这种类型的数据它既是文档的一部分又是和文档分开的，因此 RavenDB 会将这类数据作为附件存储...附件是可以附加到文档的二进制数据，附件始终位于文档中，除了存储二进制数据外，还会存储一个附件名称。虽然附件和文档分别位于不同的卫视，但是都保存在同一个存储中，并且附件和文档可以一起处理。...这也就是说附件可以和具有相同语义的文档一起参与相同的事务 TIP：附件没有大小限制，并且一个文档可以有多个附件 二进制数据则是 RavenDB 为我们提供的一个非常用的功能，也是我们建模非常重要的一项...，我们可以将附件视为事务的一部分，可以在单个事务中完成例如“已签署租约”之类的操作，该事务包括在同一操作中更新文档和存储已签署的租约扫描。...通常，此类附件会提供有关相关主题的附加信息，这是 RavenDB 中附件的一个很好的用例。
整合方法-自动激活开通虚拟主机和管理空间用户PS：更新记录.1、最新的手动安装Nextcloud网盘的详细教程，请参考：NextCloud安装和使用图文教程-同步网盘自动备份和在线播放视频。...2020.11.5PS：2017年9月27日更新，想要利用Nextcloud实现离线下载可以看这里：Nextcloud离线下载搭建方法-整合Aria2和AriaNg、Aria2 WebUI实现离线下载。...可能有的人不想使用Snap安装方法，可以看看手动在VPS上部署LNMP/LAMP安装Nextcloud方法：手动安装NextCloud教程。选择Snap还是VPS手动？...三、Nextcloud同步客户端Nextcloud提供了免费的同步客户端供大家下载使用，支持PC和手机。...对于大量的文件迁移，推荐使用远程搬家方法：三个命令工具Rsync,SCP,Tar-快速解决Linux VPS远程网站搬家数据同步烦恼。
目录前言算法设计具体实现结束语前言作为开发者想必都知道在实际开发过程中，使用搜索引擎在索引网页时，去除重复的URL是一个关键步骤，因为这可以显著提高索引的效率和准确性，同时减少存储空间的消耗。...那么本文就来简单分享介绍一种使用哈希表和布隆过滤器来优化URL去重和存储效率的方法，仅供参考，如果有好的方法，欢迎评论区留言交流。...第二步：使用布隆过滤器减少存储需求这一步主要是通过使用布隆过滤器减少存储需求，也就是去重之后的存储操作，具体的操作如下所示：初始化一个足够大小的位数组（布隆过滤器）；对于哈希表中每个唯一的URL，计算其多个哈希值...（通常使用多个不同的哈希函数）；使用这些哈希值作为索引，在位数组中设置相应的位为1；在后续的查询中，可以使用布隆过滤器来快速判断一个URL是否可能存在于集合中（虽然存在误报率）。...结束语经过上文的分享介绍，想必大家都知道通过使用哈希表和布隆过滤器，可以有效地去除搜索引擎中的重复URL，并提高索引的效率和存储空间的利用率。
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