2018年启动的一个新项目，项目初期，作为探索项目，基于两点考虑，部分数据存储选用了mongo，理由如下
由于我们在开发的过程中难免会遇到数据库选型的问题，那么数据库的选型那我们必须通过结合我们的业务场景还有他们的设计初衷，及各自在各个方面的优势。现在我们就在业务开发中遇到了选择 mongoDB还时MYsql。之前没有怎么了解过mongoDB，那今天就开始我的mongoDB第一步。
◆ 一、开源项目简介 基于DDD分层实现的web版 linux(终端 文件 脚本 进程)、数据库（mysql postgres）、redis(单机 集群)、mongo统一管理操作平台 ◆ 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆ 系统核心功能截图 记录操作记录 ◆ 机器操作 状态查看 ssh终端 文件操作 ◆ 数据库操作 sql编辑器 在线增删改查数据 Redis操作 Mongo操作 ◆ 系统管理 账号管理 角色管理 资源管理 ◆ 四、功能概述 功能介
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性，包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景，例如Redis适合用于缓存和计数器，MongoDB适合用于高并发的读写，PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库，MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点，需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
基于DDD分层实现的web版 linux(终端 文件 脚本 进程)、数据库（mysql postgres）、redis(单机 集群)、mongo统一管理操作平台
如果这时候直接去看MySQL、Mongo、HBase、Redis等数据库的用法、特点、区别，其实有点太着急了。
https://49.234.23.142/phoenix-ui/index 账号：guest 密码：guest123 注意：演示项目只提供非管理员账号，只有查看权限！
项目开发中经常会用到很多外部组件，比如mongo、mysql、redis等，虽然在公有环境中使用云上的组件一般都会有完整的监控视图，但是有些项目是部署在私有环境中，使用的都是自建组件，没有完整的监控视图，其次，业务侧也希望将所有组件收归到一起进行统一的监控管理，这样就需要业务侧有一个多组件的监控平台，并且能够方便进行扩展。像笔者目前所在的项目组开发的大数据处理平台，使用了很多外部组件，元数据存储方面有：mongo、mysql、elasticsearch、redis、postgres，大数据存储方面有：hadoop（spark、hive、hbase、hdfs、yarn），为了更好的发现和定位问题，我们需要一个统一的监控管理中心。
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品，分布式数据库的设计，以及实际应用案例等相关内容，部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
面试的准备跟笔试的准备是不一样的，笔试的准备的话，可以去刷题，面试的话，专业的面试官一般首先都会根据你简历上写的内容去提问，都问完之后，最后可能再会问一下简历之外的，或者简历上写的比较模糊的内容。为什么会问简历之外的内容呢？可能想考察一下你的知识面。
游戏圈，是手Q游戏中心在社交化场景的一个探索和实践，将用户在游戏内的战绩、高光等事件作为动态展示在好友的 feeds 流列表中，产品形态上类似微信朋友圈、QQ 空间、推特等。
因为我们的数据不是静态的，所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
人工智能、大数据快速发展的今天，对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀，从2010年至今得到飞跃式的发展。 Elasticsearch 以其开源、分布式、RESTFul API 三大优势，已经成为当下风口中“会飞的猪”。
在学习Docker的基本操作之后,最近恰好遇到一个需要搭建数据库的需求,今天就来一次数据库docker版本的安装配置笔记.其中,Mysql部分记录了通过Dockerhub官方帮助文档完成数据库的安装部署,主要记录思路,mongo部分不在赘述,主要记录操作
临时使用数据库时可以使用docker运行，这样可以防止在系统上安装破坏环境，同时使用docker启动会比在系统中安装配置要快速，可以说是最快的方式安装部署并启动数据库。
使用标签选择器创建服务，Service 直接关联 Pod，示例：部署 Mysql （细节见文末附录1），再创建服务：
查询时，每个Object插入时都会自动生成一个独特的_id,它相当于RDBMS中的主键，用于查询时非常方便 （_id每一都不同，很像自动增加的id）
挂载配置文件： 配置文件根据情况挂载，需要手动创建 conf/my.conf ,以下为示例配置
如果是此句, 则是拉取最新版本 $ docker pull mysql:latest
ETL（Extract, Transform, Load）是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论，它主要用于从各种不同的数据源中提取数据，经过一系列的处理和转换，最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例，包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。
技术选型 后端技术 技术 说明 官网 Spring Boot 容器+MVC框架 https://spring.io/projects/spring-boot Spring Security 认证和授权框架 https://spring.io/projects/spring-security MyBatis ORM框架 http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/index.html MyBatisGenerator 数据层代码生成 http://www.mybatis.org/g
数据库在我们日常开发中接触是很多的，平时自己没事写一些东西也经常会用到，之前专门写过安装MySQL、Redis、MongoDB的文章，各种安装配置还是比较麻烦的，为了记下安装步骤方便后期再安装。现在发现其实docker有现成的，几条命令就能搭建一个数据库出来，方便至极，简单记录一下，方便大家使用。
在docker中安装常用软件 一、Mysql 下载mysql docker pull mysql:5.7.15 启动mysql docker run -p 3306:3306 --name MySQLDocker -v $PWD/conf/my.cnf:/etc/mysql/conf.d/my.cnf -v $PWD/logs:/var/log/mysql -v $PWD/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7.15 二
爬取爱套图网图片：https://github.com/EExplode/scrapy_aitaotu
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
进入mysql目录，启动容器 docker run -p 3306:3306 --name docker-mysql -v
通过一个配置文件，可以让系统一键启动所有的运行环境，nodejs，mysql，redis，mongodb 等。
传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心 解释：“三高”需求：
去年我有幸被老领导邀请以系统架构师的岗位带技术团队，并对公司项目以微服务进行了实施。无论是技术团队还是技术架构都是由我亲自的从0到1的选型与招聘成型的，此过程让我受益良多，因此也希望在接下来的系列博文尽可能的与大家分享我的经验。
在前面的文章中有分析过关系型数据库的连接，以及连接池的原理。在mongo数据库同样存在，经常看到有网友在问mongo 连接了数据库要不要关，怎么关。内置的数据库连接池是单线程还是多线程，mongo服务器为什么会杀游标，杀连接诸如此类的问题，其实这类问题基本上就是连接池的问题，而很多和关系型数据库是类似的，并不是mongo独有的。本文旨在梳理这些问题，进行一个全面的分析。
什么是MongoDB MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。 Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 特点 高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引
docker-compose搭建PHP8.1（含扩展）+ Nginx1.22 + MySQL8.0 + Mongo6.0 + Redis6.0 + Swoole2.0
从SyncMysqlMongo中引入MongoDBUtil.py和MySQLUtil.py中的两个类（这里的类名和文件名一致）
最近几年，nosql数据库发展迅猛，mongo无疑是最闪耀的那颗明星；以前我们部门的系统，用到数据库时基本上mysql是标配；现在越来越多的项目都开始选择mongo（无论自己搭建还是使用sa的ocean）；无论是mysql还是mongo，数据库是一个系统最容易出现问题、瓶颈的地方。
MongoDB是一个NoSQL的非关系型数据库 ，支持海量数据存储，高性能的读写。
robt 3t 下载地址： https://download.studio3t.com/robomongo/windows/robo3t-1.4.2-windows-x86_64-8650949.exe
MongoDB快速入门 如果把mysql比作大名鼎鼎的c语言;那么mongodb就是简单友好的python Mysql数据库有什么缺陷关系型数据库表结构复杂,扩展性差; 需要较高的学习成本,复杂的表结构会产生更高的维护成本 关系型数据库的"连接查询"会影响查询效率会使查询效率变低 连接查询效率低,为什么还要分表分表可以减少数据冗余 数据库可以不使用复杂的表结构么可以,但要多消耗一些存储空间,mongodb(非关系型数据库)就为此而生 ---- 与Mysql相比,Mongodb简单极
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
docker容器启动后，怎么确认容器运行正常，怎么确认可以对外提供服务了，这就需要health check功能了。
本篇文章详细介绍Thinkphp5 如何同时使用Mysql和MongoDB数据库。
需要打包mall-admin、mall-search、mall-portal的docker镜像，具体参考：使用Maven插件为SpringBoot应用构建Docker镜像
{“ei”:”AW4BROILANDSTART1″, //条件一 “cd”:{$elemMatch:{“0004”:{$gte:0}}}, //条件二，cd为集合 ，0004为集合中的key
主键，不可重复，自带索引，可以在定义的列名上标注，需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键，mongo会自动生成一个唯一主键，并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键，应交给mongo自己生成，自己可以设置一个业务id，如int型字段，用自己设置的业务id来维护相关联的表。
Mongodb是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，使用C++开发，是当前Nosql数据库产品中最热门的一种。这 里说到nosql数据库，就简单描述一下什么是nosql。nosql（not only sql非关系型数据库）的主要特点是非关系型的、分布式、开源的、水平扩展的。nosql的原始目的是为了大规模web应用，通常应用如模式自由、支持简单复制、简单的API、最终的一致性和大容量数据等。
Item Pipeline是项目管道，本节我们详细了解它的用法。 首先我们看看Item Pipeline在Scrapy中的架构，如下图所示。 图中的最左侧即为Item Pipeline，它的调用发生
同mysql数据库类似，mongoDB也可通过mongo客户端连接到mongod服务器来进行绝大多数日常管理。这个命令行工具就是mongo，在mysql中则是mysql。通过mongo命令可以连接到本机，异机，以及在linux shell或者mongo shell下执行js脚本。本文即是对此展开的描述。 一、mongo客户端连接到mongoDB //mongo连接格式 $ mongo some-host:30000/myDB //连接到本机缺省端口，缺省数据库test C:\Users\Think
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库。NoSQL(Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL", 泛指非关系型的数据库。这两种类型差别之一是存储方式。关系数据库以键值对存储，它的结构不固定。而关系型数据库以行和列的二维表格形式来存储数据。所以非关系型数据库（如 MongoDB）不支持标准的 SQL 的语法。
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