首先我们来分析下mysql 与mongodb的特点与优劣.下面是我以前做的ppt的部分截图. 再来分析下应用场景,a.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用,即这里mysql与mongodb 属于平行级别,那么,这样的使用可能有以下几种情况的考量:(1)mongodb所负责部分以文档形式存储,能够有较好的代码亲和性,json格式的直接写入方便.(如日志之类)(2)从data models设计阶段就将原子性考虑于其中,无需事务之类的辅助.开发用如nodejs之类的语言来进行开发,

首先分析下mysql与mongoDB的特点和优劣 从图中分析: 再来分析下应用场景: a.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用,即这里mysql与mongodb 属于平行级别,那么,这样的使用可能有以下几种情况的考量:(1)mongodb所负责部分以文档形式存储,能够有较好的代码亲和性,json格式的直接写入方便.(如日志之类)(2)从data models设计阶段就将原子性考虑于其中,无需事务之类的辅助.开发用如nodejs之类的语言来进行开发,对开发比较方便.(3)mon

缘起:来自于我在近期一个项目上遇到的问题,在Segmentfault上发表了提问 知识背景: 对不是很熟悉MongoDB和Redis的同学做一下介绍. 1.MongoDB数组查询:MongoDB自带List,可以存放类似这样的结构 List = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]. 如果我们有一个 l = [2, 3, 8], 则可以进行这样的查询:spce = { 'List' : { '$in' :  l }, 这里spce就是一个查询条件,代表 l 是 List的一个子

在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据量的问题,但优化毕竟不是一个长期方案,所以人们提出了一种新的数据库解决方案来迎接大数据时代的到来——NoSQL(非关系型数据库). 为什

原文地址:http://www.cnblogs.com/mokafamily/p/4076954.html 爆炸式发展的NoSQL技术 在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据

本人系新接触MongoDB不久,属于MongoDB的菜鸟范畴.在使用MongoDB的过程中,总结了一些认识,在此总结跟大家分享.欢迎拍砖. 关于MongoDB的内容,在此就不做介绍了,网上有浩如烟海的文章介绍.本人不善理论,不妥之处,望指正. 想法来由:本人之前主要使用EF的CodeFirst方式做一些开发,EF的优劣在此不做评述.但已经习惯了EF式的代码编写方式,所以做了一个小的框架,来模拟实现类似EF代码风格,以减少开发者在实际使用过程中对MongoDB的关注和维护.为其取名为MongoDB

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值,本文的内容同样使用其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问日志类似如下,包含访问来源.用户.访问的资源地

在我以往的认知中,一个系统一旦正式上线,多半不会轻易的迁移服务器,尤其是那种涉及到多个关联应用,涉及到多台硬件服务器的系统,因为这种迁移将是牵一发而动全身的. 但是,却仍然有这种情况存在,就如我这几天主要负责的事,就是一个系统的全部服务器迁移中的部分机器迁移,还有一部分由别人负责. 这个系统涉及到flume数据采集,storm数据分析,rabbitmq消息分发,ehcache缓存提升系统性能,mongodb副本集存储数据,tomcat管理系统应用等,架构基本如下: 而这里我主要负责的是rabbi

一 需求描述 我们知道数据是公司的重要资产,业务的系统化.信息化就是数字化.数据高效的存储与查询是系统完善和优化的方向,而数据库的稳定性.可靠性是实现的基础.高可用和RPO(RecoveryPointObjective,复原点目标,指能容忍的最大数据丢失量)是衡量一个数据库优劣的重要指标.作为一个DBA,搭建数据库可靠性体系时,一定会要考虑对数据库进行容灾备份.例如,SQL Server类型的数据库,我们一定会部署作业,定期进行完整备份.差异备份和日志备份:MySQL 数据库同样如此,也是定期进

使用 MongoDB 存储日志数据     线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息.通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题.但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值.本文的内容同样适用于其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问

原创文章,如果转载请标明出处.作者. https://www.cnblogs.com/alunchen/p/9762233.html 1 前言 MongoDB作为现今流行的非关系型文档数据库,已经有很多关于它的资料与介绍. 写这篇文章时,MongoDB已经更新到4.0版本,支持事务型操作.还末在生产环境中使用事务型的MongoDB,因为功能还未完善. 好啦,说正题了.本文是总结本人使用MongoDB多年的经验,有不同见解之处,请多多关照. 说明: 1)关系型SQL的表在MongoDB上称为集合.

爆炸式发展的NoSQL技术 在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据量的问题,但优化毕竟不是一个长期方案,所以人们提出了一种新的数据库解决方案来迎接大数据时代的到来——NoSQ

http://www.cnblogs.com/refactor/archive/2012/07/30/2591344.html 数组很大多数情况下可以这样理解:每一个元素都是整个键的值. db.users.findOne({"userName":"wyx","emails":"bbb@qq.com"})能匹配到 { userName: 'wyx', emails:[ 'aaa@qq.com', 'bbb@qq.com', 'c

MongoDB的内部构造<MongoDB The Definitive Guide> MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍,而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了<MongoDB TheDefinitive Guide>的影印版,还没来得及看,本文原作者将其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍如下,值得一看. 今天下载了<MongoDB The Definitive Guide>电子版,浏览了里面的内容,还是挺丰富的.

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值,本文的内容同样使用其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问日志类似如下,包含访问来源.用户.访问的资源地

索引是数据库常见的数据结构,每个后台开发人员都应该对索引背后的数据结构有所了解. 本文通过分析B-Tree及B-/+Tree数据结构及索引性能分析及磁盘存取原理尝试着回答一下问题: 为什么B-Tree适合数据库索引及红黑树的二叉平衡树不适合作为索引 B+Tree比BTree做索引的优势 为什么MongoDB采用B-Tree作为索引结构而MySQL采用B+Tree作为索引存储结构 B-Tree B 树(B-Tree)是为磁盘等辅助存取设备设计的一种平衡查找树,它实现了以 \(O(\lg n)\)

MongoDB 存储日志数据 https://www.cnblogs.com/nongchaoer/archive/2017/01/11/6274242.html 线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分

利用mongodb保存图片通常有两种方法,一种是将图片数据转化为二进制作为字典的键值对进行保存,另一种是利用mongodb提供的GridFS进行保存,两者各有利弊.性能方面的优劣未曾测试,无法进行评价,此处仅对两种方式进行介绍,若有彻知者还望指教. 下面以如下数据作为示例进行介绍: 数据示例 dic = { "owner_name" : "samssmilin", "photo_id" : "602880671", "

对于只有SQL背景的人来说,想要深入研究NoSQL似乎是一个艰巨的任务,MySQL与MongoDB都是开源常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL数据库.它们各有优点,关键看用在什么地方. 什么情况下,MongoDB是最好的选择? 很多人认为MongoDB难以置信的强大,是一个可扩展,界面交互友好的数据库解决方案.当开发人员需要负责管理数据库环境时,MongoDB是一个不错的选择.起码在小型企业和初创公司,是这样.Mon

IT168 评论]对于只有SQL背景的人来说,想要深入研究NoSQL似乎是一个艰巨的任务,MySQL与MongoDB都是开源常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL数据库.它们各有优点,关键看用在什么地方. 什么情况下,MongoDB是最好的选择? 很多人认为MongoDB难以置信的强大,是一个可扩展,界面交互友好的数据库解决方案.当开发人员需要负责管理数据库环境时,MongoDB是一个不错的选择.起码在小型企业和初创公