mongodb介绍 MongoDB(来自于英文单词"Humongous",中文含义为"庞大")是可以应用于各种规模的企业.各个行业以及各类应用程序的开源数据库.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.MongoDB是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,是当前NoSql数据库中比较热门的一种. 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. Mo

一.什么是数据本地性(data locality) 大数据中有一个很有名的概念就是"移动数据不如移动计算",之所以有数据本地性就是因为数据在网络中传输会有不小的I/O消耗,如果能够想办法尽量减少这个I/O消耗就能够提升效率.那么如何减少I/O消耗呢,当然是尽量不让数据在网络上传输,即使无法避免数据在网络上传输,也要尽量缩短传输距离,这个数据需要传输多远的距离(实际意味着数据传输的代价)就是数据本地性,数据本地性根据传输距离分为几个级别,不在网络上传输肯定是最好的级别,其它级别划分依据传

研发小哥哥还在为公司里大量 API 只上不下,不可查不可用, 想找的 API 找不到而苦恼吗?业务方小姐姐还在为 API 开发时间长,业务相应不及时而抱怨吐槽吗? 铛铛铛,Dataphin 数据服务 -- API 配置管理,闪亮登场!助力研发小哥哥五分钟搞定 API,提升业务响应速度,同时大大提升 API 复用能力! Dataphin 数据服务 Dataphin 是阿里巴巴数据中台(OneData - OneModel.OneID.OneService)方法论的产品载体.Dataphin 数据服

一.背景 vivo评论中台通过提供评论发表.点赞.举报.自定义评论排序等通用能力,帮助前台业务快速搭建评论功能并提供评论运营能力,避免了前台业务的重复建设和数据孤岛问题.目前已有vivo短视频.vivo浏览器.负一屏.vivo商城等10+业务接入.这些业务的流量大小和波动范围不同,如何保障各前台业务的高可用,避免因为某个业务的流量暴增导致其他业务的不可用?所有业务的评论数据都交由中台存储,他们的数据量大小不同.db压力不同,作为中台,应该如何隔离各个业务的数据,保障整个中台系统的高可用? 本文将

目       录 工业物联网和集成系统解决方案的技术路线... 1 前言... 1 第一章           系统架构... 3 1.1           硬件构架图... 3 1.2           组件构架图... 4 第二章           技术选型与介绍... 5 2.1           开发环境... 5 2.2           数据源... 5 2.3           数据采集... 5 2.4           数据上传服务... 6 2.5      

ArcGIS支持MongoDB数据源 自从NoSQL推出之后,MongoDB就作为比较杰出的代表受到广大用户的推崇,当然,与之而来的大数据的讨论也非常激烈,GIS数据源向来都是以海量来计算,所以,GIS与大数据.GIS与NoSQL,ArcGIS与NoSQL就不谋而合了,其实在去年的Esri全球用户大会也有关于ArcGIS与MongoDB的相关PPT讲座. 在2012年5月份的Esri官方博客也提到了ArcGIS支持Plugin方式的MongoDB数据源 http://blogs.esri.com

下面我们在CentOS 6.5 x64系统上安装最新的MongoDB 2.6.5版. 在MongoDB v2.6.5版的软件仓库一共有五个包: 1)mongodb-org此包是元数据包,它可以实现自动安装下面的4个组件包.2)mongodb-org-server此包里面有mongod守护程序,以及相关的配置和初始化脚本.3)mongodb-org-mongos此包里面有mongos守护程序.4)mongodb-org-shell此包里面有mongo shell环境.5)mongodb-org-t

使用Spring Boot Starter提升效率 虽然不同的starter实现起来各有差异,但是他们基本上都会使用到两个相同的内容:ConfigurationProperties和AutoConfiguration.因为Spring Boot坚信“约定大于配置”这一理念, 所以我们使用ConfigurationProperties来保存我们的配置,并且这些配置都可以有一个默认值,即在我们没有主动覆写原始配置的情况下,默认值就会生效,这在很多情况下是非常有用的. 除此之外,starter的Con

在Spring Boot多数据源配置(一)durid.mysql.jpa 整合中已经讲过了Spring Boot如何配置mysql多数据源.本篇文章讲一下Spring Boot如何配置mongoDB多数据源. 配置文件 spring: #mongo配置 data: mongodb: statis: database: kxlist_statis uri: 192.168.1.115:27017 list: database: kxlist_list uri: 192.168.1.115:2701

WebFlux 整合 Mongodb 前言 上一讲用 Map 数据结构内存式存储了数据.这样数据就不会持久化,本文我们用 MongoDB 来实现 WebFlux 对数据源的操作. 什么是 MongoDB ? 官网:https://www.mongodb.com/ 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. 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

在日常工作中,我们通过Spring Data Mongodb来操作Mongodb数据库,在Spring Boot中只需要引入spring-boot-starter-data-mongodb即可. 然后配置连接信息如下: spring.data.mongodb.uri=mongodb://localhost:27017/test 或者 pring.data.mongodb.authentication-database= # Authentication database name. spring

github:https://github.com/xiaozhuanfeng/mongoProj 现MongoDB有两个数据库: pom.xml: <!-- mongodb 配置 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId> </depe

新项目要用到mongodb,于是在个人电脑上的虚拟环境linux上安装了下mongodb,练习熟悉下. 1.虚拟机上启动mongodb. 首先查看虚拟机ip地址,忘了哈~~ 命令行>ifconfig mongodb安装目录bin>sudo ./mongod -f mongodb.conf 检查是否已经启动:>netstat -lanp|grep "27017" 也可以用客户端连接: 2.用SpringBoot建立mongoProj工程: 2.1.配置文件设置 pom.

项目中用到了MongoDB,准备用来存储业务数据,前提是要实现事务,保证数据一致性,MongoDB从4.0开始支持事务,提供了面向复制集的多文档事务特性.能满足在多个操作,文档,集合,数据库之间的事务性,事务的特性.多文档事务在4.0版本仅支持复制集,对分片集群的事务性支持计划在4.2版本中实现.由于我也算是一个java小白,没怎么弄清java事务机制,于是先建了个测试项目进行测试.在本例中可以看到多数据源下事务的使用,请重点关注后面记录的爬坑记. 代码已上传到github 传送门 https:

主要实现原理,利用spring的aop 在切入点执行db操作之前 将数据库切换: 本例子采用aop在controller进行拦截 拦截到MongoTemplate.class 切换数据源后重新放回去 ,处理完成后将相关数据源的template删除 引入mongodb相关依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data

When using a mongoDB collection as input, add the arguments -jobconf mongo.input.uri=<input mongo URI> and -inputformat com.mongodb.hadoop.mapred.MongoInputFormat When using a mongoDB collection as output, add the arguments -jobconf mongo.output.uri

MongoDB不支持join,其官网上推荐的unity jdbc可以把数据取出来进行二次计算实现join运算,但这些join.group.函数.表达式等高级功能都是收费版才有,而且即使是收费版本,对子查询.窗口函数等复杂SQL运算仍不支持.其他免费的jdbc drive就只能支持最基本的SQL语句了. 用免费的esProc配合MongoDB,可以实现上述结构化(半结构化)复杂计算.这里以join为例说明一下具体作法. MongoDB中的文档orders保存了订单数据,employee保存了员工数

环境说明: 操作系统:由于是使用的docker直接拉取的镜像部署的,系统是LINUX环境 mongodb: 4.0.3 solr: 7.5.0 python: 3.5 配置mongodb 1.拉取mongodb镜像,创建容器: 这里我使用的是docker容器管理UI进行操作的,强烈推荐portainer,确实好用:登陆后台管理界面后,直接点击App Templates,找到mongo,点击进去就是配置了.这里有一点说明,最好点击show advanced options配置一个固定端口: 2.配

配置文件: # MongoDB配置项 mongodb.base.host: 192.168.1.204 mongodb. mongodb.base.database: xxx mongodb.base.username: xxxx mongodb.base.password: 18148E275C234393 java配置: package com.test.framework.mongodb.base.config; import org.springframework.beans.facto

参考大佬的文章 https://juejin.im/entry/5ab304dd51882555825241b3