相对于Mysql来说 在项目设计的初期,我当时有了这样的想法,同时也是在满足下面几个条件的情况下来选择最终的nosql方案的: 1.需求变化频繁:开发要更加敏捷,开发成本和维护成本要更低,要能够快速地更新进化,新功能要在最短的周期内上线.2.客户端/api支持,因为这直接影响开发效率3.部署简单4.扩展能力强5.节省系统资源,对cpu等资源耗费较小 满足这些要求的nosql方案,就剩下了mongodb和redis了,对于redis,我并不是说他不好,而是有一个重要原因,我们的项目的数据处理格式都

@ 目录 一.MongoDB存储文件 1.MongoDB存储小文件 2.MongoDB存储大文件 2.1.GridFS存储原理 2.2.GridFS使用 2.2.1.使用shell命令 2.2.2.使用API 二.SpringBoot整合MongoDB存储文件 1.MongoDB存储小文件 1.1.添加依赖 1.2.配置 1.3.模型层 1.4.持久层 1.5.服务层 1.6.控制层 1.7.工具类 1.8.前端页面 1.9.运行效果 2.MongoDB存储大文件 2.1.依赖 2.2.启动类

参考:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-gridfs.html 1.命令执行 MongoDB GridFS GridFS 用于存储和恢复那些超过16M(BSON文件限制)的文件(如:图片.音频.视频等). GridFS 也是文件存储的一种方式,但是它是存储在MonoDB的集合中. GridFS 可以更好的存储大于16M的文件. GridFS 会将大文件对象分割成多个小的chunk(文件片段),一般为256k/个,每个chunk将作为MongoDB的一个文

redis.memcahce 比较相似,但与 mongodb 完全不同,几乎没有可比性. 总的来说 redis/memcache 是基于内存的,讲究的是性能,多用作缓存层,比如说存放session.而 mongodb 是面向文档的,存储的是类似JSON的非结构化数据,查询起来非常方便,开发效率高,比较类似传统SQL关系型数据库. 普遍认为redis性能明显好于MemoryCache.所以这里主要比较 Redis 和 Mongodb. 体积 Redis是一个基于内存的键值数据库,它由C语言实现的,

GridFS是MongoDB的一个内置功能,它提供一组文件操作的API以利用MongoDB存储文件,GridFS的基本原理是将文件保存在两个Collection中,一个保存文件索引,一个保存文件内容,文件内容按一定大小分成若干块,每一块存在一个Document中,这种方法不仅提供了文件存储,还提供了对文件相关的一些附加属性(比如MD5值,文件名等等)的存储. <?php // 初始化gridfs $conn = new Mongo(); // 连接MongoDB $db = $conn->ph

在这里收集下我自己对Mongodb的一些优缺点方面的认识,或者是通过其它比较可靠的网文上引用或者摘录的作为依据,这个是一个渐进的过程,也是随着我对Mongodb认识的加深而不断扩展的. (1)Mongodb的不足之处 1.在集群分片中的数据分布不均匀 2.单机可靠性比较差 3.大数据量持续插入,写入性能有较大波动 4.磁盘空间占用比较大 (2)Mongodb的过人之处 1.无模式 2.查询与索引方式灵活,是最像SQL的Nosql 2.支持复制集.主备.互为主备.自动分片等特性

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.

断网了2天  今天补上     聚合操作: 对文档的信息进行整理统计的操作 返回:统计后的文档集合 db.collection.aggregate() 功能:聚合函数,完成聚合操作 参数:聚合条件,配合聚合操作符使用 返回:聚合后的结果   常用聚合操作符: 1.$group  分组聚合   要配合具体的统计操作符获取结果   $sum  求和 db.class1.aggregate({$group:{_id:'$gender',num:{$sum:1}}})      分组   按照gende

引用:http://blog.csdn.net/adparking/article/details/38727911 MongoDB的应用场景在网上搜索了下,很少介绍关于传统的信息化应用中如何使用MongoDB数据库方面的内容,比较多的还是介绍日志的采集和存储,小文件的分布式存储,类似互联网微博应用的数据存储等方面的内容.在这里思考下传统企业信息化系统中的应用可行性. 首先对于NoSQL数据库,在数据库建模上需要重点考虑,彻底放弃传统的关系型数据库建模方法,如果将传统的关系型数据库表原封不动的映

写在前面 公司组织的技术培训,虽然刚接触mongodb没多久,算是入门吧,就组织一次mongodb的入门ppt培训.包括nosql的简单介绍,以及mongodb的一些优缺点,最后包括mongodb的一些增删改查操作.第一次,做技术培训,肯定有不足的地方,这里记录一下,ppt内容,也算勉励自己继续努力吧. ppt 备注: 1.早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨.2010年,随着互联网Web2.0网站的兴起,NoSQL在国内掀起一阵热潮,其中风头最劲的莫过于MongoDB了.越来越多的业界

python 版本为2.7 mongodb版本2.6.5 使用mongodb存储文件,可以使用两种方式,一种是像存储普通数据那样,将文件转化为二进制数据存入mongodb,另一种使用gridfs,咱们先来说说第一种 先读取文件内容,然后塞进bson.binary.Binary对象里,最后像平常那样写入数据库,是不是很简单呢,获取文件一样的简单,像平时那样查找数据,然后将二进制内容写入文件即可 #coding=utf-8 ''' Created on 2015-10-8 @author: kwsy

转载自:http://blog.csdn.net/adparking/article/details/38727911 MongoDB的应用场景在网上搜索了下,很少介绍关于传统的信息化应用中如何使用MongoDB数据库方面的内容,比较多的还是介绍日志的采集和存储,小文件的分布式存储,类似互联网微博应用的数据存储等方面的内容.在这里思考下传统企业信息化系统中的应用可行性. 首先对于NoSQL数据库,在数据库建模上需要重点考虑,彻底放弃传统的关系型数据库建模方法,如果将传统的关系型数据库表原封不动的

转自(http://blog.csdn.net/lchjustc/article/details/16988251) Mongodb调研 1.   调研目的 现在公司缺乏一个通用的key-value存储系统.快盘的底层存储系统适合用来存储文件,文件的元数据现在是存储在mysql中的.为了应对元数据规模 的不断扩大,在元数据上增加引用计数,以及应对未来可能的元数据格式变化,都需要一个更加通用的key/value存储系统来存储这些元数据. 调研Mongodb是否适合用来作为存储ufa/block元数

FastDFS文件系统(二) fastdfs和其他文件系统区别 一.概述 普通存储方案:Rsync.DAS(IDE/SATA/SAS/SCSI等块).NAS(NFS.CIFS.SAMBA等文件系统).SAN(FibreChannel, iSCSI, FoE存储网络块),Openfiler.FreeNas(ZFS快照复制)由于生产环境中往往由于对存储数据量很大,而SAN存储价格又比较昂贵,因此大多会选择分布式 存储来解决一下问题: 海量数据存储问题 数据高可用问题(冗余备份)问题 较高的读写性能和

常见的分布式文件系统有,GFS.HDFS.Lustre .Ceph .GridFS .mogileFS.TFS.FastDFS等.各自适用于不同的领域.它们都不是系统级的分布式文件系统,而是应用级的分布式文件存储服务. Google学术论文,这是众多分布式文件系统的起源==================================Google File System(大规模分散文件系统)MapReduce (大规模分散FrameWork)BigTable(大规模分散数据库)Chubby(分

===============> 数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存下不了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统.形象化比喻,如百度网盘.360云盘. 常见的分布式文件系统有,GFS.HDFS.Lustre .Ceph .GridFS .mogileFS.TFS.FastDFS等.各自适用于不同的领域.它们都不是系统级的分布式文件系统,而是应用级的分布式文件存储服务. Google学术论文,这是

Atitit s2018.2 s2 doc list on home ntpc.docx \Atiitt uke制度体系  法律 法规 规章 条例 国王诏书.docx \Atiitt 手写文字识别  讯飞科大 语音云.docx \Atitit 代码托管与虚拟主机.docx \Atitit 企业文化  每日心灵 鸡汤 值班 发布.docx \Atitit 几大研发体系对比 Stage-Gate体系  PACE与IPD体系 敏捷开发体系 CMMI体系.docx \Atitit 存储管理  数据库文件

1.存储路径--->可以理解就是存储路径,然后在通过路径来获取文件 将文件放在本地路径(网络路径)下,然后数据库中存储该文件的查找路径 db.log.insert({filename:"python.xmind",size:120,path:"/hoem/zengsf/net/mongoDB"}) 优点 : 节省数据库空间 缺点 : 当数据或者文件位置发生变化时文件即丢失 2. 将文件转换为二进制,存储文件本身 优点 : 数据库和文件绑定,数据库在文件即在 缺

C:\Users\zhoufeiyue\Documents\sumdoc t3 final\sumdoc t3 final dir.txtC:\Users\zhoufeiyue\Documents\sumdoc t3 final\sumdoc t313C:\Users\zhoufeiyue\Documents\sumdoc t3 final\sumdoc t320C:\Users\zhoufeiyue\Documents\sumdoc t3 final\sumdoc t313\aitit how

@ 目录 介绍一下你做的某些模块,有些什么比较复杂的地方? 你们的文件怎么存储的? 怎么没有用文件服务器? 文件存储有没有做备份? 在项目上有没有什么搞不定的问题? 对搞不定的问题你是怎么处理的? 你们项目怎么测试? MyBatis#和$有什么区别? Redis你用到它那些结构? 多线程你了解多少? 怎么保证线程安全? 怎么管理线程? 假如有一个List,其中存的是用户User对象,用户对象有很多属性,我要根据其中的年龄属性对List排序,这个该怎么办? jdk 1.8的Stream用的多吗?