先上一张图(根据此处重画),看完下面的内容应该可以理解. mongodb使用内存映射的方式来访问和修改数据库文件,内存由操作系统来管理.开启journal的情况,数据文件映射到内存2个view:private view和write view.对write view的更新会刷新到磁盘,而对private view的更新不刷新到磁盘.写操作先修改private view,然后批量提交(groupCommit),修改write view. WriteIntent发生写操作时,会记录修改的内存地址和大小

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(

一.Redis概述 1.1.什么是Redis Redis是一种高级key-value数据库.它跟memcached类似,不过数据 可以持久化,而且支持的数据类型很丰富.有字符串,链表,集 合和有序集合.支持在服务器端计算集合的并,交和补集(difference)等,还支持多种排序功能.所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务 器.Redis的所有数据都是保存在内存中,然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”):也可以把每一次数据变化都写入到一个append only fi

MongoDB 支持地理空间数据存储 官方文档 https://docs.mongodb.com/manual/geospatial-queries/ MongoDB 支持对于地理空间数据的查询操作. 空间地理数据 MongoDB 中使用 GeoJSON对象 或 坐标对 描述空间地理数据.Mongo

最近花了些时间,将引擎的存储换成了mongodb. 私下,我觉得现有的存储机制极为落后.现在写数据的操作交由单独的进程完成,该进程兼当数据缓冲与持续化数据的责任.此次引擎的更换,只是简单的利用mongo的官方c驱动,将数据打到mongo里面,代替写文件的做法而已.该进程的数据缓冲角色,还是没有变化.mongodb的优势在于对内存的高效利用,增加一层作为中转,就会失去这个速度上的优势. 往引擎里添加mongo,比较头大的是跟引擎脚本的类型系统打交道.比较了一下BSON支持的数据格式,能够比较好的容

一.scrapy框架处理 1.分页处理 以爬取亚马逊为例 爬虫文件.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from Amazon.items import AmazonItem class AmazonSpider(scrapy.Spider): name = 'amazon' allowed_domains = ['www.amazon.cn'] start_urls = ['www.amazon.cn'] def start_requests(se

最近使用ThinkPHP连接mongoDB数据库进行增删改查,在使用之前,需要PHP本身支持对mongoDB的连接,下面是我安装PHP的mongoDB扩展的方法 wget -c http://pecl.php.net/get/mongo-1.3.6.tgz tar zxvf mongo-1.3.6.tgz # 解压 cd mongo-1.3.6 /usr/local/php/bin/phpize ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/p

到Python官网下载pymongo-2.6.3.win-amd64-py2.7.exe 安装pymongo-2.6.3.win-amd64-py2.7.exe 参照官方的用例进行测试 打开命令提示符,进入Python运行环境. 导入pymongo模块 >>> import pymongo 建立到本地MongoDB服务的链接 >>> client = pymongo.MongoClient("localhost", 27017) 连接test数据库

1.添加maven依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId> </dependency> 2.application.properties配置文件中配置mongodb访问参数 spring.data.mongodb.host=localhost

下表为MongoDB中常用的几种数据类型. 数据类型 描述 String 字符串.存储数据常用的数据类型.在 MongoDB 中,UTF-8 编码的字符串才是合法的. Integer 整型数值.用于存储数值.根据你所采用的服务器,可分为 32 位或 64 位. Boolean 布尔值.用于存储布尔值(真/假). Double 双精度浮点值.用于存储浮点值. Min/Max keys 将一个值与 BSON(二进制的 JSON)元素的最低值和最高值相对比. Array 用于将数组或列表或多个值存储为

下载PyMongo [root@leezhen ~]# wget https://pypi.python.org/packages/source/p/pymongo/pymongo-2.6.3.tar.gz 解压PyMongo [root@leezhen ~]# .tar.gz 进入PyMongo目录 [root@leezhen ~]# cd pymongo- 安装PyMongo [root@leezhen pymongo-]# python setup.py install 测试PyMongo

前言 经过2个月的调整及测试,CAP 2.3 版本终于发布了,这个版本最大的特性就是对于 MongoDB 的支持,感谢博客园团队的keke同学对于 MongoDB 支持所提供的 PR,相信随着博客园的使用,CAP 会越来越多的帮助到更多的人. CAP 是一个用来解决微服务或者分布式系统中分布式事务问题的一个开源项目解决方案(https://github.com/dotnetcore/CAP),目前已经将近2岁了,想对 CAP 更多了解的同学可以看下我的这篇文章. 背景故事 在 2.3 版本中,我

数据类型 MongoDB 支持如下数据类型: String:字符串.存储数据常用的数据类型.在 MongoDB 中,UTF-8 编码的字符串才是合法的. Integer:整型数值.用于存储数值.根据你所采用的服务器,可分为 32 位或 64 位. Boolean:布尔值.用于存储布尔值(真/假). Double:双精度浮点值.用于存储浮点值. Min/Max keys:将一个值与 BSON(二进制的 JSON)元素的最低值和最高值相对比. Arrays:用于将数组或列表或多个值存储为一个键. T

一.观点A:支持MySQL存储JSON MongoDB不支持事务,而MySQL支持事务 MySQL相对MongoDB而言,MySQL的稳定性要优于MongoDB MySQL支持多种存储引擎 二.观点B:支持MongoDB存储JSON 从性能的角度考虑,对于JSON读写效率MongoDB要优于MySQL MongoDB相对MySQL而言,MongoDB的扩展性要优于MySQL MongoDB支持更多的JSON函数 三.总结 如果应用程序无事务要求,存储数据表结构复杂并且经常被修改, 例如游戏中装备

一.前言 在前面的篇章介绍中,一些基础配置如API资源.客户端资源等数据以及使用过程中发放的令牌等操作数据,我们都是通过将操作数据和配置数据存储在内存中进行实现的,而在实际开发生产中,我们需要考虑如何处理数据持久化呢? 这时IdentityServer4具有良好的扩展性,其中一个可扩展点是用于IdentityServer所需数据的存储机制,进行持久化操作. 下面将如何配置IdentityServer以使用EntityFramework(EF)作为此数据的存储机制把这些数据存储到Sql Serve

1.背景知识 需要开发一个系统,处理大量EXCEL表格信息,各种类别.表格标题多变,因此使用不需要预先设计数据表结构的MongoDB,即NoSQL.一是字段不固定,二是同名字段可以存储不同的字段类型. 同时,后端确定使用Django,原因是数据处理这一块,python无敌于天下. Django采用MVT模式开发.MODEL是最关键的部分.是ORM的核心.但是ORM主要用于关系型数据库.那么如何解决? 2.大量调研的网上资料 (1)mongoengine    mongoengine(跟pymon

前言 卷了,卷了,卷了,最近太卷...这篇文章写了好几天了,由于同类型文章太多,排期到今天发布.实在不想卷,得罪了!各位定时任务开源大佬们! .NET 定时组件生态实在太强大了,写下此文只希望能供大家多一个选择,不想重复造轮子,实在是事出有因. 高中读书那会,盛大传奇是最火爆的网络游戏,我和我的同学们都对它有过沉迷,甚至到上班几年之后,对它仍然有一种莫名的情怀. 干我们这行忙的时候要加班,闲的时候也很闲,在我曾经很闲的一份工作里,为了情怀去研究了传奇sf引擎,在简洁的脚本代码里我发现了一个宝藏:

存储引擎(Storage Engine)是MongoDB的核心组件,负责管理数据如何存储在硬盘(Disk)和内存(Memory)上.从MongoDB 3.2 版本开始,MongoDB 支持多数据存储引擎(Storage Engine),MongoDB支持的存储引擎有:WiredTiger,MMAPv1和In-Memory. 从MongoDB 3.2 版本开始,WiredTiger成为MongDB默认的Storage Engine,用于将数据持久化存储到硬盘文件中,WiredTiger提供文档级别

从以下几个维度,对 redis.memcache.mongoDB 做了对比. 1.性能 都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈. 总体来讲,TPS 方面 redis 和 memcache 差不多,要大于 mongodb. 2.操作的便利性 memcache 数据结构单一.(key-value) redis 丰富一些,数据操作方面,redis 更好一些,较少的网络 IO 次数,同时还提供 list,set, hash 等数据结构的存储. mongodb 支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库

NoSQL介绍 一.NoSQL简介 NoSQL,全称是”Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库. 非关系型数据库主要有这些特点:非关系型的.分布式的.开源的.水平可扩展的. 原始的目的是为了大规模 web 应用,这场全 新的数据库革命运动早期就有人提出,发展至 2009 年趋势越发高涨. NoSQL 的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,通常的应用如:模式自由.支持简易复制.简单的 API.最终 的一致性(非 ACID).大容量数据等. NoSQL 被我们用得最多的当数 key-va

from: http://yang.u85.us/memcache_redis_mongodb.pdf   从以下几个维度,对redis.memcache.mongoDB 做了对比. 1.性能 都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈. 总体来讲,TPS 方面redis 和memcache 差不多,要大于mongodb. 2.操作的便利性 memcache 数据结构单一.(key-value) redis 丰富一些,数据操作方面,redis 更好一些,较少的网络IO 次数,同时还提供list,se