国产精品一区二区久久,亚洲欧美黑人猛交群

Article Tags

semua
web3.0
pembangunan bahagian belakang
hujung hadapan web
pangkalan data
- semua
- tutorial mysql
- navicat
- SQL
- Redis
- phpMyAdmin
- Oracle
- MongoDB
- pangkalan data NoSQL
- Memcached
- cloudera
- memcache
Operasi dan penyelenggaraan
- semua
- MacOS
- operasi dan penyelenggaraan linux
- Apache
- Nginx
- CentOS
- Docker
- pangkalan data NoSQL
- Memcached
- cloudera
- memcache
alat pembangunan
- semua
- VSCode
- sublime
- papan nota
- git
- composer
- pangkalan data NoSQL
- Memcached
- cloudera
- memcache
rangka kerja php
- semua
- Laravel
- YII
- pangkalan data NoSQL
- Memcached
- cloudera
- memcache
masalah biasa
lain
- semua
- IIS
- SEO
- Premiere
- pangkalan data NoSQL
- Memcached
- cloudera
- memcache
teknologi
- semua
- AI
- industri IT
- pangkalan data NoSQL
- Memcached
- cloudera
- memcache
Tutorial CMS
Java
Tutorial sistem
- semua
- Siri Windows
- LINUX
- MAC
- pangkalan data NoSQL
- Memcached
- cloudera
- memcache
tutorial komputer
Tutorial Perkakasan
Tutorial mudah alih
Tutorial perisian
Tutorial permainan mudah alih

Rumah

Artikel teknikal

pangkalan data

MongoDB

Membangunkan aplikasi Java berprestasi tinggi dengan Spring Boot dan MongoDB

Gunakan springboot untuk mengkonfigurasi dan bersambung secara automatik untuk mengoptimumkan kecekapan permulaan dan prestasi pangkalan data; 2. Meningkatkan kecekapan membaca dan menulis MongoDB melalui reka bentuk tertanam, pengindeksan yang munasabah dan pertanyaan agregasi; 3. Memanfaatkan reaktivemongorepository dan @aggregasi untuk mengurangkan overhead ingatan; 4. Menggabungkan pemantauan mikrometer dan cache redis untuk mencapai pemerhatian dan pecutan data panas, dengan itu membina aplikasi Java yang tinggi dan rendah latency, dan akhirnya mengubah sistem dari "boleh digunakan" ke "terbang".

Jul 28, 2025 am 01:33 AM

Cara Memantau Kluster MongoDB Pengeluaran Berkesan

Pemantauan MongoDB memerlukan perhatian kepada petunjuk peringkat pangkalan data dan bukannya sumber sistem, seperti mutasi operan, sambungan yang menghampiri had atas, mengunci giliran menunggu tinggi, kelewatan set replikasi melebihi beberapa saat, penggunaan memori hampir dengan had fizikal; 2. Gunakan Atlas/Opsmanager atau Prometheus Grafana Export Combination untuk mencapai pengagregatan penunjuk dan penggera ambang; 3. Hidupkan log pertanyaan perlahan (seperti> 100ms), dan kerap menganalisis pernyataan dalam sistem.profile yang telah dilaksanakan lebih daripada 500ms dan mengandungi pengimbasan jadual penuh atau penapisan indeks; 4. Tetapkan Penggera Utama: Kelewatan Replikasi> 30 saat, Kadar Penggunaan Kolam Sambungan> 80%, Kunci Akaun Masa Menunggu untuk> 10%, Baki Cakera

Jul 28, 2025 am 12:26 AM

Carian Teks Penuh di Mongodb

Fungsi carian teks penuh MongoDB boleh dilaksanakan dengan membuat indeks teks. Pertama, anda perlu membuat indeks teks untuk bidang. 1. Gunakan db.collection.createIndex ({field: "text"}) untuk membuat indeks teks pada satu atau berbilang medan. Perhatikan bahawa koleksi hanya boleh mempunyai satu indeks teks; 2. Gunakan pengendali teks $ untuk melakukan carian, seperti db.collection.find ({$ text: {$ carian: "kata kunci"}}) untuk menyokong atau pertanyaan, quote ganda yang tepat padanan frasa tepat dan tolak kata kunci pengecualian tanda; 3. Gunakan {skor: {$ meta: "

Jul 28, 2025 am 12:19 AM

Pembangunan stack penuh dengan Python, Fastapi, dan MongoDB

Python Fastapi Mongodb dipilih kerana sintaks Python adalah ringkas dan kaya dengan ekologi, yang sesuai untuk perkembangan pesat; FastAPI mempunyai prestasi yang sangat cepat dan menyokong dokumen API yang tidak segerak dan automatik; MongoDB adalah pangkalan data dokumen NoSQL dengan struktur data yang fleksibel, mudah berkembang, dan secara semulajadi serasi dengan JSON. Gabungan ini amat sesuai untuk projek kecil dan sederhana, produk MVP dan perkhidmatan API yang memerlukan lelaran yang cepat. 2. Apabila menggunakan FastAPI untuk membina Restapi, anda dapat dengan cepat membina penghalaan, menentukan model data dan sambungkan ke MongoDB melalui kod sampel, dan mencapai operasi data yang cekap dengan pemandu asynchronous motor. Selepas permulaan, anda boleh secara langsung menguji antara muka melalui Swaggersui. 3. Front-end

Jul 27, 2025 am 03:36 AM

MongoDB untuk data IoT

MongoDB sesuai untuk pengurusan data IoT kerana ia mempunyai model data yang fleksibel, throughput tulis yang tinggi, keupayaan skala mendatar, sokongan pertanyaan yang kuat dan integrasi yang baik; 1. Gunakan model dokumen untuk menyimpan data peranti yang pelbagai tanpa skema tetap; 2. Sokongan Tinggi Serentak Menulis Berdasarkan Enjin WiredTiger; 3. Menyedari skala mendatar melalui sharding; 4. Masa sokongan, geografi, dan pertanyaan medan bersarang; 5. Json asli bersesuaian dengan bahasa pembangunan arus perdana; Cadangan reka bentuk: 1. Buat indeks komposit untuk device_id dan timestamp untuk mengoptimumkan pertanyaan; 2. Secara automatik membersihkan data tamat tempoh dengan indeks TTL (seperti 7 hari kemudian); 3. Shard device_id atau timestamp untuk mengedarkan beban;

Jul 27, 2025 am 03:06 AM

Strategi Pengindeksan Lanjutan untuk Pertanyaan MongoDB berprestasi tinggi

Perintah medan indeks komposit adalah penting, dan perlu mematuhi peraturan yang sesuai dengan awalan dan mengutamakan penempatan medan pertanyaan yang setara; 2. Pertanyaan penindasan boleh mengelakkan bacaan dokumen dan meningkatkan kelajuan, dan memastikan bahawa kedua -dua pertanyaan dan bidang yang diunjurkan berada dalam indeks; 3. Sesetengah indeks hanya indeks indeks hanya data yang diperlukan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan pertanyaan, dan sesuai untuk mod akses subset tetap; 4. Indeks TTL secara automatik membersihkan data tamat tempoh, mengurangkan kelebihan dan meningkatkan prestasi; 5. Persimpangan indeks tersedia tetapi tidak optimum, dan indeks komposit tunggal harus digunakan untuk laluan kritikal.

Jul 27, 2025 am 02:33 AM

Amalan terbaik untuk membuat sandaran dan memulihkan pangkalan data MongoDB

Usemongodumpandmongorestorforlogicalbackups, lebih disukai oleh

Jul 27, 2025 am 12:33 AM

Fungsi tanpa pelayan dan mongodb

Apabila menggunakan ServerlessFunctions dengan MongoDB, sambungan pangkalan data mesti digunakan semula untuk mengelakkan masalah prestasi. 1. Cache Mongoclient Instances Dalam skop global, gunakan sambungan multiplexing permulaan untuk mengurangkan kelewatan permulaan sejuk; 2. Keutamaan diberikan kepada Mongodbatlas, kerana ia sangat terintegrasi dengan platform awan, menyokong skala automatik dan menyediakan peringkat percuma; 3. Jangan menutup sambungan secara manual, bergantung pada platform untuk pulih secara automatik, mencegah kebocoran sambungan, dan menetapkan masa tamat yang munasabah; 4. Adalah disyorkan untuk menggunakan MongodbserverlessInstances, bil mengikut permintaan, secara automatik menguruskan sambungan, dan mengurangkan kelewatan permulaan sejuk; 5. Simpan rentetan sambungan melalui pembolehubah persekitaran, digabungkan dengan IP Whitelist

Jul 26, 2025 am 03:44 AM

MongoDB Versi 6.0 Ciri -ciri Baru

Walaupun MongoDB6.0 belum dikeluarkan secara rasmi, fungsi perancangannya telah dilaksanakan secara beransur -ansur dalam 5.3 dan versi berikutnya; 2. Aliran perubahan masa nyata yang dipertingkatkan menyokong kursor berterusan, jam logik global dan pemantauan metadata untuk meningkatkan kebolehpercayaan penyegerakan data; 3. Penambahbaikan pemerhatian pertanyaan termasuk pelaksanaan API statistik, log perlahan berstruktur dan cadangan pengindeksan automatik untuk memudahkan penalaan prestasi; 4 dari segi keselamatan, penyulitan medan multi-penyewa, log audit yang dipertingkatkan, sokongan sifar amanah dan integrasi KMS seperti Hashicorpvault; 5. Fungsi Window Baru, $ UnionWithPipeline Sokongan, $ TOPN dan pengendali lain ditambah ke saluran paip agregasi, dan enjin biasa dioptimumkan untuk RE2 untuk meningkatkan keselamatan; 6. Patch rolling dan segmentasi dinamik dilaksanakan dalam operasi dan penyelenggaraan.

Jul 26, 2025 am 02:45 AM

Rangka kerja agregasi MongoDB dijelaskan

Rangka kerja agregasi MongoDB adalah alat pilihan untuk memproses set data berskala besar dan mengagregatkan, menapis dan membentuk semula. Jawapannya adalah menggunakan saluran paip agregasi untuk membolehkan analisis data yang kompleks. 1. Paip pengagregatan terdiri daripada pelbagai peringkat, setiap peringkat memproses dokumen dan melepasi hasil dalam urutan; 2. Tahap biasa termasuk dokumen penapisan $ perlawanan, agregasi kumpulan kumpulan $, penyortiran sort $, medan semula projek $, $ Pencarian. 3. Sebagai contoh, untuk mengira jumlah jualan setiap kategori, anda mesti terlebih dahulu menapis dan melengkapkan pesanan, kemudian kumpulan dan jumlahnya mengikut kategori, dan akhirnya mengaturnya dalam urutan menurun; 4 Projek $ boleh mengira bidang baru seperti nama yang digabungkan, yang sesuai untuk pemformatan data API; 5. $ Lookup menyokong set silang

Jul 26, 2025 am 01:13 AM

Menyambung dan mengurus pangkalan data MongoDB dengan Python dan Pymongo

Pasang Pymongo: Gunakan pipinstallpymongo; 2. Sambungkan MongoDB: Sambungkan pangkalan data tempatan atau Atlas melalui mongoclient dan menguruskan kelayakan dengan pembolehubah persekitaran; 3. Pangkalan Data dan Koleksi Akses: Pelanggan ['DB'] dan DB ['Koleksi'] untuk membuat atau mengakses sumber; 4. Masukkan data: Gunakan insert_one () atau insert_many () untuk menambah dokumen; 5. Data pertanyaan: Gunakan find_one () dan cari () untuk mencari dengan syarat; 6. Kemas kini dan Padam: Panggil update_one () dan delete_one () untuk mengendalikan data, dan akhirnya ingat untuk menutup sambungan Clie

Jul 26, 2025 am 12:06 AM

mongodb PyMongo

Bagaimanakah pilihan pengagihan data kesan utama shard dan prestasi pertanyaan dalam kelompok sharded?

Pemilihan Shardkey yang tidak betul boleh membawa kepada data condong, penulisan hotspot, dan pertanyaan yang perlahan. Shardkey menentukan bagaimana data diedarkan kepada setiap shard. Sekiranya medan tambahan monotonik seperti ObjectId digunakan, data baru akan tertumpu dalam satu shard, menyebabkan kesesakan sisipan dan beban yang tidak sekata; Semasa menggunakan medan dengan keberatan yang baik seperti user_id atau hash dapat mencapai pengedaran seragam. Prestasi pertanyaan juga bergantung kepada sama ada hits Shardkey. Sekiranya keadaan pertanyaan mengandungi Shardkey, ia boleh melaksanakan Sasaran Sasaran yang cekap, jika tidak, penyiaran semua shard perlu meningkatkan latensi. Sebagai contoh, apabila user_id digunakan sebagai shardkey, pesanan itu cekap dan cekap.

Jul 25, 2025 am 02:17 AM

Pengagihan data kunci serpihan

Apa itu MongoDB?

MongoDB adalah pangkalan data NoSQL yang berorientasikan dokumen. 1. Gunakan dokumen BSON yang fleksibel untuk menyimpan data tanpa struktur jadual tetap yang telah ditetapkan; 2. Menyokong pengubahsuaian dinamik bidang dokumen untuk menyesuaikan diri dengan perubahan struktur data; 3. Menyedari pengembangan mendatar melalui sharding untuk meningkatkan penyimpanan dan prestasi; 4. Menyediakan bahasa pertanyaan yang kaya dan set replikasi yang tinggi, sesuai untuk aplikasi masa nyata, pengurusan kandungan, e-dagang, internet perkara dan senario lain. Ia amat sesuai untuk pembangunan web moden dengan pelbagai data dan perlu diperluas di seluruh pelayan. Ia sering digunakan bersempena dengan Stack Teknologi Mern, sesuai dengan model data objek JavaScript, menjadikan pembangunan lebih semula jadi dan cekap.

Jul 25, 2025 am 02:07 AM

nosql mongodb

Menggunakan mongoDB dengan node.js dan mongoose

Menggunakan mongoose boleh menyediakan skema berstruktur, pengesahan data dan sokongan middleware untuk MongoDB, menjadikan aplikasi Node.js lebih mudah untuk dikekalkan; 2. Pemasangan pertama Express, mongoose, dotenv dan kebergantungan lain, dan sambungkan ke pangkalan data melalui mongoose.connect; 3. Gunakan skema untuk menetapkan jenis medan, peraturan pengesahan dan membolehkan cap waktu apabila menentukan model pengguna; 4. Buat contoh melalui baru dalam laluan dan hubungi data simpan, dan gunakan Cari untuk mendapatkan semua pengguna; 5. Gunakan middleware pra/pos untuk melaksanakan logik sebelum dan selepas menyimpan, tambahkan kaedah contoh dan pembantu pertanyaan untuk meningkatkan kebolehbacaan; 6. Buat pengguna dan artikel melalui ref

Jul 25, 2025 am 12:37 AM

node.js mongodb