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MongoDB 源码学习:原子操作 WriteUnitOfWork
学习MongoDB中的原子操作,了解其WriteUnitOfWork、LockState、RecoryUnit几个重要组成部分。学习其乐观锁的设计,高效地完成原子操作的功能。
关于 PHP 启动 MongoDb 找不到指定模块问题
最近有一个小 demo,需要通过 PHP 将用户行为记录储存到 MongoDB,再用 Spark 做协同过滤。由于以前处理跨语言交互是通过消息中间件,这次本地使用 MongoDB 却弄出了几个问题。首先是本地安装了扩展,启动时报找不到模块错误,再个时 PHP 进行的实例化
ES 和 MongoDB:一次别开生面的比较
Elasticsearch(ES)和MongoDB是两个非常知名的NoSQL数据库,但它们的定位和使用场景并不完全相同。本文将从多个角度分析,既然有了ES,为什么还要有MongoDB。
三天吃透 MongoDB 面试八股文
本文已经收录到Github仓库,该仓库包含计算机基础、Java基础、多线程、JVM、数据库、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服务、设计模式、架构、校招社招分享等核心知识点,欢迎star~
MongoDB 源码学习:执行创建 Collection 命令
在上一章了解了catalog、storage的概念之后,这一章会以创建Collection为例子,了解命令在catalog、storage的交互。
MongoDB 写入数据策略
本文将要介绍Mongo的写入策略,在介绍写入策略前,先简单说明MongoDB的Journaling特性。NineData 即将会支持MongoDB、Redis等NoSQL数据库。
MongoDB 源码学习:catalog 与 storage
为了方便的继续往下继续学习MongoDB的源码,这里先了解catalog与storage,因为无论是Command,还是Insert、Update等,最终都是与catalog和storage两个或其中一个交互。
Python 操作 mongodb 库
Python 操作mongodb库(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)
MongoDB 源码学习:Command 的执行与注册
上一篇介绍了CommandOpRunner,接下来会讲一下ExecCommandDatabase的执行流程,以及Command是如何注册到MongoDB中。
MongoDB 源码学习:Mongo 中的 OpRunner
接上一回,mongod在接收到用户的request后,到了ServiceEntryPoint模块(service_entry_point_common.cpp)之后,会根据request的类型创建出不同的OpRunner处理request。那么这个OpRunner是什么?
MongoDB 源码学习:mongod 如何处理请求
通过MongoDB的源码学习,了解更多细节。本篇主要关注MongoDB从接收请求到执行之间的过程(其实就是突然脑抽筋想写点东西)。
活动报名| MongoDB 核心功能及其原理分析
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在互联网应用快速发展的今天,MongoDB 以高性能、可扩展、易部署、易使用,存储数据方便等特性在 NoSQL 领域脱颖而出。MongoDB 为那些对各个存储的容量、性能及系统配置进行的容量评估、数据和字段类型、以及数据校验都有很高要求的应用打造更加稳定可靠、流
Node の MongoDB Driver
现在来说说node怎么连接使用MongoDB,这里主要讲Node.js MongoDB Driver库的使用,这也是官方提供的,并且其实还是很全面的
Node の MongoDB 安装
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
亿级月活全民 K 歌 Feed 业务在腾讯云 MongoDB 中的应用及优化实践
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活动报名 | MongoDB 5.0 时序存储特性介绍
时间序列数据越来越多的出现在物联网、股票交易、信息流、社交媒体等现代核心应用中。随着从批处理到实时的转变系统,时间序列可以有效捕获和分析数据,同时提高运营效率以降低成本和风险。
MongoDB 在腾讯零售优码中的应用
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Flink CDC MongoDB Connector 的实现原理和使用实践
本文整理自 XTransfer 资深 Java 开发工程师、Flink CDC Maintainer 孙家宝在 Flink CDC Meetup 的演讲。
千亿级高并发 MongoDB 集群在某头部金融系统中的应用及性能优化实践 (上)
某头部金融系统采用MongoDB存储重要的金融数据,数据量较大,数据规模约2000亿左右,读写流量较高,峰值突破百万级/每秒。本文分享该千亿级高并发MongoDB集群的踩坑及性能优化实践,通过本文可以了解如下信息: