MongoDB的应用场景及实现原理MongoDB定义：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，最像关系数据库的。在这里我们有必要先简单介绍一下非关系型数据库（NoSQL）关系型数据库与非关系型数据库对比：NoSQL最大的
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2023-08-10 09:17:30
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大数据Hadoop技术在银行的七个应用实例 T |
T 如今，Hadoop几乎存在于各个方面，其通过利用大数据来分析信息和增加竞争力。许多金融机构和公司已经开始使用Hadoop成功地解决问题，即便他们本没有计划这样做。因为如果他们不这样做，就会面临市场份额损失的巨大风险。以下是一些特别有趣和重要的大数据和Hadoop用例。
诈骗侦测（Fraud detection）：诈骗是金融犯罪和
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2023-09-13 23:08:09
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数据库使用索引的技巧和场景1.什么时候使用索引效率会降低？数据表中的行数比较少，无需使用索引。
数据表中的数据重复度比较大，例如性别。2.索引的种类普通索引：普通索引是基础的索引，没有任何约束，主要用于提高查询效率。
唯一索引：唯一索引就是在普通索引的基础上增加了数据唯一性的约束，在
一张数据表里可以有多个唯一索引。
主键索引：主键索引在唯一索引的基础上增加了不为空的约束，
也就是 NOT NUL
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2024-04-17 22:06:00
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AntDB以其高度的数据安全性、可靠性、平滑的数据移植能力、线性的性能提升能力，能够完全适
原创
2023-06-24 07:36:39
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其实我们要知道大数据的实质特性：针对增量中海量的结构化，非结构化，半结构数据，在这种情况下，如何快速反复计算挖掘出高效益的市场数据？带着这个问题渗透到业务中去分析，就知道hadoop需要应用到什么业务场景了！！！如果关系型数据库都能应付的工作还需要hadoop吗？比如1.银行的信用卡业务，当你正在刷卡完一笔消费的那一瞬间，假如在你当天消费基础上再消费满某个额度，你就可以免费获得某种令你非常满意的利
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2024-01-23 23:52:36
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在大数据的发展当中，大数据技术生态的组件，也在不断地拓展开来，而其中的Hive组件，作为Hadoop的数据仓库工具，可以实现对Hadoop集群当中的大规模数据进行相应的数据处理。今天我们的大数据入门分享，就主要来讲讲，Hive应用场景。关于Hive，首先需要明确的一点就是，Hive并非数据库，Hive所提供的数据存储、查询和分析功能，本质上来说，并非传统数据库所提供的存储、查询、分析功能。Hive
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2023-09-01 08:41:27
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摘要本文讨论关系数据库设计相关的一些内容，涉及关系模型，表结构设计等内容，以学生选修课程讲述设计过程，在尽量讲清楚设计要领的前提下，简化设计内容。本文基于MySQL数据库为基础，适合有一定关系型数据库基础的人阅读。实体-关系模型（E-R）首先搞清楚什么是E-R数据模型？它有什么用？E-R模型在将现实世界中事实的含义和相互关联映射到概念模式方面非常有用，因此，许多数据库设计工具都利用了E-R模型的概
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2024-09-27 14:55:26
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# 实现 MySQL 和 MongoDB 数据库的应用场景
在开发项目中，我们常常需要同时使用关系型数据库（如 MySQL）和非关系型数据库（如 MongoDB），以便从不同的数据存储特性中获益。本文将带您了解如何实现这一应用场景。
## 步骤流程
以下是实现 MySQL 和 MongoDB 数据库应用场景的任务流程：
| 步骤 | 描述 |
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1. 用过Redis吗，它使用在哪些地方(使用场景)？Redis是一种内存型数据库，用作数据库，缓存和消息代理。数据结构简单，读写速度快（毫秒级），原子操作。
适用于: 数据高并发读写、海量数据读写、对扩展性要求高的数据 的场景。解决应用服务器的CPU和内存压力；
减少IO的读操作，减轻IO的压力；
关系型数据库的扩展性不强，难以改变表结构。常见应用场景:缓存: 热点数据(读多写少)，减轻数据库压
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2023-09-13 09:35:01
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一，TimesTen应用场景在谈论TimesTen内存数据库应用场景之前，我们先来介绍一下什么是内存数据库，及其工作原理吧。内存数据库，顾名思义就是将数据存放在内存中，并通过内存操作直接完成数据库相关操作。与磁盘相比，数据在内存中的读写速度要高出几个数量级，能够极大地提高应用程序的性能。同时，内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中，重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速
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2024-05-20 20:43:14
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数据库 MySQL优化知识盘点我并不期望成为一个专家级的 DBA，但是，在我优化 MySQL 时，我推崇 80/20 原则，明确说就是通过简单的调整一些配置，你可以压榨出高达 80% 的性能提升。尤其是在服务器资源越来越便宜的当下。没有两个数据库或者应用程序是完全相同的。这里假设我们要调整的数据库是为一个“典型”的 Web 网站服务的，优先考虑的是快速查询、良好的用户体验以及处理大量的
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2023-07-31 22:50:30
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前方高能，前排预警，大量图文！！！ 手机看帖的小伙子请注意你的流量套餐！！！好了，切入正题。在关系型数据库一统天下的时候，有一个意大利人开发出了一种非关系型数据库 Redis，用来解决关系型数据库在面对大流量高并发产生的数据库巨大读写压力，Redis以高效的读写效率闻名，比起memcache, Redis拥有更多的数据类型，在面对复杂的应用场景时，有着更多更合适的类型选择。所以为什么我
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2023-09-15 15:20:07
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Android 常用路径的获取由于历史原因，Android 历史上一些路径并不固定(也和外存设备的变更有关)。没法通过固定的路径访问一些文件，需要通过不同的接口获取路径。一些常用路径如下：路径方法权限描述备注应用内部存储缓存目录context.getCacheDir()无需申请权限内部使用，外部程序无法访问。卸载应用时删除。系统空间不足时可能会删除应用内部存储文件目录context.getFile
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2023-06-27 22:50:17
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关于HBase环境搭建和java操作，请见笔者相关博客。1.概述 HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase的成熟应用归功于Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模存储集群。 Hbase的名字的来源是Hadoop da
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2023-09-04 15:26:22
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一、NoSQL1、概述为了解决高并发、高可扩展、高可用、大数据存储问题而产生的数据库解决方案，就是NoSql数据库。NoSQL，泛指非关系型的数据库，NoSQL即Not-Only SQL，它可以作为关系型数据库的良好补充2、为什么使用NoSQL1 Mysql时代在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应付。在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多。服务器根本没
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2024-01-09 14:29:33
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NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代，虽然RDBMS很优秀，但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型，RDBMS渐渐力不从心，无法应对很多数据库处理任务。NoSQL的四大种类NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代，虽然RDBMS很优秀，但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型，RDBMS渐渐力不从心，无法应对很多数据库处理任
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2023-10-10 20:44:45
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上班之余抽点时间出来写写博文，希望对新接触的朋友有帮助。明天在这里和
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2013-06-22 22:12:00
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Hadoop在淘宝和支付宝的应用从09年开始，用于对海量数据的离线处理，例如对日志的分析，也涉及内容部分，结构化数据等。使用Hadoop主要基于可扩展性的考虑，规模从当初的3-4百节点增长到今天单一集群3000节点以上，2-3个集群，支付宝的集群规模也达700台，使用Hbase，个人消费记录，key-value型。阿里对Hadoop的源码做了如下修改：改进Namenode单点问题增加安全性改善Hb
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2023-07-21 14:21:14
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7.索引索引的定义：MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质:索引是数据结构。通过索引，可以使我们更快地获得我们所需的数据。Eg：原先搜索耗时：0.5s；使用索引后：0.000001s；索引的作用：提高查询速度确保数据的唯一性可以加速表和表之间的连接 , 实现表与表之间的参照完整性使用分组和排序子句进行数据检索时 ,
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2024-03-19 21:54:51
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目录前言哪些排序？快速排序（默认；分区按key排序）归并排序（磁盘文件的归并排序）GroupingComparator 定义分组输出 前言如题：hadoop mapreduce 整个过程中有哪些排序？这是个经典问题，且排序也是在大学学习《数据结构》这门课程中专门的一个章节，也是对排序以及其使用场景的加深源码部分仍然是先学习：hadoop 简单的MapReduce源码分析(源码&流程&am
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2023-09-01 08:49:00
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