# 使用 MongoDB 存储历史数据的指南
在现代应用开发中,存储历史数据是一个常见需求。在这篇文章中,我将告诉你如何使用 MongoDB 来存储历史数据。接下来,我们将通过一系列步骤帮助你理解整个过程。
## 流程概述
我们将按照以下步骤来存储历史数据:
| 步骤 | 描述                                         |
|------|------            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-03 08:14:34
                            
                                109阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
             MySQL学习笔记 安装部分步骤总结: 编译安装MySQL : 1、检查并更新可更新的rpm包 2、关闭防火墙 3、修改hosts 4、检查并删除之前安装的MySQL 5、安装编译代码依赖的包 6、新建组合用户 7、cmake > make >  make install 8、创建目录、修改my.cnf参数、添加链接文件、修改文件夹权限 9、初始化配置 10、启动MySQL            
                
         
            
            
            
            # Android存储历史数据的实现
## 引言
在开发Android应用程序时,我们经常需要保存用户的历史数据,例如用户搜索历史、浏览历史等。Android提供了多种方式来实现数据的存储,本文将介绍其中两种常用的方法:Shared Preferences和SQLite数据库。
## 整体流程
下面是实现存储历史数据的整体流程,可以用表格形式展示:
| 步骤            | 操作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-13 04:27:43
                            
                                109阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            一、文件系统存储计算机刚开始出现的时候,那时候没有硬盘,只有内存,数据不会进行存储,一般只用于科技计算,计算完输出结果后,程序就撤出内存了。后来随着技术发展,有了硬盘、文件,在文件的基础上有了文件系统。文件系统可以满足数据存放和查找的需求。文件系统作为数据库用了一段时间,当数据越来越多、规模越来越大后,数据查找特别麻烦。数据很容易重复(冗余)、占用存储空间多,数据结构化被迫推进。数据库在狭义层面上            
                
         
            
            
            
            前言之前分享了MongoDB的基本命名和视图等信息,本文分享一下MongoDB的数据存储类型,使用方式。基础的MongoDB信息就学习完啦,之后会继续分享MongoDB进阶的一些东西。 MongoDB数据存储格式前言1 文件结构1.2 字段名称2 点符号2.2 嵌入式文件3 文件限制4 文件结构的其他用途完结散花 1 文件结构MongoDB将数据记录存储为BSON文档。BSON是JSON文档的二进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-05-26 16:01:50
                            
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            1:什么是HDFS? 
   HDFS适合做:存储大文件。上G、T甚至P。一次写入,多次读取。并且每次作业都要读取大部分的数据。搭建在普通商业机群上就可以了。虽然会经常宕机,但HDFS有良好的容错机制。HDFS不适合做:实时数据获取。如果有这个需求可以用HBase。很多小文件。因为namenode要存储HDFS的metadata(比如目录的树状结构,每个文件的文件名、ACL、长度、owne            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 程序中历史数据存储架构
在现代软件开发中,历史数据的管理尤为重要,不仅用于数据分析,还能为决策提供支持。本文将探讨程序中历史数据存储架构的基本概念及实现方式,并通过代码示例进行演示。同时,我们还将用甘特图和饼状图来更直观地展示相关内容。
## 1. 什么是历史数据存储架构?
历史数据存储架构是指一个系统如何设计和组织存储历史数据的方式。其主要目标是确保数据的持久性、一致性和可用性。优秀的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一 应用场景描述前面介绍了两种处理Zabbix历史数据的解决办法,但是如果当监控数据继续增长的话是不足以解决问题的。办法一适合在没有做表分区的情况下,只保留一段时间的数据,比如一个月,然后把老的数据删除再使用方法二,这种操作执行时间长。办法二是使用MySQL自带的表分区功能,将history等表按照日期进行分区,然后只保留一段时间的数据。但是即使使用表分区功能定期删除不用的分区数据,也会有瓶颈产生            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            elasticsearch支持存储更长时间的zabbix历史数据,并且查找速度更快            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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             一:开启数据库日志记录(1)在查看数据库是否开启日志记录,默认是OFF,即关闭状态。(可在数据库中执行该查询语句,也可在服务器端执行)show variables like 'log_bin'; (2)开启数据库日志记录功能(在服务器端执行)   首先,查看my.cnf文件路径。find / -name my.cnf     然后,打开my.cnf配置文件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            ## 如何在Linux中删除历史数据
### 简介
在Linux系统中,使用MongoDB数据库存储大量数据是很常见的。然而,有时候我们需要删除一些旧的历史数据以释放存储空间。本文将向你展示如何在Linux系统中使用MongoDB删除历史数据的步骤和相应的代码。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
  A[连接至MongoDB] --> B[选择数据库]
  B -            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Hbase--分布式列存储NOSQL数据库  HBase 本质上是一个数据模型,可以提供快速随机访问海量结构化数据。利用 Hadoop 的文件系统(HDFS)提供的容错能力。它是 Hadoop 的生态系统,使用 HBase 在 HDFS 读取消费/随机访问数据,是 Hadoop 文件系统的一部分。HBase 是一个面向列的数据库,在表中它由行排序。表模式定义只能列族,也就是键值对。一个表有多个列族            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            由于量化策略研究需要用到尽量全的历史数据,包括:股票、外汇、期货、基金等等的分钟、小时、日历史数据,而且数据尽量全,最好能从九几年起。所以我在网上做了较多的搜查以找到可用的数据源。以下分别列出几个方案,并讨论其优缺,最后总结出一条可行的路。 Tushare 数据接口:该接口基本是使用新浪的数据源做一个python的封装。而且目前只针对股票,能获取到日线数据较为完整。分钟线和小时            
                
         
            
            
            
            目录一、binlog日志二、数据恢复: 一、binlog日志1.binlog日志介绍1)binlog也叫归档日志,它属于mysql的server层,所以所有储引擎都可以使用该日志。 2)binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如“给ID=2这一行的c字段加1 ”。 3)binlog是可以追加写入的。“追加写”是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在实际业务中,累计5年的历史业务数据可能比较大,比如可能超过1T的数据,这时可能就会影响业务处理 OLTP的运行效率,一般是将5年以上的数据归档的其他地方,同时从当前业务系统中删除。 有各位哥们对这个过程比较熟悉,ORACLE ERP时什么策略呢? 请高手指点。 DBX archiver的功能就是把历史数据放在另一个数据库中,如果在prod中的查询涉及到历史数据,就会到历史库中取数据,实现对客户的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## Hadoop的实时和历史数据存储
### 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算平台,旨在处理大规模数据集并实现可靠性和高性能。它的核心是Hadoop分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)。Hadoop的存储和处理能力使其成为处理实时和历史数据的理想选择。
### 实时数据存储
实时数据存储通常需要快速的读写能力,以满足实时数据处理和查询的需求。Hadoo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## Python操作HBase存储历史数据
在大数据时代,能够高效地管理和存储历史数据是一项必要的技能。HBase作为一款基于Hadoop的分布式数据库,适合于大规模数据存储和快速读取。因此,借助Python与HBase的结合,可以轻松处理历史数据的存储。
### 实际问题
假设您在开发一个在线销售平台,需要存储客户的历史购买记录。每当客户完成购买时,需要将其交易信息存储到HBase中,以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            读取ExecuteReader 写入SqlBulkCopy 创建归档临时表和非归档临时表 读取源表,按归档日期分别写入归档临时表和非归档临时表,记录首条数据 读取源表(写入期间入库的数据),写入非归档临时表 非归档临时表创建索引、分区 非归档临时表改为源表 Drop源表 读取归档临时表写入指定服务器 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL 中的历史数据管理
在现代数据库系统中,历史数据的管理是一个不可或缺的部分。历史数据是指不再经常改变的数据,但对于业务分析和决策制定依然具有重要价值。MySQL 作为流行的关系数据库管理系统,提供了一些工具和功能来有效管理和查询历史数据。
## 什么是历史数据?
历史数据是系统在特定时间点的状态快照。这些数据可用于各种用途,如审计、趋势分析和报告生成。在许多行业,如金融、电商和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            zabbix监控中在对创建项目时,需要设置两个属性:Historyandtrends(历史数据和趋势数据的保存时间,以天数为单位)如下图所示:历史数据和趋势数据是zabbix存储数据的两种方式,它们都是以天数为单位的。历史数据:zabbix监控到的数据在数据库中保存的天数,过去这个时间便会自动的被zabbix的管理机制删除,所以强烈建议历史数据保存所允许的尽可能小的天数,这样是为了防止数据库负载太            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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