目录1、MongoDB用户与权限管理 1.1、常用权限 1.2、创建管理用户 1.2.1、切换数据库 1.2.2、查看用户 1.2.3、创建用户 1.2.4、重启服务 1.2.5、身份认证 1.3、创建普通用户 1.3.1、管理员登录数据库 1.3.2、创建数据库 1.3.3、创建用户 1.3.4、身份认证 1.4、更新用户 1.
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2024-06-02 16:12:03
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文档管理系列技术文章一、PB级文件存储的需求案例大中型研究机构（科研院所）获取、积累的科研资料与数据，类型多，数量大，对安全性有一定的要求。这些资料与数据，往往得到几百T，甚至PB级别。如何有效利用这些资料提高研究效率，是领导者需要考虑的问题。 基本的需求有： （1）能存储PB级别的文件； （2）能全文检索； （3）能进行数据筛选； 然而这些研究机构又面临着诸多实际困难与问题： （1）科研预算有限
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2023-06-28 12:25:19
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对于我之前的关于Mongodb的插入速度的问题，有网友jasbling2提出了质疑。 http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=20726500&id=4981629 这么导入70000多行，平均每秒才800多个插入，我用你这种方式导入也很慢，但是我用php的mongo驱动插入就可以达到每秒4w到5w的插入
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2024-08-25 12:58:07
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近日，汇集云创存储领先研发智慧的PB级cStor云存储系统产品问世。该系统是全球第一款超低功耗PB云存储系统，是国内最早实现并保持领先的云存储系统。
随着云计算的发展，各种云存储可以说是“满天飞”。而究其原因就是云存储在降低IT总体成本的同时，给企业带来了更多的便利性和安全性。而此款PB级云存储系统的推出，将更加的降低能耗。 cStor云存储系统不
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2024-01-07 18:26:18
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Pb中的常用的数据类型1. Boolean 布尔型，取值 True/False ,在赋值的时候可以直接使用：Boolean lb_HaveRows
lb_HaveRows = True
lb_HaveRows = False
lb_HaveRows = 1 = 1 // 这时lb_HaveRows就等 表达式的值 ，1 = 1这个表达式为真，那么这里lb_HaveRows=True
lb_Hav
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2023-12-27 13:59:51
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曾经在收集数据的项目中，用过mongodb的数据存储，但是当数据很大的时候，还是比较的吃力。很可能当时的应用水平不高，也可以是当时的服务器不是很强。 所以这次能力比以前高点了，然后服务器比以前也高端了很多，好嘞 ~再测试下。（更多的是单机测试，没有用复制分片的测试 ～）！相比较MySQL，MongoDB数据库更适合那些读作业较重的任务模型。MongoDB能充分利用机器的内存资源。如果机器的内存资源
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2024-03-10 20:14:14
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千万及以上数据量级数据库查询优化分治法优化分片分区分库、分表表优化表结构优化垂直切分水平切分索引查询语句优化精确查询条件limit与skip 本文是基于MongoDB撰写，但思维适用所有数据库 对于百万数据，无论是mysql还是其他数据库，都能较轻松的查询出想要的数据。但千万级甚至更多时查询就开始费劲了，那么除了硬件的限制，在软件方面也应该对大数据量查询进行特殊处理，而不能简单的直找。分治法优化
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2023-08-26 13:59:25
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背景每个动作都会生产一条动态数据，如今已经生成了一千多万条数据，而且正以每天好几万的速度迅速增长，频繁的读写导致 RDS 数据库实例压力非常大，该库还有核心业务的数据，为了避免对核心数据的影响，决定将其分出来。结合其业务特点，决定使用 MongDB，那么第一个问题就是如何同步这些数据了。方案一 CDC不能停止服务，还不能影响业务，所以选择通过 SQL Server 的 CDC 功能进行同步，先不用
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2024-04-15 14:38:15
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# MongoDB 单表亿级别数据查询耗时
## 1. 简介
在大数据时代，数据量庞大的情况下，如何高效地查询数据成为了一个挑战。MongoDB 是一个非常流行的 NoSQL 数据库，但在处理亿级别数据时，查询耗时成为了一个问题。本文将介绍 MongoDB 单表亿级别数据查询耗时的原因及优化方法。
## 2. 原因分析
在 MongoDB 中，当数据量达到亿级别时，查询耗时可能会增加的原因
原创
2024-03-10 04:42:05
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1.两种查询引擎查询速度（myIsam 引擎 ）
InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。
MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。
注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作有些不同，InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键)，加上w
译者续：本文会持续更新。MLlib 是spark 机器学习的库，它的目标是使机器学习算法能更容易上手。这个库包含通用学习算法和工具集，包括：分类，回归，聚类，协同过滤，降维，以及深层优化策略和上层管道API（pipeline）. 分为两个包：1 spark.mllib 包含基于RDD的原始API 2 spark.ml 包含上层操作DataFrame 的API， 可以构造机器学习管道，&n
# MySQL的PB级别详解
在数据库管理中，“PB”通常是指“petabyte”，而在MySQL中，数据的存储和管理经过不同层级的优化和配置，可以达到PB级别的容量。本文将探讨如何在MySQL中实现这一目标，并提供相关的代码示例。
## 数据库设计
在处理PB级别的数据时，合理的数据库设计显得尤为重要。通常，我们需要考虑以下几个方面：
1. **数据表设计：** 数据表需要进行合理的规范
原创
2024-10-09 06:24:36
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# 在 MySQL 中高效计数千万级别的数据
在处理大型数据库时，尤其是当数据量达到千万级别的时候，简单地使用 `COUNT(*)` 来统计表中的行数可能会导致性能问题。本文将详细介绍如何有效地在 MySQL 中实现大规模数据的计数。我们将分步解析整个过程，并通过表格和代码示例帮助理解。
## 整体流程概述
首先，我们来看下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述
引用
在数据库运维过程中，优化 SQL 是 DBA 团队的日常任务。例行 SQL 优化，不仅可以提高程序性能，还能减低线上故障的概率。
目前常用的 SQL 优化方式包括但不限于：业务层优化、SQL 逻辑优化、索引优化等。其中索引优化通常通过调整索引或新增索引从而达到 SQL 优化的目的。索引优化往往可以在短时间内产生非常巨大的效果。 --- 来自美团技术团队 SQL
# Redis读取千万级别数据
## 介绍
Redis是一种高性能的内存数据库，它支持持久化，可用作数据库、缓存和消息中间件。本文将介绍如何在Redis中读取千万级别的数据，并给出相应的代码示例。
## 连接Redis
要读取Redis中的数据，首先需要建立与Redis服务器的连接。可以使用Redis的Python客户端包`redis-py`来进行连接。在代码中，首先导入`redis`模块，然
原创
2023-12-04 05:18:43
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偏好是无法度量的。相比其他的机器学习算法，推荐引擎的输出更直观，更容易理解。接下来三章主要讲述Spark中主要的机器学习算法。其中一章围绕推荐引擎展开，主要介绍音乐推荐。在随后的章节中我们先介绍Spark和MLib的实际应用，接着介绍一些机器学习的基本思想。3.1 数据集用户和艺术家的关系是通过其他行动隐含提现出来的，例如播放歌曲或专辑，而不是通过显式的评分或者点赞得到的。这被称为隐式反馈数据。现
海量订单系统微服务开发订单系统是电商平台中一个非常重要的组成部分，而且它还是一个具有巨大流量和高并发访问的系统，与订单相关的服务涉及库存、支付、物流等。在设计订单系统时，我们选择使用支持海量数据的NoSQL 数据库MongoDB，配合使用反应式的Spring Data MongoDB，实现高并发设计。本章实例项目代码可从本书源代码中下载，在IDEA 中检出，或通过页面直接下载使用。检出后请获取分支
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2023-08-22 08:47:02
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# 如何实现Java下载百万级别数据
## 引言
在大数据时代，下载和处理大量数据已经成为开发者的常见任务。本文将教会刚入行的小白如何使用Java实现下载百万级别数据的功能。我们将通过一系列步骤来完成这个任务，并提供相应的代码示例和解释。
## 整体流程
以下是整个下载百万级别数据的流程，我们将使用表格进行展示。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 构建URL对
原创
2024-02-05 08:44:24
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# Java 同步百万级别数据
在现代软件开发中，处理大规模数据是一个常见的挑战。尤其在Java中，如何高效同步百万级的数据至关重要。这篇文章将介绍Java中的同步机制，并以代码示例演示如何处理百万级别的数据同步。
## 数据同步的重要性
数据同步指的是将不同系统或数据库中的数据保持一致的过程。对于大规模数据，优化同步的效率和准确性是关键。在多线程环境中，数据同步也能防止竞争条件和数据不一致
# 如何实现百万级别数据导入MySQL
在今天的工作中，数据导入是开发者的重要技能之一。特别是当需要处理百万级的数据时，如何高效地将数据导入MySQL显得尤为关键。下面我将教你如何实现这一过程，提供清晰的步骤和必要的代码示例，帮助你快速上手。
## 流程概述
在进行数据导入之前，我们需要了解整个过程的基本步骤。下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 05:51:32
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