启动命令常用参数选项说明mongod 启动数据库进程 --dbpath 指定数据库的目录 --port 指定数据库的端口,默认是27017 &n
计算机二级access题库 答案在文末1．在Access数据库中，一个关系就是一个【 A】。A)二维表 B)记录C)字段 D)数据库 综合数据2. 设有部门和员工两个实体，每个员工只能属于一个部门，一个部门可以有多名员工，则部门与员工实体之间的联系类型是【B 】。A)多对多 &
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2024-08-22 19:56:52
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首先是配置方案：
环境准备： #启动时需要使用非root用户，所有创建一个chiansun用户：
useradd chiansun
#为hadoop用户添加密码：
echo 123456 | passwd --stdin chiansun
#将chiansun添加到sudoers
echo "chiansun ALL = (root) NOPASSWD:ALL" | tee /etc/su
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2024-09-15 19:18:56
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最近接触到了Mongo数据库，只会简单的写入和读取操作，不过在大部分场景也够用了，这里做下记录。 注：本文基于Python和Robo 3T 对Mongo数据库进行操作一、MongoDB 简介MongoDB中的值存储格式类似于Json对象，多个值组成和，多个集合组成数据库。 MongoDB中存在以下系统数据库：Admin数据库：一个权限数据库，如果创建用户的时候将该用户添加到admin数据库中，那么
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2023-05-22 15:18:24
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## MongoDB 中的 Skip 机制及其影响
MongoDB 是一种广泛使用的 NoSQL 数据库，因其灵活性和高性能而受到开发者的青睐。在 MongoDB 中，`skip()` 和 `limit()` 方法被广泛应用于结果集的分页查询。然而，`skip` 的使用可能会导致性能问题，特别是在处理大型数据集时。本文将深入探讨这一机制，并通过示例代码来说明其具体影响。
### 1. 了解 S
安全2.0版本程序将会支持sharding状态下面的认证模式。与没有分片配置的区别2.0版本以前，分片必须运行在可信任的安全模式，没有明确的安全策略。在当前版本中，shard key一旦选定后就不能再更改了。所有的（不是操作多个）更新、更新插入和插入操作必须包含完整的shard key。这会对使用映射库有些影响，因为此时你无法控制更新操作。$where$where在sharding下面可以使用。但
HBase
0.定义：
HBase存储容量大，一个表可以容纳上亿行、上百万列，可应对超大数据量要求
扩展简单的需求。 Hadoop的无缝集成，让HBase的数据可靠性和海量数据分析
性能（MapReduce）值得期待。
1.用途
1.特别适用于简单数据写入（如“消息类”应用）和海量、结构简单数据的查询
（如“详单类”应用）。特别地，适合稀疏表
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2024-10-14 12:12:37
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为什么单个文档的存储空间会比实际数据要大？每个文档的格式为Bson，单个文档的最大长度不能超过16M每个文档存储的时候是以记录的形式存在，记录的存储空间包括当前记录文档的数据大小和额外的空间，这个额外的空间叫做padding；采用额外空间的目的是为更新的时候导致数据长度的增长使用所有的记录都是顺序存放在磁盘上的，如果某个文档由于更新导致空间大于分配的空间，mongodb会重新分配一个记录空间
# 如何解决 Java Heap Space 读取大数据的 POI 问题
在处理 Excel 文件（尤其是较大的文件）时，使用 Apache POI 库往往会遇到 `java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space` 的错误。这通常是因为 Java 虚拟机（JVM）没有足够的内存来处理数据。下面将为你提供一个详细的流程指导，以帮助你顺利读取大数据的 Exce
文件读写现在的操作系统不允许普通的程序直接进行磁盘操作，所以文件读写请求操作系统打开一个文件对象，然后通过操作系统提供的接口对我们的文件进行读写操作。在python中读写文件十分简单，我们可以使用python内置的open（）函数来打开文件对象。f = open（file，mode，encoding）参数一：file 文件路径mode：模式，读取文件的时候使用“r”，默认“r”encoding：指
一、概述CRUD 操作新增、读取、更新和删除 文件。新增操作创建或插入操作将新文档添加到集合。如果集合当前不存在，则插入操作将创建集合。在MongoDB中，插入操作以单个集合为目标。MongoDB中的所有写操作都是单个文档级别的原子操作。 读取操作读取操作检索文件从收集;即查询集合 文件。MongoDB提供了以下方法来读取文档 一个集合：• db.collection.find()
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2024-05-17 15:31:15
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# MongoDB过大怎么收缩
## 引言
随着数据量的增长，MongoDB的大小可能会变得越来越大，这可能会影响性能和存储空间。因此，当MongoDB数据库变得过大时，我们需要采取一些措施来收缩它，以提高性能并节省存储空间。本文将介绍一些可以用于MongoDB数据库收缩的解决方案，并提供相应的代码示例。
## 方案一：Compact命令
MongoDB提供了一个compact命令，可以用于压
原创
2023-10-01 08:29:37
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引言好久没写文章了，今天回来重操旧业。毕竟现在对后端开发的要求越来越高，大家要做好各种准备。因此，大家有可能遇到如下问题为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树？回答这个问题时，给自己留一条后路，不要把B树喷的一文不值。因为网上有些答案是说，B树不适合做文件存储系统的索引结构。如果按照那种答法，自己就给自己挖了一个坑，很难收场。因此，就有了这篇文章的诞生~正文这里的Mysql指的是Inn
# MongoDB单表过大导致的性能问题及解决方案
在使用MongoDB进行数据存储时，如果单个集合（表）中的文档数量过大，会导致性能下降和查询效率降低的问题。本文将介绍MongoDB单表过大产生的性能问题，并提供一些解决方案。
## 1. 问题背景
在使用MongoDB存储数据时，我们通常会使用多个集合来组织数据。然而，有时候由于设计不当或业务需求导致某个集合中的文档数量过大，超过Mong
原创
2023-10-07 06:49:15
775阅读
# 使用 Kettle 读取 MongoDB 中的 JSON 嵌套数据
在大数据处理和ETL（提取、转换和加载）领域，Apache Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一个强大的工具。作为一种数据集成解决方案，Kettle 可以轻松地从多种数据源读取、转换和加载数据。随着MongoDB等NoSQL数据库的普及，如何从MongoDB中读取JSON嵌套数据已成为许
原创
2024-08-06 04:36:07
129阅读
# Python读取过大文件的方法
## 简介
在开发过程中，我们经常会遇到需要读取大型文件的情况。如果不正确地处理这些大型文件，可能会导致内存溢出或者程序运行缓慢。本文将介绍一种有效的方法，用于读取过大的文件，以避免这些问题的发生。
## 流程概述
下面是读取过大文件的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 打开文件 |
| 步骤二 | 逐行读取
原创
2024-01-22 07:43:58
65阅读
# 如何使用Spark读取大文件
## 一、流程概述
首先，让我们来看一下如何使用Spark读取大文件的流程。下面是一个简单的表格展示了整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的Spark库 |
| 2 | 创建SparkSession |
| 3 | 读取大文件 |
| 4 | 处理文件数据 |
## 二、具体步骤解释
接下来，让我们详
原创
2024-04-18 04:11:34
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# 解决MongoDB存入的base64图片过大读取数据很慢的问题
## 问题描述
在实际开发中，有时候我们会遇到将图片转换为base64格式存储在MongoDB中的情况。然而，当图片过大时，读取数据的速度很慢，这会给应用性能带来影响。那么，如何解决这个问题呢？
## 解决方案
### 1. 存储图片的大小
首先，我们需要考虑是否有必要将图片以base64格式存储在MongoDB中。对于过大的
原创
2024-04-03 05:32:01
354阅读
工作集MongoDB广泛使用RAM来加速数据库操作。在MongoDB中，所有数据都是通过数据的内存表示来读取和操作的。WiredTiger存储引擎通过其内部缓存管理数据，但它也受益于保存在文件系统缓存中的页面。MMAPv1使用内存映射的文件。从内存读取数据以纳秒为单位，从磁盘读取数据以毫秒为单位；从内存读取数据比从磁盘读取数据快10万倍。在正常操作期间访问的数据和索引集称为工作集。最佳实践是在RA
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2023-08-08 07:41:41
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引用《MongoDB管理与开发精要》11.5.2节，谈到读写分离，利用ReplicaSet主从机集群，写主要在高性能的PRIMARY，读则从一般的SECONDARY，用以分担PRIMARY的高强度读写压力。读写分离：即查询和增删改分离，好处是相互不阻塞，增大吞吐量，缺点是同步有延迟（同步一般是异步完成，数据不实时，比如每隔1秒从主同步一次数据到从）数据实时性高的需求不满足
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2023-09-01 15:06:41
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