# InfluxDB vs MongoDB 优劣对比
## 一、流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白 ->> 经验丰富的开发者: 请求帮助比较InfluxDB和MongoDB
经验丰富的开发者 -->> 小白: 回答问题并指导比较流程
```
## 二、比较步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Influ
原创
2024-06-29 04:33:41
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# MongoDB的优劣势实现流程
本文将介绍如何使用代码实现对MongoDB的优劣势进行评估，并向刚入行的小白详细解释每一步需要做什么。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[连接MongoDB]
B --> C[插入数据]
C --> D[查询数据]
D --> E[更新数据]
E --> F[删除数
原创
2023-08-17 14:39:37
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[MongoDB]MongoDB的优缺点及与关系型数据库的比较 参考：介绍：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。特点：高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：Ø 面向集合存储，易存储对象类型的数据Ø 模式自由Ø 支持动态查询Ø 支持完全索引，包含内部对象Ø&
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2023-08-09 12:30:57
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总结一下mongodb、redis、memcache三者的区别：mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。和memcached更为接近的是Redis。它们都是内存型数据库，数据保存在内存中，通过tcp直接存取，优势是速度快，并发高，缺点是数据类型有限，查询功能不强，一般用作缓存。1.性能Redis和m
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2023-06-18 14:47:18
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众所周知，MongoDB是一款十分优秀的schema-less文档数据库。 DB-Engines 数据库排行榜上一直稳坐前5，曾一度在2013、2014被评为年度数据库，是文档数据库中当之无愧的带头大哥。MySQL最近几年发展十分迅猛，5.7版本开始支持JSON，可以将MySQL用作文档存储。但是这项功能最初的时候其实并不好用，基本还是按照SQL的方式来使用JSON。比如这种：SELEC
OpenSSL1. SSH、OpenSSH、SSL、OpenSSL关系及区别2. SSH介绍2.1 概念2.2 SSH的主要功能2.3 示例讲解2.4 ssh和sshd的区别2.5 ssh连接类型使用密码进行连接使用公钥进行连接3. OpenSSH介绍3.1 概念3.2 OpenSSH程序简介3.3 OpenSSH 包含的组件1. ssh2. scp3. sftp4. sshd5. ssh-ke
PostgreSQL与MySQL优劣对比1、PostgreSQL相对于MySQL的优势Pgsql可靠性、数据一致性与完整性最为最高优先级，这点上更符合金融的诉求稳定性极强，比mysql稳定性更好。结合了许多安全存储和扩展最复杂数据工作负载的功能可靠性，灾难恢复 1.预写日志（WAL） 2.复制：异步，同步，逻辑 3.时间点恢复（pitr），主动备用安全性 1.身份验证：GSSAPI, SSPI,
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2023-08-08 10:41:21
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如果mycat所在服务器出现宕机或mycat服务故障，需要有备机提供服务，需要考虑mycat集群。高可用方案使用HAProxy+Keepalived配合两台mycat搭起mycat集群，实现高可用。HAProxy实现了mycat多节点的集群高可用和负载均衡，而HAProxy自身的高可用则可以通过Keepalived来实现。一、准备机器编号角色IP地址机器名1Mycat1192.168.157.13
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2024-09-12 08:58:01
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#概述 InfluxDB是一个用Go语言编写的时间序列数据库，旨在处理高写入和查询负载。它是TICK堆栈的组成部分 。InfluxDB旨在用作涉及大量带时间戳数据的任何用例的后备存储，包括DevOps监控，应用程序指标，物联网传感器数据和实时分析。同时influxdb也是一个开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。类似的数据库有kdb、Graphite、es等influxdb gitnot
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2023-08-25 23:41:34
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# 实现Mysql视图的优劣
## 概述
在Mysql数据库中，视图是一种虚拟表，它是基于 SQL 查询结果的表。视图可以简化复杂查询、提高数据安全性和简化权限管理。但是视图也可能导致性能问题，因此需要谨慎使用。以下是实现Mysql视图的步骤及代码示例。
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建视图 |
| 2 | 查看视图 |
| 3 | 修改视图
原创
2024-03-23 05:50:54
16阅读
一：MongoDB 概述 一、NoSQL 简介 1. 概念：NoSQL(Not Only SQL的缩写)，指的是非关系型数据库，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。用于超大规模数据的存储，数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。 2. 特点 1. 优点：具有高可扩展性、分布式计算、低成本、架构灵活且是半结构化数据，没有复杂的关系等。 2. 缺点：没有标准化、有限的查询
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2023-08-09 12:30:19
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NoSQL，浅谈redis与mongoDB的区别MongoDB和Redis都是NoSQL数据库，采用结构型数据存储，而MySQL、oracle等则属于传统的关系型数据库。NoSQL数据库与关系型数据库的优缺点关系型数据库优点：以完善的关系代数理论为基础,有严格的标准,支持事务ACID四性,借助索引机制可以实现高效的查询。缺点：可扩展性差，无法较好地支持海量数据存储，数据模型过于死板，事务机制影响了
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2023-08-07 22:29:57
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redis、memcahce 比较相似，但与 mongodb 完全不同，几乎没有可比性。 总的来说 redis/memcache 是基于内存的，讲究的是性能，多用作缓存层，比如说存放session。而 mongodb 是面向文档的，存储的是类似JSON的非结构化数据，查询起来非常方便，开发效率高，比较类似传统SQL关系型数据库。 普遍认为redis性能明显好于MemoryCache。所以这里主
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2023-06-18 14:47:06
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# MySQL和SQL优劣势
## 引言
在软件开发和数据管理中，数据库是一个非常重要的概念。数据库可以用于存储和管理数据，提供对数据的高效访问和处理。在数据库领域中，MySQL和SQL是两个非常知名的概念。MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作数据库的标准化语言。
本文将介绍MySQL和SQL的优劣势，并提
原创
2023-08-14 06:45:32
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MongoDB:非关系型数据库，文档型数据库，文档型数据库：可以存放xml，json，bson类型的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。存储方式：虚拟内存+持久化。查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可
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2023-06-18 14:33:56
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Linux和Windows是两个非常流行的操作系统，它们各自有着自己的优势和劣势。在这两个操作系统中，Linux是一个开源操作系统，而Windows是一个商业操作系统。在许多方面，Linux和Windows之间存在相似之处，但它们之间也有一些重要的区别。
首先，让我们来看看Linux的优势。由于Linux是一个开源操作系统，这意味着任何人都可以自由地查看、修改和分发它的源代码。这使得Linux具
原创
2024-05-27 10:47:39
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都是百度回来的结果，原创是谁就不清楚了，个人整理一下，谨以自勉。
因为大部分内容个人未经证实，所以强烈不建议转载！
记住，无图无真相！
容量:
1.String类似不可变的。
2.StringBuilder以及StringBuffer则是可变长度的。
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分类：
你首先要说出，“抽象类是对概念的归纳，接口是对功能的归纳”这层意思。然后再通过空调车的例子来说明。在设计空调车类时，可以有如下两种选择：第一，继承（Extends）现有的“汽车(Bus)”类，完善定义在Bus类的一些方法，并增加“提供空调服务”方法，来实现“空调车（AirConditionedBus）类。第二，通过实现（Implements）现有的提供空调功能的接口，为空调车类引入空调的服务，并在
# Hive和Doris的优劣比较及实现方法
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(开始)
B(了解Hive和Doris)
C(比较Hive和Doris)
D(选择合适的方案)
E(实现方案)
F(结束)
A-->B
B-->C
C-->D
D-->E
E-->F
```
原创
2024-06-17 04:02:09
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一、总概学习opencv和深度学习也有一段时间了，也做了不少笔记，乱七八糟的，很多已经忘了，趁有空，赶紧写写博客，分享给更多的喜欢计算机视觉的同学入门。最主要的是自己回顾一下所学。以下的都是自己的一些理解笔记，未免会出错，有不对的地方，望帮忙指正，一起学习讨论。二、几种目标检测方法的总结（1）传统的基于滑动窗口的目标检测： 使用滑动窗口，对图片进行多次扫描，找出置信度高的区域。也称级别检测，逐步找
