NoSQL | Redis.Memcache.MongoDB特点.区别以及应用场景 2017-12-12 康哥 码神联盟 本篇文章主要介绍Nosql的一些东西,以及Nosql中比较火的三个数据库Redis.Memcache.MongoDB特点.区别以及应用场景. Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql,这个概念早起就有人提出,在09年的时候比较火.Nosql指的是非关系型数据库,而我们常用的都是关系型数据库.就像我们常用的mysql,oralce.sqlserver等一样,这…

运行场景-命令行运行场景 by:授客 QQ:1033553122 1 相对路径与绝对路径 在场景中为脚本指定一个相对位置,可以是相对于当前场景目录或lr安装目录. 当你运行一个场景,场景自动从这个相对位置复制脚本到运行脚本的load gernerator上的临时目录.这允许负载生成器本地访问脚本而不是通过网络访问脚本. 指定一个相对于当前场景目录的相对路径.在脚本路径开头键入以下符号.: 例如,如果当前场景位于F:\scenarios,为了指明脚本user1位于F:\scenarios\scri…

所谓场景操作,包括初始化用户组.启动用户组各用户以及停止虚拟用户的全过程.依据设置不同,执行过程中可以最多有5类操作,分别是启动用户组(start group).初始化(Initialize).启动虚拟用户(start vuser).持续运行(Duration)和停止虚拟用户(stop vusers).测试工程师可以对虚拟用户数量,以及用户从0增长到指定数值所经历的变化规律进行设置. 1.设置场景开始运行的时间 2.设置场景的执行方式 场景的执行方式可以通过Schedule by(启动模式)和R…

做了一天多的工作终于把此功能搞定了,实际上添加新场景花费不了多少时间,时间主要花在切换到另一个场景的实现上,主要原因是编译时出现了一个错误,百思不得其解,后来经过查资料不断摸索才知道自己问题的所在,改正了错误编译通过,实现了我想要的结果,看着那个场景切换的自由和切换过程中各种特效的绚丽,看在眼里,乐在心里. 下面开始我的探索之路: 首先新建一个场景,其实你可以参考HelloWorld场景建立自己的场景,当然你在新的场景里实现的功能由你自己来定,下面贴上我的新建场景代码: SecondScene.…

1.mongodb介绍 MongoDB (名称来自"humongous") 是一个可扩展的高性能,开源,模式自由,面向文档的数据库.它使用C++编写.MongoDB特点: a.面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据. b.动态查询:mongo支持丰富的查询表达方式,查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中的内嵌的对象及数组. c.完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组.mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划. d.查询监视:mongo包含一个…

对于只有SQL背景的人来说,想要深入研究NoSQL似乎是一个艰巨的任务,MySQL与MongoDB都是开源常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL数据库.它们各有优点,关键看用在什么地方. 什么情况下,MongoDB是最好的选择? 很多人认为MongoDB难以置信的强大,是一个可扩展,界面交互友好的数据库解决方案.当开发人员需要负责管理数据库环境时,MongoDB是一个不错的选择.起码在小型企业和初创公司,是这样.Mon…

CCNode有三个方法,使用CCDirector的replaceScene方法替换场景时,每个节点都会调用这三个方法: onEnter与onExit方法在改变场景过程中的特定时刻被调用,这取决于是否使用CCTransitionScene. onEnterTransitionDidFinish方法在替换结束时调用. 必须总是调用这些方法的超类实现来避免难输入问题和内存泄漏. 01 -(void) onEnter  02 {  03     CCLOG(@"%@: %@", NSStrin…

场景设置: 1.设置界面 2.全局设置. A:初始化: B:启动用户: C:…

1.非分片字段查询 Mycat中的路由结果是通过分片字段和分片方法来确定的.例如下图中的一个Mycat分库方案: 根据 tt_waybill 表的 id 字段来进行分片 分片方法为 id 值取 3 的模,根据模值确定在DB1,DB2,DB3中的某个分片 如果查询条件中有 id 字段的情况还好,查询将会落到某个具体的分片.例如: MySQL>select * from tt_waybill where id = 12330; 此时Mycat会计算路由结果 12330 % 3 = 0 –> DB1…

1.组场景常用于回归 ,可以设置成一个脚本后多久运行下一个脚本: Real-world Schedule和Basic schedule的区别:根据官方文档,这两种模式下,场景中的每个虚拟用户组(可看成是每个脚本)都会按照它们自己的Run-Time settings中的设置运行.区别在于可模拟的操作不一样: Schedule by:Scenario Basic Schedule:可以定义每次运行多少用户,场景持续运行多久 Real-world Schedule:同Basic schedule,除此…

1．背景:(1)典型用户:吴昭[主要]  尤迅[次要] 王丛[次要] 佑豪[次要](2)用户的需求/迫切需要解决的问题a．吴昭:经常在校园各个地方各个时间段,丢失物品需要寻找.b．吴昭:偶尔浏览一下最近同学们丢失的物品看看是否有认识的丢失物品,希望不要出现太久以前的信息. c.尤迅:从不丢三落四,拾金不昧,为了方便联系失主常常在该网站发布拾到的物品信息,希望能够按照时间/地点查看信息. d.王丛:没什么事就喜欢随便逛逛,也不做破坏网站的坏事,无害公民. e.佑豪:偶尔忘记密码,需要重新确认消息以…

概述 通过选择需要运行的脚本,分配运行脚本的负载生成器,在脚本中分配Vuser来建立手工场景 手工场景就是自行设置虚拟用户的变化,主要是通过设计用户的添加和减少过程,来模拟真实的用户请求模型,完成负载的生成. 1  手工场景模式: Vuser group mode.在该模式中,为每个脚本都分配一个虚拟用户组,并为每个虚拟用户组分配一个Vuser数量.默认的,同一个组中的所有vuser都在同一负载生成器上运行同一个脚本,如下图 可以为同一个组中的不同用户分配不同的脚本.负载生成器,如下图 通常,每…

先c1和c2并行消费生产者产生的数据,然后c3再消费该数据 我们来使用代码实现:我们可以使用Disruptor实例来实现,也可以不用产生Disruptor实例,直接调用RingBuffer的api来实现,不清楚看上一节使用的api函数workpool和BatchEventProcess来辅助实现消费者 上面需要使用的场景很复杂,只能使用Disruptor实例来实现线程通信,简单场景就直接使用RingBuffer就可以了 我们来看下程序的代码: 案例一: package bhz.generate2…

导读:用MongoDB去存储非关系型的数据,是一个比较正确的选择.但是,如果只是用MongoDB,那么也会出现一些问题.MongoDB,尤其使用的最佳场景,更多的时候,需要结合关系型数据库共同解决问题.本篇博客,则介绍一下MongoDb在运用过程中可能出现的问题. 一.出现的问题 首先,我们先来简单看一下MongoDB的存储结构图(以电视节目为例): 那么以传统的关系型数据库存储,这将要建立好几张表,但如果用非关系型,则是: <span style="font-family:KaiTi_G…

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务,这时NoSQL凭借易扩展.大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟. 目前大家基本认同将NoSQL数据库分为四大类:键值存储数据库,文档型数据库,列存储数据库和图形数据库,其中每一种类型的数据库都能够解决关系型数据不能解决的问题.在实际应用中,NoSQL数据库的分…

MySQL是关系型数据库 优势: 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长. 缺点: 在海量数据处理的时候效率会显著变慢. Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库 文档是mongoDB中数据的基本单元,类似关系数据库的行,多个键值对有序地放置在一起便是文档,语法有点类似javascript面向对象的查询语言,它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库.…

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用. 数据处理:数据是存储在硬盘上的,只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中,将数据存储在物…

最近对数据库比较感兴趣,于是就去研究了下部分相关热门的数据库. MySQL 关系型数据库. 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长. 缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢. Mongodb 非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库.先解释一下文档的数据库,即可以存放xml.json.bson类型系那个的数据.这些数据具备自述性(self-describing),呈…

一.MySQL 关系型数据库. 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长. 缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢. 二.Mongodb 非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库.先解释一下文档的数据库,即可以存放xml.json.bson类型系那个的数据.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=>valu…

引用:http://blog.csdn.net/adparking/article/details/38727911 MongoDB的应用场景在网上搜索了下,很少介绍关于传统的信息化应用中如何使用MongoDB数据库方面的内容,比较多的还是介绍日志的采集和存储,小文件的分布式存储,类似互联网微博应用的数据存储等方面的内容.在这里思考下传统企业信息化系统中的应用可行性. 首先对于NoSQL数据库,在数据库建模上需要重点考虑,彻底放弃传统的关系型数据库建模方法,如果将传统的关系型数据库表原封不动的映…

转载自:http://blog.csdn.net/adparking/article/details/38727911 MongoDB的应用场景在网上搜索了下,很少介绍关于传统的信息化应用中如何使用MongoDB数据库方面的内容,比较多的还是介绍日志的采集和存储,小文件的分布式存储,类似互联网微博应用的数据存储等方面的内容.在这里思考下传统企业信息化系统中的应用可行性. 首先对于NoSQL数据库,在数据库建模上需要重点考虑,彻底放弃传统的关系型数据库建模方法,如果将传统的关系型数据库表原封不动的…

一.MySQL 关系型数据库. 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长. 缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢. 二.Mongodb 非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库.先解释一下文档的数据库,即可以存放xml.json.bson类型系那个的数据.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=>valu…

MySQL是关系型数据库. 优势: 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长. 缺点: 在海量数据处理的时候效率会显著变慢. Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库.文档是mongoDB中数据的基本单元,类似关系数据库的行,多个键值对有序地放置在一起便是文档,语法有点类似javascript面向对象的查询语言,它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库.…

1.背景 Redis的出现确实大大地提高系统大并发能力支撑的可能性,转眼间Redis的最新版本已经是3.X版本了,但我们的系统依然继续跑着2.8,并很好地支撑着我们当前每天5亿访问量的应用系统.想当年Redis的单点单线程特性无法满足我们日益壮大的系统,只能硬着头皮把Redis"集群化"负载.且这套"集群化"方案良好地运行至今.虽难度不高,胜在简单和实用.无论简单还是很简单,记录这种经历是一件非常有趣的事情. 2.问题 系统访问量日益倍增,当前的Redis单点服务确…

RabbitMQ是一个消息代理,从“生产者”接收消息并传递消息至“消费者”,期间可根据规则路由.缓存.持久化消息.“生产者”也即message发送者以下简称P,相对应的“消费者”乃message接收者以下简称C,message通过queue由P到C,queue存在于RabbitMQ,可存储尽可能多的message,多个P可向同一queue发送message,多个C可从同一个queue接收message. 应用场景1-“Hello Word” 一个P向queue发送一个message,一个C从该q…

场景实例化(续) 要点 场景实例化带来很多便利的用法,总体来说有: 将场景细分,更便于管理 相对于某些引擎中的Prefab组件更灵活,并且在许多方面更强大 是一种设计更复杂的游戏流程甚至UI的方式 这是一种设计语言 场景实例化真正强悍的地方就在于它是以一种卓越的设计语言的机制运行的.这一点使得Godot区别于其它引擎,并有很大的不同.Godot整个引擎从底层开始都是围绕着这个概念进行设计的. 在使用Godot制作游戏时,建议把MVC或ER图这样的设计模式先抛开一边,而开始用更自然的方式思考游戏:…

场景实例化(Instancing) 原理阐述 创建一个场景并将节点扔到里面对于小项目是适用的,但随着项目不断发展,用到越来越多的节点,整个项目很快就会演化成难以管理的状态. 为了解决这个问题,Godot允许一个项目分割成多个场景.这一点与其它游戏引擎的方式实际上有很大的不同,所以不要跳过这节的内容,仔细看. 要点: 场景是树状组织的节点集合,有且仅有一个根节点. Godot中可以创建一个场景并将其保存到硬盘中,同时,可以创建多个场景并按需单纯存储. 然后,编辑已有场景或新场景时,其它场景可以被实…

场景的内容讲解到今天算是暂时划上一个句号了,接下来为大家讲解的是AI部分(大型AI),如果有兴趣的朋友不妨持续关注这些文章,大家一起学习和进步.动态场景和副本是场景中特殊的类型,副本在这里想必已经是无人不知无人不晓的,那么动态场景又是什么样的呢? 游戏截图 副本(管理器) 1.初始化(init) 副本管理器数据初始化. 2.数据选择(select scene) 根据传入的数据获得副本的创建者,并判断副本创建者关联的场景数据是否正确,再根据场景类型加入到副本场景节点列表中. 3.放入场景节点(pu…

多线程在随着cpu发展应用的是越来越多,游戏场景因为其在服务器所占的数据量与逻辑复杂度的原因必须依赖于它.为什么场景要采用多线程?场景的线程是怎样的?场景的线程又是如何创建的?场景的线程又是怎样管理的?在这里同时对可以指正错误的朋友们说声谢谢,虽然是小错误,也希望大家能够勇于纠正这些错误. 游戏截图 采用理由 上面的两张截图分别在不同的场景,试想一下如果一个线程只能先处理其中一张图的数据,后果会怎么样? 单线程往往需要等待,就好像我们到银行窗口办理业务的时候,以前的时候很多网点只有一个窗口,所以…

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