前景描述: 在10.235的内网3台虚拟机上部署了mongodb的副本集,同网段中的虚拟机上部署的Springboot工程可正常访问.spring配置文件: data: mongodb: uri: mongodb://iot:iot@10.235.10.10:27017,10.235.10.11:27018,10.235.10.12:27019/db 后来由于某些原因,数据库需要放到网闸后面,应用通过网闸访问. 网闸配置信息如下: 网闸 mongo 172.255.254.23:27017 10

本章主要讲什么(一句话)?   <项目实战:基于Angular2+Mongodb+Node技术实现的多用户博客系统教程(2)> -- 基于MongoDB的MyBlog数据库知识技术储备(上) 一.前言 在开始正式讲解本系统前,我们可能需要给大家准备一些基本知识的储备,本节我们将会给大家快速的补充一下本系统必须的MongoDB部分的知识点,具体包括以下内容: 了解什么是MongoDB以及MongoDB的特性 掌握MongoDB最常见的用法 二.认识非关系型数据库MongoDB 2.1.Mongo

此文已由作者温正湖授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. MongoDB sharding cluster(分片集群)是MongoDB提供的数据在线水平扩展方案,包括Router(mongos).Shard和Config Server三种组件,分别提供查询服务.分片服务和配置服务三种功能,其中Config Server 存储分片集群的元数据,元数据保存在config和admin两个数据库中,mongos 是业务/Driver访问分片集群的入口,节点本身不保存数据

首先介绍下主要需求,很简单,就是要在医院his系统内嵌公司的平台,实现内网直接访问外网 这是院方给我提供的网闸相关配置,105是医院内网的服务器,120是外网的服务器,中间通过网闸配置的几个端口实现互通 首先我们需要用windos的netsh命令增加一条端口转发规则 172.16.20.105的10002端口转发到172.16.21.27的10003端口 然后我们在27服务器上的10003端口启动sso服务以供调用,调用之后返回 然后需要在27上做一个nginx代理以实现对外网的访问 最后我们在

1.数据库用户需要的权限 grant select any dictionary to coss; grant alter any procedure to coss; grant create trigger to coss; 2.每张表都需要单独的配置 3.如果使用RAC,配置的连接信息必须使用数据库实地址 4.每张表必须有主键 5.配置完成后数据是实时同步的 6.数据同步的方式是增量同步 7.数据的同步方向可以是单向的,也可以是双向的 8.重装数据库后,会影响已经配置好的网闸

本文由马蜂窝技术团队电商交易基础平台研发工程师"Anti Walker"原创分享. 一.引言 即时通讯(IM)功能对于电商平台来说非常重要,特别是旅游电商. 从商品复杂性来看,一个旅游商品可能会包括用户在未来一段时间的衣.食.住.行等方方面面.从消费金额来看,往往单次消费额度较大.对目的地的陌生.在行程中可能的问题,这些因素使用户在购买前.中.后都存在和商家沟通的强烈需求.可以说,一个好用的 IM 可以在一定程度上对企业电商业务的 GMV 起到促进作用. 本文我们将结合马蜂窝旅游电商I

一.Sharding分片技术 1.分片概述 当数据量比较大的时候,我们需要把数分片运行在不同的机器中,以降低CPU.内存和Io的压力,Sharding就是数据库分片技术. MongoDB分片技术类似MySQL的水平切分和垂直切分,数据库主要由俩种方式做Sharding:垂直扩展和横向切分. 垂直扩展的方式就是进行集群扩展,添加更多的CPU,内存,磁盘空间等. 横向切分则是通过数据分片的方式,通过集群统一提供服务: 二.MongoDB分片架构原理 (1)MongoDB的Sharding架构 其中,

目前在做雅酷网 ,雅酷卡是雅酷时空公司的产品,我个人感觉用雅酷卡消费还是比较实惠的,而雅酷卡的特色便是雅酷健身卡,很多站长成天的趴电脑上,可以考虑办一张这样的卡,在周末的时候去健身中心活动活动,还是比较不错的选择. 雅酷网是在dedecms的基础上开发的,虽然dedecms的文章系统比较棒,但是我们还需要一个商户的模型,而且对于数据处理方面,需求量比较大,于是我们对dedecms的数据库做了一些优化,尤其是对主表dede_archives做了分表,然后继续开发了一套关键词词库系统,商户自动采集系

8天学通MongoDB——第六天 分片技术   在mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,跟sql server的表分区类似,我们知道当数据量达到T级别的时候,我们的磁盘,内存 就吃不消了,针对这样的场景我们该如何应对. 一:分片 mongodb采用将集合进行拆分,然后将拆分的数据均摊到几个片上的一种解决方案. 下面我对这张图解释一下: 人脸:       代表客户端,客户端肯定说,你数据库分片不分片跟我没关系,我叫你干啥就干啥,没什么好商量的. mongos: 首先我们要了解”片键“的

一.引言 即时通讯(IM)功能对于电商平台来说非常重要,特别是旅游电商. 从商品复杂性来看,一个旅游商品可能会包括用户在未来一段时间的衣.食.住.行等方方面面.从消费金额来看,往往单次消费额度较大.对目的地的陌生.在行程中可能的问题,这些因素使用户在购买前.中.后都存在和商家沟通的强烈需求.可以说,一个好用的 IM 可以在一定程度上对企业电商业务的 GMV 起到促进作用. 本文我们将结合马蜂窝旅游电商IM系统的发展历程,单独介绍基于Go重构分布式IM系统过程中的实践和总结(本文相当于<从游击队到

MongoDB Sharding Cluster 分片集群 规划:10个实例:38017-38026 (1)configserver:3台构成的复制集(1主两从,不支持arbiter)38018-38020(复制集名字configsvr) (2)shard节点: sh1:38021-23    (1主两从,其中一个节点为arbiter,复制集名字sh1)sh2:38024-26    (1主两从,其中一个节点为arbiter,复制集名字sh2) 配置过程            shard复制集配

1.叉树的先序遍历序列和后序遍历序列正好相反,则该二叉树满足的条件是(D) A.空或只有一个结点 B.高度等于其结点数 C.该二叉树是完全二叉树 D.所有结点无右孩子 应该是二叉树的每个结点都只有一个(左或右)子树时,先序和和后序正好相反 2.假设X是这样的自然数,X能被4整除或者X的个位数是3,那么在3000以内(小于1000),求这样的X的累加之和.(1575900) #include "stdafx.h" #include #include #include #include &

创建项目 scrapy startproject zhaoping 创建爬虫 cd zhaoping scrapy genspider hr zhaopingwang.com 目录结构 items.py title = scrapy.Field() position = scrapy.Field() publish_date = scrapy.Field() pipelines.py from pymongo import MongoClient mongoclient = MongoClien

[摘要]当今已进入大数据时代,特别是大规模互联网web2.0应用不断发展及云计算所需要的海量存储和海量计算发展,传统的关系型数据库已无法满足这方面的需求.随着NoSQL数据库的不断发展和成熟,可以较好地解决海量存储和海量计算方面的应用需求.本文重点描述作为NoSQL之一MongoDB数据库在海量数据存储方面的应用. 1  引言NoSQL,全称是“Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库.这类数据库主要有这些特点:非关系型的.分布式.开源的.水平可扩展的.原始目的是为了大规模web应用,

最近用vue2做了一个微信商城项目,因为做的比较仓促,所以一边写一下整个流程,一边稍做优化. 项目github地址:https://github.com/seven9115/vue-fullstack 所用技术栈:Express+Mongoose(MongoDB)+Vue2. 运行环境:node.js 后台框架:express.js 数据库:Mongoose.js (MongoDB) 前端脚手架:vue-cli 用户认证:JSON WEB TOKEN 所用插件:vue-scroller/touc

背景:查阅了一下MongoDB的相关文档,发现中文文档还是比较少的,工作中需要用到MongoDB,而这本<MongoDB最佳实践>是很好的选择,所以就把这本手册翻译了一下,其中生涩的专业用语是参考MongoDB中文官网进行翻译,校对的时间比较少,难免会有不合理的地方,恳请大家指正. 简介 MongoDB是一款为广泛的现代应用程序设计的高性能.可扩展.分布式数据库系统.MongoDB可用于不同规模大小的组织,为那些对系统低延迟.高吞吐量以及可持续性有很高要求的应用提供稳定关键的服务. 尽管Mon

MongoDB的内部构造<MongoDB The Definitive Guide> MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍,而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了<MongoDB TheDefinitive Guide>的影印版,还没来得及看,本文原作者将其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍如下,值得一看. 今天下载了<MongoDB The Definitive Guide>电子版,浏览了里面的内容,还是挺丰富的.

传智-玄痛(传智播客北京校区C/C++学院技术指导老师) MongoDB的起源 几年前 10gen 公司做了 SaaS 方面的研发,由于公司一个 MongoDB 产品存储接口的易用性,用户评价很好,公司開始全力开发 MongoDB.也因此10gen 公司改名为 MongoDB. MongoDB的应用  MongoDB 适用于站点数据.游戏数据.缓存.高伸缩性等场景. 眼下.百度.阿里.快的打车.京东.赶集网.360.CERN等众多公司纷纷部署MongoDB. MongoDB的特点 在 Web2.

MongoDB入门实践 简单介绍MongoDB,包括MongoDB的使用场景.和MySQL的对比.安装部署.Java客户端访问及总结 MongoDB? 我们遵循需求驱动技术的原则,通过一个场景来引入MongoDB,在现行业务需求下考虑下面三个问题: 为什么要使用MongoDB? MongoDB是一个什么样的产品? 它能做什么? Situation(场景) 以公司站点报告业务场景(当前其实已换成hdfs): 业务流程 从Server获取站点日志: 日志分析后入MySQL库(8~9个字段,日期和多个

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