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oracle -数据库管理学习篇数据库管理1.查看我们常规将用户表空间放置位置select name from v$datafile;

Python结合Apache Spark与Kafka构建高性能实时大数据分析平台设计与实践分享：沈阳互联网广告实时投放落地经验随着互联网广告业务发展，实时大数据分析成为广告精准投放和效果监控的重要基础设施。传统批处理系统难以满足秒级广告数据分析和实时反馈的需求。本文结合作者在沈阳广告技术公司实践经验，分享 Python + Apache Spark + Kafka 构建高性能实时大数据分析平台的架构设计、流处理、并发优化和容错策略，为大规模实时数据分析提供可落地参考。

mongodb根据索引IXSCAN 查询记录流程MongoDB 中，索引的叶子节点不存储数据。普通索引的叶子节点不直接存储完整的文档数据，而是存储：例如，对name字段创建单字段索引后，索引的叶子节点会存储类似{"age": 30}和对应的 Record ID，通过 Record ID 才能找到30的完整文档（包含name、address等其他字段）。

20岁30年经验的码农

MongoDB NoSQL 数据库实践文档随着互联网的快速发展，传统的关系型数据库在处理大规模、高并发、非结构化数据时遇到了挑战。NoSQL数据库应运而生，它们提供了更灵活的数据模型、更好的扩展性和更高的性能，适用于现代Web应用、大数据分析、物联网等场景。

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「腾讯云NoSQL」技术之 MongoDB 篇:MongoDB 存储引擎备份性能70%提升内幕揭秘在非结构化数据爆炸式增长的今天，MongoDB 凭借其灵活的文档模型与分布式集群架构成为游戏行业高并发场景的首选数据库。然而，在大文档场景，oplog 的备份和回档长期存在效率瓶颈——传统备份方式需全量拷贝数据目录，导致资源浪费。基于以上业务痛点，腾讯云 NoSQL 与内核团队深入解析 WiredTiger 存储引擎原理，新增 exclude_target 功能，通过智能识别并跳过冗余的无用 oplog.wt 文件，实现备份耗时、存储成本及网络带宽的70%缩减，为游戏、电商等高并发场景提供更高效的运维支持

从零到NoSQL：一个动手的MongoDB教程（无需安装！）你是否曾经想亲手作NoSQL，但又不想处理本地安装、环境变量或错误带来的麻烦？npm在本指南中，我们将用MongoDB Atlas从零到功能齐全的数据库，只需几分钟。我们将在你的浏览器内创建集群、插入数据并执行高级查询。

分布式系统架构：SQL&NoSQL1970年代Edgar Codd提出关系模型，SQL数据库凭借严格的ACID事务特性、强大的查询能力和成熟的生态系统，长期占据着数据存储领域的主导地位。然而，进入21世纪后，随着Google、Facebook、Amazon等互联网巨头面临前所未有的数据挑战，NoSQL概念于1998年由Carl Strozz首次提出，并在2009年后迎来爆发式发展。

数字化转型中AI与云计算的深度融合：行业应用与未来前景在当今快速发展的技术环境中，数字化转型已经成为企业提升竞争力的关键战略。尤其是在全球范围内，云计算和人工智能（AI）的发展正在重塑各行业的业务模式和创新方式。云计算提供了灵活的计算和存储资源，而AI则在数据分析、自动化决策等方面展现出巨大的潜力。本文将探讨云计算与人工智能的深度融合对数字化转型的推动作用，以及它们在不同行业的应用前景。

人工智能与机器学习：开启智能化未来的大门人工智能（AI）和机器学习（ML）是当前科技领域最为热门的话题之一。随着计算能力的提升和大数据技术的发展，AI和ML已经从实验室中的概念逐步走向实际应用，正在重新定义我们生活和工作的方式。从智能助手到自动驾驶，再到医疗诊断和金融分析，人工智能和机器学习正在推动着各行各业的深刻变革。本文将探讨人工智能和机器学习的基本概念、应用领域、发展趋势及面临的挑战。

5G技术在工业互联网中的应用与挑战随着5G技术的广泛应用，工业互联网（IIoT）正迎来前所未有的发展机遇。5G技术通过其高速率、低延迟、大连接数等优势，极大地推动了工业自动化、智能制造、数字化转型等领域的发展。本文将深入探讨5G技术在工业互联网中的应用场景、带来的优势以及面临的挑战。

大数据-156 Apache Druid+Kafka 实时分析实战：JSON 拉平摄取与 SQL 指标全流程假设我们在构建一个用户行为分析系统，通过 Kafka 采集用户点击日志，并通过 Druid 实时分析用户行为。

Java-170 Neo4j 事务、索引与约束实战：语法、并发陷阱与速修清单为了确保数据操作的安全性和一致性，Neo4j 采用了严格的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务模型。以下是其事务特性的详细说明：

大数据-155 Apache Druid 存储与查询架构实战：Segment/Chunk/Roll-up/Bitmap 一文讲清Druid中的数据存储采用分层逻辑结构，主要包含以下几个层次：通过这种分层存储结构，Druid能够高效处理大规模时间序列数据，同时保持良好的查询性能。

Java-171 Neo4j 备份与恢复 + 预热与执行计划实战在对 Neo4j 进行备份、还原、迁移的时候，需要先停止服务执行结果如下所示:数据备份到文件备份完毕如下：

Java-172 Neo4j 访问方式实战：嵌入式 vs 服务器（含 Java 示例与踩坑）嵌入式 Neo4j 数据库是将数据库引擎直接嵌入到应用程序中的运行模式，无需单独的服务器进程。这种模式通过指定数据库文件存储路径（如 data/graph.db）以编程方式直接访问数据库文件系统。

TG：@yunlaoda360 云老大

谷歌云数据库服务概览：关系型与 NoSQL 的多元选择与应用场景解析目录1. Cloud SQL：传统关系型数据库的托管之选2. Cloud Spanner：全球分布式的强一致性王者

Java-168 Neo4j CQL 实战：WHERE、DELETE/DETACH、SET、排序与分页简单 WHERE 子句用于对节点或关系的属性进行基本筛选，语法如下：示例应用场景：复杂 WHERE 子句允许使用布尔运算符组合多个条件，语法如下：

大数据-153 Apache Druid 实时接入 Kafka：从摄取到查询的完整实战Apache Druid 从 Kafka 中获取数据并进行分析的流程通常分为以下几个步骤：Kafka 数据流的接入： Druid 通过 Kafka Indexing Service 直接从 Kafka 中摄取实时流数据。Kafka 是一个高吞吐量的消息队列，适合处理大量实时数据。Druid 会订阅 Kafka 的 topic，每当新数据到达时，它会自动从 Kafka 中读取数据。

Java-173 Neo4j + Spring Boot 实战：从 Driver 到 Repository 的整合与踩坑从下到上可以分成六层：职责：核心点：Spring Data Neo4j 不自己去写驱动，而是完全构建在 Java Driver 之上，所有访问最终都会落到这里。