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赵渝强老师

【赵渝强老师】MongoDB的数据类型作为文档型NoSQL数据库的典型代表，MongoDB提供了丰富的数据类型，主要有：ObjectId、String、Boolean、Number、Arrays、Object、Null、Timestamp和Date。下面通过具体的示例来演示其中主要的数据类型以及它们的作用。

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Redis 双写一致性：旁路缓存、延迟双删、读写锁、异步通知本文的思维导图如下：所谓双写一致性，就是当我们修改了数据库的数据，同时也要更新缓存的数据，作到缓存与数据库的数据保持一致。

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全新redis8.0在centos7.5的安装下载链接：https://download.redis.io/releases/windows 下载链接：https://github.com/redis-windows/redis-windows/releases

腾讯云数据库

「腾讯云NoSQL」技术之Redis篇:Redis主从复制机制的原理与演进路线Redis 是一个高性能的内存键值数据库，常用于缓存、分布式锁、会话存储以及排行榜等高并发场景，凭借极快的读写速度和丰富的数据结构（如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等）在互联网业务中被广泛采用。随着业务规模的扩大，单节点 Redis 很难同时兼顾性能与可靠性，这就催生了对数据冗余与高可用的需求。为了解决单点故障、提升读吞吐能力并支持数据迁移，Redis 提供了主从复制（Replication）机制：通过将主节点的数据异步复制到一个或多个从节点，实现读写分离和多副本容灾。本文将系统地剖析 Redis 主

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NoSQL 与 Redis非结构化、半结构化数据存储横向扩展能力强无需固定表结构高并发读写性能好Redis 的作用：高频访问 → 读缓存

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）。

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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：