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MongoDB账号管理及实践

?本文以此作为入口来谈谈MongoDB的账号管理。 MongoDB作为一个成熟的数据库,像MySQL一样,也提供账号管理,但又跟MySQL不大一样,MongoDB使用基于角色的访问权限控制(Role-B

来自:  社区博客

MongoDB的正确使用姿势

本文来自网易云社区,转载务必请注明出处。 MongoDB是一个非常有前途的数据库,MongoDB官方对自己的定位是通用数据库,其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平,但笔者有个可能不恰当的比较,MongoDB就像N年前的MySQL,随着时间的推移,会变得越来越强大,也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。 首先,MongoDB

来自:  社区博客

MongoDB 的正确使用姿势_数据库_产品文档_帮助与文档-网易云

MongoDB 的正确使用姿势 前言 MongoDB 是一个非常有前途的数据库,MongoDB 官方对自己的定位是通用数据库,其实这个定位跟 MySQL有些像。虽其流行度还远未达到 MySQL 的水平,但有个可能不恰当的比较,MongoDB 就像N年前的 MySQL,随着时间的推移,会变得越来越强大,也会越来越流行。 适用场景 下面结合 MongoDB 的几大特色来谈谈 MongoDB 的适用场

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网易蜂巢(云计算基础服务)MongoDB服务重磅来袭

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是目前最为流行的NoSQL数据库,在2017年1月新鲜出炉的数据库权威排行榜上,MongoDB超越PostgreSQL,重回第四宝座,是前五中唯一的NoSQL数据库,遥遥领先其他NoSQL数据库。 [图片] MongoDB官方调查得出结论:“MongoDB is generally a

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如何实现复制集读写分离_数据库_产品文档_帮助与文档-网易云

MongoDB 复制集如何实现读写分离 MongoDB复制集(Replica Set)通过存储多份数据副本来保证数据的高可靠,通过自动的主备切换机制来保证服务的高可用。但需要注意的时,连接副本集的姿势如果不对,服务高可用将不复存在。 使用前须知 MongoDB复制集里Primary节点是不固定的。当遇到复制集轮转升级、Primary 宕机、网络分区等场景时,复制集可能会选举出一个新

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架构师眼里的高并发架构

曾经,我在面试Java研发实习生时最常听到的一句话就是: 搞Java怎么能不学并发呢? 没错,真的是经过了面试官的无数鄙视,我才知道Java并发编程在Java语言中的重要性。 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等.为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方

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迈入云计算,如何为程序员准备技术路线图?

开发者和程序员准备好转到云了吗?在决定之前,请了解一些你需要考虑的事项。 IT基础设施正在积极地转向云环境。大多数企业已经为迁移到云平台建立了新的愿景。这些积极的变化是由高层管理人员(首席技术官,首席执行官和CDO)推动的,而底层架构师则针对云原生应用程序讨论SaaS,PaaS和微服务。任何一方都会时宜的让开发者跟进新的技术方向。 [图片] 云应用程序具有独特的功能,例如支持分布式体系结构,具有高

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Java程序员你跟架构师的差别在哪里?

一、如何定义架构师 Java架构师,首先要是一个Java程序员,熟练使用各种框架,并知道它们实现的原理。jvm虚拟机原理、调优,懂得jvm能让你写出性能更好的代码;池技术,什么对象池,怎么解决并发量、连接池,线程池。 Java反射技术,写框架必备的技术,但是有严重的性能问题,替代方案Java字节码技术;nio,没什么好说的,值得注意的是”直接内存”的特点,使用场景;java多线程同步异

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数据库不适合Docker及容器化的7大原因

所有的服务都开始了容器化升级,在一切皆容器的主流思想下,无状态的服务采用容器化已经是大势所趋,常常困扰架构师的一个问题是,数据库是否需要容器化? 如果我们观察 2017 年技术行业,容器和 Docker 依然将是最热门的流行语。我们开始在每个领域的 Docker 容器中打包开发的软件。从小型初创公司到巨大的微服务平台都在使用容器技术。从 CI 平台到 Raspberry Pi 。从数据库到…… 数

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网易严选数据平台是如何做到T+0.0104天延迟的

在今年6月份的时候,我们开启了一个“严选数据平台实时离线融合计划”的项目。项目的目标很简单,就是加速严选数据中心数据产出的时效,提升数据中心产出数据的价值。把T+1的延迟改为T+0.0104(也就是15分钟)的延迟,达到业内一流水平。 为什么T+1不够好?当然,显而易见,慢总是不好的。T+1的数据时效更多是用于制作数据报表,事后分析等等时效性依赖不高的场景,无法支撑实时在线分析,在线决策,风控等需

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