将图片存入mongodb,和将其存入本地文件夹之间有什么性能方面的不同？
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最贴合关系数据库的。 他支持较为松散的数据结构，是类似json的bson格式，所以对于相对复杂的数据类型也能够进行存储。 Mongo最大的特点是他能够支持强大的语言查询，包括其语法相似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，同时还支持对数据建立索引。
来自： 社区问答将图片存入mongodb,和本地文件夹在性能方面有什么区别吗？
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，在非关系数据库中有着功能最丰富，最像关系数据库的优点。 他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，所以可以存储比较复杂的数据类型。 Mongo最大的特点就是能够支持强大的查询语言，其语法更多类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，同时还支持对数据建立索引。
来自： 社区问答常用的分布式事务解决方案介绍有多少种？
关于分布式事务，工程领域主要讨论的是强一致性和最终一致性的解决方案。典型方案包括： 两阶段提交（2PC, Two-phase Commit）方案 eBay 事件队列方案 TCC 补偿模式 缓存数据最终一致性 一、一致性理论 分布式事务的目的是保障分库数据一致性，而跨库事务会遇到各种不可控制的问题，如个别节点永久性宕机，像单机事务一样的ACID是无法奢望的。另外，业界著名的CAP理论也告诉我们，对分
来自： 社区问答大数据应用除了在体育项目中，还有哪些切身感受得到的应用案例？
根据揭秘德国队夺冠背后的“第十二人”的内容，德国足协与SAP公司合作，定制名为“Match In-sights”的足球解决方案，用以迅速收集、处理分析球员和球队的技术数据，基于“数字和事实”优化球队配置，提升球队作战能力，并通过分析对手技术数据，找到在世界杯比赛中的“制胜”方式。 这是大数据研究和应用在足球领域取得的实质性成功。但目前来说，这仅仅是世界杯上的成功，是特例。除世界杯之外，在联赛当中，
来自： 社区问答大数据可以应用到那些领域？
一直觉得大数据是一个很虚的概念，不知道到底有啥用？ 大数据应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 天气预测应用案例： 典型的案例即天气预测。各类气象指征瞬时发生，以典型的“高频复杂”的形式出现，给各类分析人员提供了大量的可参考数据，从这其中借用建模工具分析提取有效指标，是一种典型的“大数据”应用。 金融行业交易应用案例: 各类金融期货数据，每秒钟因一个
来自： 社区问答云数据库和云存储有什么区别呢？
程来直接管理，包括表空间，表结构以及数据存储的方式，是有规则的。 3. 这两个之间其实也有一些关联，数据库中的数据最终还是要落到实际的存储设备上，而这个存储设备即可以是本地的硬盘，也可以是由云存储提供的
来自： 社区问答Android 应用有哪些常见，常被利用的安全漏洞？
Android应用会遇到各种各样的漏洞，如何从细节上了解各种安全隐患，积极采取适当的防御措施便变得尤为重要。为了让大家对Android漏洞有一个非常全面的认识，网易云易盾资深安全工程师徐从祥为大家详细解读九大常见的Android漏洞，供各位参考。 第一大类：Android Manifest配置相关的风险或漏洞 程序可被任意调试 风险详情：安卓应用apk配置文件Android Manifest.xm
来自： 社区问答如何设置redis一秒钟持久化一次？
此外，我还讨论过较为常见的基于服务器的数据存储，比如MongoDB和CouchDB。每个数据存储都有其优势和劣势，特别是当应用于特定领域时。本期的Java开发2.0关注的是Redis，一种轻量级键值对数据存储。多数NoSQL实现本质上都是键值对，但是Redis支持非常丰富的值集，其中包括字符串、列表、集以及散列。因此，Redis通常被称为数据结构服务器。Redis也以异常快速而闻名，这使得它成
来自： 社区问答如何防止 Android 应用被二次打包？
防止二次打包一般会用到如下几种手段:1. Java 代码中加入签名校验(直接修改smali文件绕过)2. NDK 中加入签名校验(ida查看直接hex修改就可以绕过)3. 利用二次打包工具本身的缺陷阻止打包(manifest 欺骗，图片修改后缀等等)以上方式其实都挺容易绕过去的，希望能和大家一起从技术层面上来探讨如何防止二次打包(使用梆梆等加固服务不在讨论范围，但讨论其原理还是非常欢迎的～～)&n
来自： 社区问答大数据方面核心技术有哪些？
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。 [图片] 一、数据采集与预处理 对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的
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