## saltstack 学习记录配置文件$ cat /etc/salt/master.d/10-master.confuser: root
interface: 127.0.0.1
ipv6: False
worker_threads: 10
hash_type: sha256
log_level_logfile: debug
log_level: info
default_top: base
cli_summary: false
state_output: changes$ cat /etc/salt/master.d/20-git.offfileserver_backend:
- git#gitfs_remotes:
# - http://salt-master:r60JgZsSqR0FvXjowL8c@127.0.2.1:80/saltstack/state....
GridFS简介 mongoDB的文档以BSON格式存储，支持二进制的数据类型，当我们把二进制格式的数据直接保存到mongoDB的文档中。但是当文件太大时，例如图片和视频等文件，每个文档的长度是有限的，于是mongoDb会提供了一种处理大文件的规范--GridFS。GridFS实现原理 在GridFS数据库中，默认使用fs.chunks 和fs.files来存储文件，其中fs.files集合存放文件的信息，fs.chunks存放文件的数据,一个fs.files集合中的一条记录内容如下，...
一.MI流程指示结构 二.产品型号树结构(即盲埋孔板型号结构) 三.MI流程指示UI 小结：1.MI流程指示使用的表非常之多(30多张表)，存储的数据分散到各个表中,而NOSQL 一个产品型号一条记录，对MI流程的数据完整性整体操作掌握的更好， 2.保证并发最高，SQL数据库读写，而NOSQL数据库是只读库，当MI流程指示状态上网后，数据定时从SQL数据库向NOSQL数据库同步。 3.从NOSQL的JSON查看，每个值都副带字段名，当是数...
摘 要： Redis+MySQL+MongoDB技术架构实现了本项目中大数据存储和实时云计算的需求。使用MongoDB切片的水平动态添加，可在不中断平台业务系统的同时保障扩容后的查询速度和云计算效能；依据切片键索引分片，位于各切片独立进行计算，使大数据下的实时分析成为现实。对于高频访问的数据放在了Redis中，有效地降低磁盘I/O，使业务系统响应更为敏捷，满足了高并发下应用服务的高呑吐要求。 关键词： 移动位置服务SaaS；Redis；Mon...
本篇导航：简介MongoDB基础知识安装基本数据类型CRUD操作其它存储库之mysql 一、简介MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库1、易用性MongoDB是一个面向文档（document-oriented）的数据库，而不是关系型数据库。不采用关系型主要是为了获得更好得扩展性。当然还有一些其他好处，与关系数据库相比，面向文档的数据库不再有“行“（row）的概念取而代之的是更为灵活的“文档”（document）模型。通过在文档中嵌入文档和...
MongoDB 存储图片等文件有两种方式（该文章针对的是已经可以使用MONGODB整合Spring的用户）1.使用MongoTemplate/*** 存储文件 * @param collectionName 集合名 * @param file 文件 * @param fileid 文件id * @param companyid 文件的公司id * @param filename 文件名称*/public void SaveFile(String collectionName, File file, String fileid, String companyid, String filename) {try {DB db = mongoTemplate.getDb();// 存储f...
MongoDB分片存储的集群架构实现如果需要存储大量数据，或者系统的读写吞吐量很大的时候，单个server就很难满足需求了。这个时候我们可以使用MongoDB的分片机制来解决这些问题。
分片的基本概念
分片（sharding）是一种水平扩展（horizontal scaling）的方式，把一个大的数据集分散到多个片服务器上，所有的片服务器将组成一个逻辑上的数据库来存储这个大的数据集。分片对用户（应用层）是透明的，用户不会知道数据很被存放到哪个片...
1.开发伊始根据源码中RequestHandler类中发现__init__函数中会调用自身initialize函数，此函数中为pass，即可以围绕initialize开发一系列的组件2.开发实现通过继承实现接口initialize的重写3.具体代码与实现过程1）接口class SessionInterface(object):def initialize(self):self.session = Session(self)super(SessionInterface, self).initialize()2）sessionclass Session(object):def__init__(self, headler):self.random_str ...
问题细化一下：1.我觉得MongoDB很像文本缓存，作用很像，你觉得我的观点正确么？2.为什么人们优先使用MongoDB存储数据而不用文本或者memcache呢？3.MongoDB它的最佳应用场景真的是数据仓库么？它的未来在哪里？回复内容：问题细化一下：1.我觉得MongoDB很像文本缓存，作用很像，你觉得我的观点正确么？2.为什么人们优先使用MongoDB存储数据而不用文本或者memcache呢？3.MongoDB它的最佳应用场景真的是数据仓库么？它的未来在哪里？...
我需要使用spring @Cacheable注解来缓存对MongoDB的调用：public interface SiteRepository extends PagingAndSortingRepository<Site, String>{@CacheableList<Site> findByStatus(Site.Status status);
}不幸的是,使用@Cacheable注释接口中的任何方法都会导致以下异常：Nov 22, 2014 7:11:06 PM org.apache.catalina.core.ApplicationContextlog SEVERE: StandardWrapper.Throwableorg.springframework.beans.factory.BeanCreati...
一、安装准备 服务器：Red Hat Enterprise Linux Server release 5.6 (Tikanga) java运行环境：jdk1.6 ruby运行环境：ruby 1.9.2 graylog2-server：https://github.com/downloads/Graylog2/graylog2-server/graylog2-server-0.9.5.tar.gz graylog2-web-inter一、安装准备
服务器：Red Hat Enterprise Linux Server release 5.6 (Tikanga)
java运行环境：jdk1.6
ruby运行环境：ruby 1.9.2
graylog2-server：https://github.com/down...
，比如100G，这样mongodb会按照LRU算法来复用空间，不用惦记着删日志可以支持一般的查询条件和聚集，并且提供Javascript Shell，这样可以让有志于自己分析数据的PM自学编写统计脚本，最终让RD摆脱这样的工作虽然培养RD的产品意识是好的，但统计产品使用数据这样的事情，确确实实让RD提不起兴趣，以前部门曾有过一个产品，从各产品线抓取数据然后记录在数据库并提供报表展示，但总的来说灵活性很低，一来双方要定接口，二来统计的事...
因为我们要对在线用户进行统计，所以需要查询session数量，redis好像没有这个功能，所以想把session存储到mongodb中，但不知道性能怎样，应该比不上redis，而且我也想把日志保存到mongodb，这样可以很容易查询系统错误，以及对用户行为分析，对于100万用户的网站，用mongodb存储session和日志有什么需要注意的地方或者有更好的方案吗？回复内容：因为我们要对在线用户进行统计，所以需要查询session数量，redis好像没有这个功能，所...
最简单存储这些日志的方法是，将每行日志存储在一个单独的文档里，每行日志在MongoDB里类似
{_id: ObjectId(‘4f442120eb03305789000000‘),line: ‘127.0.0.1 - frank [10/Oct/2000:13:55:36 -0700] "GET /apache_pb.gif HTTP/1.0" 200 2326 "[http://www.example.com/start.html](http://www.example.com/start.html)" "Mozilla/4.08 [en] (Win98; I ;Nav)"‘
}上述模式虽然能解决日志存储的问题，但使得这些数据分析起来比较麻烦...
1、为什么 MongoDB 使用B-树，而不是B+树
MongoDB 是一种 nosql，也存储在磁盘上，被设计用在数据模型简单，性能要求高的场合。性能要求高，我们看B-树与B+树的区别：
B+树内节点不存储数据，所有 data 存储在叶节点导致查询时间复杂度固定为 log n。
而B-树查询时间复杂度不固定，与 key 在树中的位置有关，最好为O(1)
我们说过，尽可能少的磁盘 IO 是提高性能的有效手段。MongoDB 是聚合型数据库，而B-树恰好 key 和 data 域聚合...
