nosqlblog的简单介绍
MongoDB,会代表NoSQL,推翻SQL机制吗?
虽然关系数据库已有诸多不便,但以NoSQL目前的发展状况要代替他还为时过早,并且至少从目前来看,他们也各有所长,谁也替代不了谁。SQL语句的方便在许多情况下还是相当实用,SQL数据库软件的强壮程度度也是NoSQL数据库软件目前无法达到的。NoSQL在许多领域,比如高速缓存,高速消息队列方面有着传统关系数据库无法比拟的优势,他们将在今后一些年并驾齐驱,至于未来的方向还得看在实际使用和进一步开发中遇到的问题。这里有一篇译自Redis(一种近年来发展迅速的NoSQL数据库)官方网站的介绍文章,对NoSQL的特性可窥一斑。
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《十五分钟介绍 Redis 数据结构》
python培训需要多久?
零基础参加Python培训班学习,Python全栈开发+人工智能课程培训时间一般是5到6个月!
以下是老男孩教育Python课程内容:
阶段一:Python开发基础
Python开发基础课程内容包括:计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习,b加密\re正则\logging日志模块等,软件开发规范学习,计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二:Python高级级编编程数据库开发
Python高级级编编程数据库开发课程内容包括:面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍,表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三:前端开发
前端开发课程内容包括:HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四:WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括:Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五:爬虫开发
爬虫开发课程内容包括:Requests模块、BeautifulSoup,Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆:抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块:asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheduler、pipeline)、分布式爬虫实战等。
阶段六:全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括:互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七:数据分析
数据分析课程内容包括:金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等,K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析,股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程,金融量化与Python,numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台:优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习,如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台,实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八:人工智能
人工智能课程内容包括:机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九:自动化运维开发
自动化运维开发课程内容包括:设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统,如安全API接口开发与使用,开发支持windows和linux平台的客户端,对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发,真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发,监控多个服务,多种设备,报警机制,基于http+restful架构开发,实现水平扩展,可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十:高并发语言GO开发
高并发语言GO开发课程内容包括:Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、makenew、字符串、go程序调试、slicemap、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
为什么PostgreSQL比MongoDB还快
PostgreSQL9.4带来了全新的NoSQL特性,并且根据EnterpriseDB的测试,其加载,插入和查询的性能都已经几倍于MongoDB了。
虽然我是PG的铁杆粉丝,但是关系数据库背负了ACID的重型装甲,在性能上居然能打败轻装上阵的NoSQL数据库总觉得有点离谱。
所以我在自己的环境里验证了一下EnterpriseDB的测试结果,并且小探一下PG取胜的原因。
1. EnterpriseDB的测试结果
以下是EnterpriseDB的测试结果(数据量为5000万)
(还可以参考这篇译文: )
2. 我的验证结果
测试观点
为了使测试结果更加单纯,我准备单纯比拼CPU消耗(尽量排除IO和网络的干扰),设定以下测试条件。
1)所有数据都要放进内存
2)C/S都跑在同一台单机上
所以,只在单机上进行10万条小数据量的测试。
注)EnterpriseDB的测试环境是32G内存的Amazon Web Services M3.2XLARGE实例,总数据量超过内存了。
测试环境
测试环境为个人PC上的VMware虚拟机
PC
CPU:Intel Core i5-3470 3.2G(4核)
MEM:6GB
SSD:OCZ-VERTEX4 128GB(VMware虚拟机所在磁盘,非系统盘)
OS:Win7
VMware虚拟机
CPU:4核
MEM:1GB
OS:CentOS 6.5
PG:PostgreSQL 9.4.0(shared_buffers = 428MB,其他是默认值)
MG:MongoDB 3.0.2
测试步骤
测试步骤非常简单,可以参考:
但是,在测试前,有些东西要改。
1)把数据量减小到10万
pg_nosql_benchmark-master/pg_nosql_benchmark:
declare -a json_rows=(10000000)
==
declare -a json_rows=(100000)
2)修改mongo的一处脚本(注)
pg_nosql_benchmark-master/lib/mongo_func_lib.sh:
collectionsize="$(echo ${output}|awk -F"," '{print $5}'|cut -d":" -f2)"
==
collectionsize="$(echo ${output}|awk -F"," '{print $6}'|cut -d":" -f2)"
注)pg_nosql_benchmark原来是基于MongoDB 2.6设计的,MongoDB 3.0的db.json_tables.stats()输出可能变了,所以这边要修改一下。
NoSQL和MySQL的区别大吗?
即非关系型数据库和关系型数据库。
MySQL的优点:事务处理—保持数据的一致性;由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上只有一处);可以进行Join等复杂查询
NoSQL的优点:首先它是基于内存的,也就是数据放在内存中,而不是像数据库那样把数据放在磁盘上,而内存的读取速度是磁盘读取速度的几十倍到上百倍,所以NoSQL工具的速度远比数据库读取速度要快得多,满足了高响应的要求。即使NoSQL将数据放在磁盘中,它也是一种半结构化的数据 格式,读取到解析的复杂度远比MySQL要简单,这是因为MySQL存储的是经过结构化、多范式等有复杂规则的数据,还原为内存结构的速度较慢。NoSQL在很大程度上满足了高并发、快速读/和响应的要求,所以它也是Java互联网系统的利器。
简单的扩展:典型例子是Cassandra,由于其架构是类似于经典的P2P,所以能通过轻松地添加新的节点来扩展这个集群;
低廉的成本:这是大多数分布式数据库共有的特点,因为主要都是开源软件,没有昂贵的License成本;
NoSQL的缺点:大多数NoSQL数据库都不支持事务,也不像 SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能,比如BI和报表等; 不提供对SQL的支持
那么该如何选择?
如果规模和性能比24小时的数据一致性更重要,那NoSQL是一个理想的选择 (NoSQL依赖于BASE模型——基本可用、软状态、最终一致性)。
但如果要保证到“始终一致”,尤其是对于机密信息和财务信息,那么MySQL很可能是最优的选择(MySQL依赖于ACID模型——原子性、一致性、独立性和耐久性)。
如果关系数据库在你的应用场景中,完全能够很好的工作,而你又是非常善于使用和维护关系数据库的,那么我觉得你完全没有必要迁移到NoSQL上面,除非你是个喜欢折腾的人。如果你是在金融,电信等以数据为王的关键领域,目前使用的是Oracle数据库来提供高可靠性的,除非遇到特别大的瓶颈,不然也别贸然尝试NoSQL。
然而,在WEB2.0的网站中,关系数据库大部分都出现了瓶颈。在磁盘IO、数据库可扩展上都花费了开发人员相当多的精力来优化,比如做分表分库(database sharding)、主从复制、异构复制等等,然而,这些工作需要的技术能力越来越高,也越来越具有挑战性。如果你正在经历这些场合,那么我觉得你应该尝试一下NoSQL了。
具体问题具体分析
MySQL体积小、速度快、成本低、结构稳定、便于查询,可以保证数据的一致性,但缺乏灵活性。
NoSQL高性能、高扩展、高可用,不用局限于固定的结构,减少了时间和空间上的开销,却又很难保证数据一致性。
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redis和c#cache的区别 博客园
在java项目广泛的使用。它是一个开源的、设计于提高在数据从RDBMS中取出来的高花费、高延迟采取的一种缓存方案。正因为Ehcache具有健壮性(基于java开发)、被认证(具有apache 2.0 license)、充满特色(稍后会详细介绍),所以被用于大型复杂分布式web application的各个节点中。
1. 够快
Ehcache的发行有一段时长了,经过几年的努力和不计其数的性能测试,Ehcache终被设计于large, high concurrency systems.
2. 够简单
开发者提供的接口非常简单明了,从Ehcache的搭建到运用运行仅仅需要的是你宝贵的几分钟。其实很多开发者都不知道自己用在用Ehcache,Ehcache被广泛的运用于其他的开源项目
比如:hibernate
3.够袖珍
关于这点的特性,官方给了一个很可爱的名字small foot print ,一般Ehcache的发布版本不会到2M,V 2.2.3 才 668KB。
4. 够轻量
核心程序仅仅依赖slf4j这一个包,没有之一!
5.好扩展
Ehcache提供了对大数据的内存和硬盘的存储,最近版本允许多实例、保存对象高灵活性、提供LRU、LFU、FIFO淘汰算法,基础属性支持热配置、支持的插件多
6.监听器
缓存管理器监听器 (CacheManagerListener)和 缓存监听器(CacheEvenListener),做一些统计或数据一致性广播挺好用的
如何使用?
够简单就是Ehcache的一大特色,自然用起来just so easy!
redis
redis是在memcache之后编写的,大家经常把这两者做比较,如果说它是个key-value store 的话但是它具有丰富的数据类型,我想暂时把它叫做缓存数据流中心,就像现在物流中心那样,order、package、store、classification、distribute、end。现在还很流行的LAMP PHP架构 不知道和 redis+mysql 或者 redis + mongodb的性能比较(听群里的人说mongodb分片不稳定)。
先说说reidis的特性
1. 支持持久化
redis的本地持久化支持两种方式:RDB和AOF。RDB 在redis.conf配置文件里配置持久化触发器,AOF指的是redis没增加一条记录都会保存到持久化文件中(保存的是这条记录的生成命令),如果不是用redis做DB用的话还会不要开AOF ,数据太庞大了,重启恢复的时候是一个巨大的工程!
2.丰富的数据类型
redis 支持 String 、Lists、sets、sorted sets、hashes 多种数据类型,新浪微博会使用redis做nosql主要也是它具有这些类型,时间排序、职能排序、我的微博、发给我的这些功能List 和 sorted set 的强大操作功能息息相关
3.高性能
这点跟memcache很想象,内存操作的级别是毫秒级的比硬盘操作秒级操作自然高效不少,较少了磁头寻道、数据读取、页面交换这些高开销的操作!这也是NOSQL冒出来的原因吧,应该是高性能
是基于RDBMS的衍生产品,虽然RDBMS也具有缓存结构,但是始终在app层面不是我们想要的那么操控的。
4.replication
redis提供主从复制方案,跟mysql一样增量复制而且复制的实现都很相似,这个复制跟AOF有点类似复制的是新增记录命令,主库新增记录将新增脚本发送给从库,从库根据脚本生成记录,这个过程非常快,就看网络了,一般主从都是在同一个局域网,所以可以说redis的主从近似及时同步,同事它还支持一主多从,动态添加从库,从库数量没有限制。 主从库搭建,我觉得还是采用网状模式,如果使用链式(master-slave-slave-slave-slave·····)如果第一个slave出现宕机重启,首先从master 接收 数据恢复脚本,这个是阻塞的,如果主库数据几TB的情况恢复过程得花上一段时间,在这个过程中其他的slave就无法和主库同步了。
5.更新快
这点好像从我接触到redis到目前为止 已经发了大版本就4个,小版本没算过。redis作者是个非常积极的人,无论是邮件提问还是论坛发帖,他都能及时耐心的为你解答,维护度很高。有人维护的话,让我们用的也省心和放心。目前作者对redis 的主导开发方向是redis的集群方向。
前端开发需要学什么啊?
需要学习如下内容:
1、HTML语言
掌握HTML是网页的核心,是一种制作万维网页面的标准语言,是万维网浏览器使用的一种语言,它消除了不同计算机之间信息交流的障碍。因此,它是网络上应用最为广泛的语言,也是构成网页文档的主要语言,学好HTML是成为Web开发人员的基本条件。
HTML是一种标记语言,能够实现Web页面并在浏览器中显示。HTML5作为HTML的最新版本,引入了多项新技术,大大增强了对于应用的支持能力,使得Web技术不再局限于呈现网页内容。
随着CSS、JavaScript、Flash等技术的发展,Web对于应用的处理能力逐渐增强,用户浏览网页的体验已经有了较大的改善。不过HTML5中的几项新技术实现了质的突破,使得Web技术首次被认为能够接近于本地原生应用技术,开发Web应用真正成为开发者的一个选择。
HTML5可以使开发者的工作大大简化,理论上单次开发就可以在不同平台借助浏览器运行,降低开发的成本,这也是产业界普遍认为HTML5技术的主要优点之一。AppMobi、摩托罗拉、Sencha、Appcelerator等公司均已推出了较为成熟的开发工具,支持HTML5应用的发展。
2、CSS
学好CSS是网页外观的重要一点,CSS可以帮助把网页外观做得更加美观。
3、JavaScript
学习JavaScript的基本语法,以及如何使用JavaScript编程将会提高开发人员的个人技能。
4、操作系统
了解Unix和Linux的基本知识,对于开发人员有益无害。
5、网络服务器
了解Web服务器,包括对Apache的基本配置,htaccess配置技巧的掌握等。
扩展资料
常见前端开发工程师职位职责要求:
(1)使用Div+css并结合Javascript负责产品的前端开发和页面制作。
(2)熟悉W3C标准和各主流浏览器在前端开发中的差异,能熟练运用DIV+CSS,提供针对不同浏览器的前端页面解决方案。移动HTML5的性能和其他优化,为用户呈现最好的界面交互体验和最好的性能。
(3)负责相关产品的需求以及前端程序的实现,提供合理的前端架构。改进和优化开发工具、开发流程、和开发框架。
(4)与产品、后台开发人员保持良好沟通,能快速理解、消化各方需求,并落实为具体的开发工作 ;能独立完成功能页面的设计与代码编写,配合产品团队完成功能页面的需求调研和分析。
(5)了解服务器端的相关工作,在交互体验、产品设计等方面有自己的见解。
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