用来解决数据量大的问题 。有一些数据库支持auto sharding，自动分片，例如mongoDB，58同城也用过两年mongoDB，后来发现 auto sharding不太可控 ，不知道什么时候会进行数据迁

server spring: data: mongodb: host: account-mongodb username: user password: ${MONGODB_PASSWORD} database:

Web 应用程序平台 KeystoneJS KeystoneJS，以 Express 和 MongoDB 为基础搭建的 Node.js CMS 和 Web 应用程序平台。 在 Web 应用中创建

inx，PHP-FPM或者是MySQL。 各容器可灵活拆卸更换，比如我想把MySQL换成Mongodb，或者干脆把业务代码搬个家，不会影响到其他容器（仅仅更改相关配置文件） 由于各容器经由官方

js，fibjs具有明显的性能优势，测试案例： web服务对比测试 fibjs VS node.js With Mongodb 前后统一语言 这个优点还是非常诱人的，前端和后端不需要跨语言开发，许多代码库可以共享，更有利于开发人员往全栈方向发展。

2012—2015年在赶集网担任DBA，负责整个数据库团队的建设，主要研究 Mysql、Redis、MongoDB 等技术。 2015—至今在一家图片社交公司，专注于 Redis 的运维和自动化研发工作。

gemfire是比较成熟商业化的内存数据库，现在已经有了开源版本，据说12306就是采用它，缺点是开发文档比较少。 mongodb是开源的比较有影响力的内存数据库，基于类json格式结构数据库，比较靠近关系型数据库，用于统计查询过滤的系统是很好的选择。

我们将今年的100大Java库榜单与去年的结果相比较时，发现比较小的Java库当中出现了名次上的一些变动，Spring受到追捧，而MongoDB跌出了榜单。 然而，如果看一下绝大多数的Java开发人员，就会发现他们在选择GitHub库

JavaScript — 11.9% React — 9.2% Swift — 8.7% MongoDB — 8.1% Arduino / Raspberry Pi — 8.0% C++ —

js这类技术的出现，你现在可以在服务器端写JavaScript代码了，你甚至可以用JavaScript来查询像MongoDB这样的持久性数据存储。 现在开始写面向对象的JS（OO JS），如果你有什么问题或我遗漏了什么，在下面评论出告诉我。

里面，那么所有的控制器再也不用重复的去取用户数据传给视图。 7. 灵活的session托管,支持的管理类型： mongodb,mysql,memcache,redis .当然也可以用系统默认的管理方式.session托管是可选的

EST API接口服务;基于AngularJS编写浏览器端应用，构建交互式网页UI视图;基于MongoDB编写数据存储系统。 jsGen基本原理：客户端浏览器发起访问请求后，NodeJS服务器先响

NoSQL数据库笔谈 ( PDF ) Redis 设计与实现 Redis 命令参考 The Little MongoDB Book The Little Redis Book MySQL MySQL索引背后的数据结构及算法原理

Redis另一个常见用例是作为热数据项作的第二数据存储，大部分的数据被保存在其他的数据库中，比如PostgreSQL或MongoDB。在这些用例中，当数据从主存储移除时，开发者经常会忘记删除Redis中对应的数据。这种存在跨数

当然推荐用这个，楼主也是搞web开发的，但是主要以 （NodeJs｜PHP） ＋（Linux｜MacOSX｜Windows）＋（MongoDB｜Mysql）＋（Nginx｜Apache） 环境为主，所以就放弃了这种方式安装，如果你依然想要这个，那推荐看看这个方案：

的本地副本。此外，所有的电话到服务器数据通信和同步由Meteor提供。（miniMongo是MongoDB API的JavaScript实现。）下面是架构： 7）NativeScript

IO，网络IO等统计信息 多模块监控支持 支持采集Apache, NGINX, MongoDB, MySQL, PostgreSQL, Redis, and ZooKeeper等服务的指标。零依赖，只需要在配置文件中启用即可

Swift 如何与后端交互 之类的之后再慢慢学吧，有数据库之类的我都挺熟悉，SQL 或者 MongoDB。 目录 在这个 app 中，所有 UI 都是用代码创建的，你可以在 100 Days of

NumPy 和 Pandas 往往不能派上用场。这时开发者经常借助于 PostgreSQL，MongoDB，Hadoop，Spark 和磁盘外存储系统（PyTables and BColz）等等。

其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。 2>横向分表 字面意思，就可