件夹组织。尽管不同文档可以被组织在一起或者分成一组，但相互之间可能具有完全不同的字段。 MongoDB 和 CouchDB 等一些文档类型存储还提供了类似 SQL 语言的查询语句来实现复杂查询。DynamoDB

server 非关系型数据库 ：特点是面向对象或者集合的 NoSql数据库    ：MongoDB(特点是面向文档) 2NF： 是对记录的唯一性约束，要求记录有唯一标识，即实体的唯一性

dis Protocol。 NoSQL来了一茬又一茬，从HBase到Cassandra到MongoDB，解决的是数据的扩展性问题，通过裁剪业务的存储和查询的模型来在CAP上平衡。但是几乎还是都丢掉

数据库，比如: Redis, Hbase, Memcache(其实严格讲不是nosql), Mongodb, Cassandra。从讲座看美团网应该是有专职的Redis DBA。所以作为业务开发人员不

len获取慢查询日志个数 每次彩集使用slowlog get 1024 获取所慢查询，并转存储到其他地方，如MongoDB或MySQL等，方便排查问题；并分析当前慢查询日志最长耗时微秒数。 然后使用slowlog r

JavaScript技术栈，从前端到后端再到数据库，统一为React+ES6、NodeJS和MongoDB。 坦白说，我没有强烈的语言倾向性。 数据集的选型 我们还有一个最初的技术选型，后来被认为是失败的选择。

能会有明显提升。 如果这个时候有同学仍然饥渴难耐，那么你可以尝试 不可变数据结构 (用过mongodb的同学应该懂)。 组件在更新前，React会执行componentWillUpdate()

ema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 R

左侧的客户或者订单更新事件，则会触发更新客户订单物化视图数据集。这里可以使用文档数据库（例如MongoDB）来实现客户订单视图，为每个用户存储一个文档。而上图右侧的客户订单视图查询服务负责响应对客户以

调比较谨慎的。对运维团队也是个挑战，比如 RDS。我们内部数据库也千奇百怪，有 MySQL、MongoDB。你让习惯了敲命令行写脚本的运维变成程序员，我们内部反过来叫 OpsDev，这个难度要远超过

Cassandra )，HBase是基于列式存储的分布式数据库集群系统 Document( MongoDb ) Graph( Neo4J )，最庞大、最复杂的Graph模型是人的关系，理论上用图描

同时也弥补了关系型数据库某方面不足，渐渐大多数公司已经将部分业务数据库存放到NoSQL中，如MongoDB、HBase等。数据存储方面采用分布式文件系统，如HDFS、GFS等。海量数据计算分析采用Ha

len获取慢查询日志个数 每次彩集使用slowlog get 1024 获取所慢查询，并转存储到其他地方，如MongoDB或MySQL等，方便排查问题；并分析当前慢查询日志最长耗时微秒数。 然后使用slowlog r

总的来说，我们对Go语言是比较满意的，将会继续在关键的系统服务中使用。 2、Postgres 在使用了一段时间的MongoDB后，我们希望在关键业务中采用有严格schema检查的关系型数据库。 Postgres是一个成熟

端哦。linenoise 是一款优秀的命令行编辑库，被广泛的运用在各种DB上，如Redis、MongoDB，这里不详细讨论。客户端写入流程分为以下几步： 1、linenoise等待接受用户输入

oop HDFS）、分布式SQL数据库（MySQL）、分布式 NoSQL数据库（Redis、MongoDB、HBase）、分布式消息队列（Apache Kafka）、分布式搜索引擎（Apache Solr）

的memcache代理。 其中在MySQL分片上耗时很多。虽然在纽约本地非常热，但并没有使用MongoDB，他们认为MySQL的可扩展性足够了。 Gearman用于会长期运行无需人工干预的工作。 可用

ema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 R

数据库中：关系型数据库（Oracle、MySQL和Postgres）或者新兴的分布式数据库（MongoDB、Cassandra和Couchbase），这些数据可能不容易理解为事件或者事件流。 但实

ema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 R