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《深入学习MongoDB图灵程序设计丛书:深入学习MongoDB》pdf下载在线阅读...
内容简介：《深入学习MongoDB》分两部分，分别对应OReilly公司出版的Scaling MongoDB 50Tips and Tricks for Mongo DB Developers两《深入学习MongoDB》的内容。
本书分两部分，分别来自O’Reilly的《MongoDB扩展技术》与《MongoDB开发技巧50例》两书。
链接： https：//pan.baidu.com/s/18PH6Y1e3Im-ItDVidI0Inw 提取码：HXNW 《剧名》百度网盘高清资源免费在线观看：《MongoDB权威指南》是2011年人民邮电出版社出版的图书，作者是霍多罗夫，（美） 迪洛尔夫。
数据库应用占到了计算机应用的70%，像计算机程序设计、网页设计、数据存储都用到了它，它有很多的产品，比如：access，SQL server，MySQL，Oracle等的。
嵌入式数据模型（Embedded Data Models）在MongoDB中，你可能将相关数据嵌入到一个单一结构或文档，这些模式通常被称为非正规模型，但是它充分利用了MongoDB富文档模型的有点。
例如：MySQL、oracle、redis、MongoDB等。数据库学习完毕后，可以将数据存储到数据库中，也可以通过SQL语句从数据库中查询数据，结合Java项目可以实现动态站点的数据的保存。
MongoDB如何优化查询性能?
通过查看一个查询的explain（）输出信息，可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的。对于任意查询，都可以在最后添加一个explain（）调用（与调用sort（）或者limit（）一样，不过explain（）必须放在最后）。
建立好合适索引，尽量使用更多的精确查询搭配模糊查询一起，不需要返回的字段要屏蔽，增大机器内存，使用固态硬盘，海量数据使用集群部署。
在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。
排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。
bitmap在CDP用户圈包中的应用
1、BitMap是一串连续的二进制数字（0和1），类似于位数组，每一位所在的位置为偏移量（offset），类似于数组索引，BitMap就是通过最小的单位bit来进行0|1的设置，时间复杂度位O（1），表示某个元素的值或者状态。
2、例化一个Bitmap。仔细查看BitmapFactory的源代码可以看到，生成Bitmap对象最终都是通过JNI调用方式实现的。所以，加载 Bitmap到内存里以后，是包含两部分内存区域的。简单的说，一部分是Java部分的，一部分是C部分的。
3、BitmapTip：捕获异常因为Bitmap是吃内存大户，为了避免应用在分配Bitmap内存的时候出现OutOfMemory异常以后Crash掉，需要特别注意实例化Bitmap部分的代码。通常，在实例化Bitmap的代码中，一定要对OutOfMemory异常进行捕获。
4、由于这里采用的分享示例传递了一张icon，所以需要额外的一个bitmap的解析类Util类，这个类可以到微信官方SDK demo下载，也可以在本示例中下载（早期的SDK版本这个类是集成在微信SDK中）。
5、BMP是英文Bitmap（位图）的简写，它是Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。随着Windows操作系统的流行与丰富的Windows应用程序的开发，BMP位图格式理所当然地被广泛应用。
6、添加后点击保存就行了。如果没看到这个图标，点 外接程序--外接程序管理器 在打开的对话框里点“Visual Basic 6 资源编辑器”再把“加载/卸载”打上勾就有了。
什么是mongoDB数据库
1、没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。 （1）MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。
2、答案：A 文档型数据库 作为最受欢迎的NoSQL产品，文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置，同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品（总排行榜第七名）。
3、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。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，最像关系数据库的。
mongodb使用场景是什么?
MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
